自动化调查流程：更快制止欺诈 (ZH)

关键要点 1 反欺诈运营团队最多将 60% 的时间用于手动、重复性任务。自动化可以挽回这些时间，用于更重要的调查。

关键要点 2 实施基于风险评分的自动化流程可以显著减少误报，并使调查员的工作重点放在真实的威胁上。

关键要点 3 欺诈调查平台中的人工智能工具可以识别人类可能忽略的模式和异常情况，从而更快、更准确地解决问题。

关键要点 4 健全的欺诈调查系统可以减少拒付、降低运营成本并提高客户信任度。

手动欺诈调查的高昂代价

欺诈是一种无情且不断演变的威胁。传统的、手动欺诈调查流程难以跟上。想象一下这种情况：一家金融科技公司每天处理数千笔交易。他们的反欺诈团队依赖基于规则的警报和对标记交易的手动审查。这种方法是反应式的、缓慢的和极其昂贵的。一个典型的初级调查员每年花费 70,000 美元至 100,000 美元，他们的时间很有价值。每花费一小时处理误报，就少一个小时来调查真实的欺诈行为。Juniper Research 的一项研究估计，到 2025 年，全球欺诈损失将超过 3430 亿美元。目前的手动方法根本无法扩展或维持。

构建自动化调查流程

解决方案在于构建自动化调查流程。这些流程利用技术来对警报进行分类，收集支持数据，并根据风险确定调查优先级。以下是分步细解：

1. 风险评分：实施稳健的风险评分模型，根据各种因素为每笔交易或用户分配分数。这些因素包括速度检查（在给定时间范围内交易的数量）、地理位置差异、设备指纹和来自第三方欺诈情报源的数据。Didit 的内部数据表明，结合设备指纹可以使欺诈检测率提高 15%。
2. 自动数据丰富：自动用其他数据点丰富标记的交易。这可能包括 IP 地址查找、电子邮件信誉检查和社交媒体个人资料信息。这为调查员节省了原本用于手动收集此数据的大量时间。
3. 案例管理系统：一个集中的案例管理系统至关重要。该系统应自动为每个标记的交易创建一个案例，将其分配给调查员，并跟踪其在调查过程中的进展。
4. 流程自动化：配置自动化流程来处理不同的风险级别。例如，低风险评分的交易可以自动批准，而高风险评分的交易可以升级到调查员进行手动审查。流程还可以包含自动操作，例如向用户发送短信验证码或临时暂停帐户。
5. 人工智能驱动的异常检测：集成人工智能驱动的异常检测工具，以识别可能表明欺诈的异常模式和行为。这些工具可以从历史数据中学习，并适应新的欺诈策略。

一个现实世界的例子：电子商务市场欺诈

让我们考虑一个受到欺诈卖家帐户困扰的电子商务市场。以下是一个自动化流程可以解决此问题的方法：

1. 触发器：创建了一个新的卖家帐户。

2. 风险评分：根据电子邮件域年龄、账单地址差异和银行帐户验证状态等因素为帐户分配风险评分。

3. 自动数据丰富：系统自动将卖家的电子邮件地址与已知的欺诈数据库进行检查，并验证银行帐户详细信息。

4. 流程分支：

• 低风险（评分 < 30）：帐户自动批准。
• 中等风险（评分 30-70）：帐户标记为手动审查。调查员会收到带有所有相关数据的警报。
• 高风险（评分 > 70）：帐户自动暂停，并通知卖家。

5. 手动审查（如果适用）：调查员审查标记的帐户，检查交易历史记录，并做出最终决定。

实施此流程为我们的一位客户减少了 40% 的欺诈卖家帐户，为其节省了每年估计 25 万美元的拒付损失。

风险评分在有效流程中的作用

风险评分是任何成功的自动化调查流程的基础。设计良好的风险评分模型可以准确识别高风险交易和用户，使调查员能够将精力集中在最需要的地方。在构建风险评分模型时，需要考虑的关键因素包括：

• 数据质量：确保用于计算风险评分的数据准确、可靠和最新。
• 特征工程：仔细选择最能预测欺诈的特征。
• 模型校准：定期校准风险评分模型，以确保其准确性。

Didit 如何提供帮助

Didit 的一体化身份平台提供了构建和部署复杂的自动化调查流程所需的工具和基础设施。我们提供：

• 全面的身份验证：使用行业领先的准确性验证用户身份，包括 ID 文档验证、生物识别身份验证和活体检测。
• 强大的风险评分：利用我们预构建的风险评分模型或创建自己的自定义模型。
• 流程自动化引擎：使用我们的无代码工作流构建器以视觉方式构建复杂的流程。
• 案例管理系统：使用我们集中的案例管理系统高效管理调查。
• API 集成：将 Didit 无缝集成到您现有的欺诈预防堆栈中。

准备好开始了吗？

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