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全球观察:跨境电商卖家如何应对拒付、盗卡

来源:博客园

跨境电商主要是通过电子商务平台进行交易,在平台上完成支付结算,并通过国际物流将商品送达买方,从而实现跨国零售交易。与传统贸易相比,跨境电商存在交易链条更短、回款周期更快、数据及时透明等优势。商务部数据显示,2022年全年跨境电商进出口额2.11万亿元,同比增长9.8%。其中,出口1.55万亿元,同比增长11.7%。

我国跨境电商市场参与者众多,品牌力、渠道力和运营力将成为衡量跨境电商厂商竞争力的核心指标。精准营销实现品牌形象塑造、多元化经营分散平台风险、精细化运营助力降本增效,将成为同质化竞争加剧背景下跨境电商企业突围的关键。据埃森哲报告显示,已经出海的企业中,大企业占63%,中小企业占37%。计划出海的企业中,大企业占35%,中小企业占65%,中小企业出海崭露头角。


(资料图)

跨境电商促进了世界经济贸易的普惠共赢,带动了流通基础设施现代化建设,推动了生产和流通的深度融合。同时商家也面临多重欺诈风险,尤其是在跨境支付上遭遇的风险更为复杂。

商家遭遇到的两类跨境支付欺诈

国外尤其是美国的信用卡业务出现非常早,发展的也很完善,信用卡支付比重也非常高。在跨境电商服务中均为无卡交易,消费者购买商品后,只需要输入括卡号、有效期,三位CVV等信息即可完成付款,无需密码。该类支付会提升订单交易成功率,缺点就是恶意拒付、欺诈交易的风险比较高。

第一类,盗卡交易欺诈。欺诈者购买商品后,使用盗取的卡片信息进行支付。当失主在发现自己的卡片被盗刷后会致电银行撤销交易,并对交易进行拒付。而此时商家已将商品发送给购买者,由此面临钱货两空的情形。

第二类,退款支付欺诈。欺诈者购买且收到商品后,却以商品未收到或商品损坏为由向银行提出异议,启动退款流程,商家同样面临钱货两空的情形。

无论是盗卡交易欺诈还是退款支付欺诈,都会给商家带来钱货两空的损失。而且当拒付欺诈率达到一定阈值时,商家还会遭受银行的处罚,给商户信誉带来更大损失。严重者,还会导致商家使用的第三方支付账号冻结甚至封号,这意味着商家无法再利用这个渠道进行任何跨境销售,这将直接导致品牌出海受阻甚至威胁整个公司的生存。

商家应如何保障订单安全性?

应对日趋复杂的跨境支付环境,商家需要制定松紧得当的风控防范机制,优化购物用户的身份验证机制,做好支付行为的监控,部署专业的风控产品,并做好各种应对预案,防范可能存在的交易欺诈风险。

加强异常订单风险识别

对于同一消费者短时间重复下单购买同一产品、多个订单的收货地址相同却使用不同的卡支付的购买者、平时消费金额小突然消费金购大、购买后反复催促尽快发货、购买者使用的是本国性用卡收货地址却在另外一个国家、用相似的信用卡号多次交易、是同一张卡或是多张卡交易账但收货地址不同、同一个IP地址下使用了多张卡进行交易等等异常行为保持警惕。可以要求购买者提供信用卡对账单、对应的持卡人驾照复印件、电话等身份证明,或者进行电话核对等等,以便于进一步核验购买者身份的真实性。

首先,认真履行责任。消费者下单后,商家确认送货地址和账单地址一致,按时交付货品、追踪物流信息,并与消费者保持沟通。

其次,关注异常购买者。建立欺诈者黑名单,将欺诈或恶意拒付的订单记录在案,在后续交易中,一旦发现相同的购买信息,则直接拦截。

此外,明确退货规则。简化退货流程,制定明确清晰的退货规则,最大限度封堵欺诈者的套利路径。

增强支付安全保障

开启支付的3D通道,多一步验证步骤,减少欺诈的风险。所谓3D通道可就是支付时需要三方认证。3D简单理解就是3方的意思:收单行、发卡行和卡组织。

开启3D验证支付后,在电商支付页面选择银行卡支付后,收单行会承接该指令,然后传递给卡组织,卡组织再传递给发卡行。此时浏览器就会弹出发卡行的网站。消费者输入卡号、CVV2、信用卡过期时间以及设置的3D安全验证密码来完成验证,也可能在这个页面通过手机短信来完成认证。

3D验证服务是由Visa、MasterCard、JCB等国际发卡组织,所推出的网路安全认证服务,在使用信用卡线上购物之前,再输入一组自行设定的密码,来确保持卡人本人在进行网上交易。

部署专业反欺诈产品

单纯依靠商家一单单去人工判断欺诈风险的话,效率非常低,因此部署一个专业的业务安全服务很重要。顶象风控系统深度分析消费者画像,进行多维度、深层次分析和大数据匹配精准识别出异常交易,帮助风险审核规则制度,助力跨境卖家创造健康安全的交易环境。

基于以上跨境电商支付欺诈特点,顶象建议:

1、通过外部手机号风险评分、IP风险库、代理邮箱检测等,及时排查恶意欺诈账户。

2、检测客户端(或浏览器)的设备指纹是否合法,是否存在注入、hook、模拟器,及时发现批量作弊软件风险。

3、针对同设备(或同用户)高频下单、同设备关联大量账号、同收货地关联大量订单等异常行为进行检测和拦截,对于存在异常行为的账号进行标注,沉淀到相应的名单库,后续进行重点排查。

4、基于风控数据以及业务的沉淀数据,对用户下单这一场景进行建模,模型的输出可以直接在风控策略中使用,挖掘潜在风险,进一步提升安全保障。

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