如何選擇業務欺詐檢測方案？
近年來，數字化的迅猛發展掀起了網絡欺詐的完美風暴，欺詐者利用消費者對數字平臺的不熟悉以及許多企業安全能力和資源不足，總能快速找到新的欺詐方法來竊取資金。
美國聯邦貿易委員會發布的報告顯示，2020年1月到2021年1月初，消費者報告的欺詐投訴超過27.5萬件，與新冠疫情相關的欺詐損失超過2.1億美元。因此，對于企業而言，預見潛在的新欺詐方案以防止損失和保護客戶至關重要。
企業選擇業務欺詐檢測解決方案需要考慮多種因素，以下是我們整理了幾位行業專家分享的見解：
Shai Cohen(TransUnion全球欺詐解決方案高級副總裁)
新冠病毒大流行極大地加速了企業的數字化轉型，欺詐者試圖利用這一契機，而企業必須盡快適應這一新的威脅趨勢。
在數字化轉型中表現優異的企業都善于使用欺詐預防工具，這些工具不僅具有很高的檢測率，而且還可以為消費者提供正確的體驗。例如，在《經濟學人》情報部和TransUnion于2020年10月進行的一項全球研究中，接受調查的全球高管中有85%的人表示，他們認為穩定的數字交易對“企業生存至關重要”，而不僅僅是競爭優勢的問題。
選擇具有合理“摩擦系數”的數字欺詐檢測解決方案時，企業應該關注以下幾點：
- 通過獲取關于消費者的全面而簡潔的視圖，在消費者與企業之間建立信任;
- 通過訪問有關消費者設備、電子郵件、位置、行為模式等的信息，保護消費者數據并使消費者體驗個性化;
- 能夠關聯一個人的在線和離線數據，通過使用全局數據集進行高級分析和機器學習，對消費者的交易風險進行準確評估。這樣，企業能夠達成高的欺詐檢測率和低的誤報率。
Jimmy Fon(SEON首席運營官)
2021年可供互聯網企業和在線業務選擇的欺詐檢測方案多到令人眼花繚亂。選擇相關合作伙伴來保護您的在線業務時，有四個主要注意事項：
- 選擇正確的AI路線：基于嚴格的規則還是完全的黑匣子?前者可讓您完全控制，但可能很麻煩，并且依賴于知識淵博的內部欺詐團隊。另一種則非常適合極端交易量，但提供的解釋很少。幸運的是，還有一種中間選擇——受監督的機器學習白盒，可以魚與熊掌兼得，基于細化規則的同時，通過機器學習在完全不同的數據點之間建立聯系。
- 完全模塊化：欺詐檢測技術應該適配您的業務，而不是相反。欺詐者不斷發展，并找到了針對大多數點狀解決方案的巧妙解決方法。現代欺詐檢測技術是一種“網狀”方法，結合使用了最新的尖端工具，這使欺詐者非常難以逃避檢測。
- 快速兌現價值：結果往往很難預測，因此盡量選擇那些提供免費試用，允許無償測試和驗證價值的工具。
- 透明度：現代有效的欺詐技術應向最棒的SAAS產品看齊，提供透明的價格、服務合同和免費試用。產品價值和風險應完全由欺詐檢測合作伙伴負責。
Chris Halaschek(Pindrop產品副總裁)
新冠疫情迫使人們快速適應遠程生活/辦公的各個方面，而呼叫中心已成為全球化業務中受沖擊最大的領域，通話量創記錄地同比增長了42%(根據Forrester Consulting的研究)。
在這種背景下，CISO需要尋找能夠比越來越狡猾的欺詐者更聰明的欺詐檢測解決方案，欺詐者正在利用機器到機器(M2M)的漏洞和策略將IVR偵察與網絡釣魚和網絡欺詐相結合，以收集數據并實施跨渠道的賬戶接管(ATO)。
面對不斷升級的威脅態勢，欺詐檢測解決方案需要能夠監控和測量呼叫中心和IVR環境中每個呼叫賬戶的風險，在攻擊發生之前預測并標記出被攻擊風險最高的賬戶。
能夠計算賬戶風險狀態并提供活動威脅評分的解決方案將有助于簡化安全團隊的工作。如果評分能通過API集成到企業威脅情報系統，同時又不會破壞和影響現有系統和工作流程就更好了。這些功能將幫助CISO抵御最新的欺詐策略，提供整個企業所面臨的潛在欺詐的跨渠道視圖，進而改善企業的總體安全狀況。
Yuval Marco(NICE Actimize欺詐與身份驗證管理總經理)
欺詐是復雜的、動態的和“百折不回”的。技術的進步，以及不斷變化的欺詐策略，已經導致了今天不斷發展的支付和欺詐格局。暗網中可用的PII的激增以及數據泄露事件的不斷增加進一步加劇了欺詐檢測和預防的復雜性。
欺詐者利用被盜和偽造身份ID的數量和成功率都在增長。美聯儲最近的一份報告指出，85%至95%的合成身份都無法被現有欺詐檢測模型捕獲。
我們認為，最佳的欺詐預防策略和實施必須是全面的，并具有實時流傳輸數據的能力，以檢測和防御這些新出現的威脅。防欺詐專業人士應尋找能夠提供端到端覆蓋的解決方案，使用AI和機器學習等先進技術提供實時數據處理，以檢測異常行為，靈活地適應不斷變化的欺詐行為。
盡管有許多針對特定用例的工具和解決方案，但如果沒有正確的整體方法來整合并協調工具生態系統，則欺詐者仍將能夠利用數據零散和防護的弱點。
Andy Mortland(Accertify產品副總裁)
隨著在線商務的增長，迫在眉睫的數據泄露威脅以及新冠疫情加速的數字消費者行為模式轉變、欺詐檢測和緩解措施至關重要。
企業選擇欺詐檢測合作伙伴時，應考慮以下五個關鍵基本原則：
- 分層防御平臺—基于機器學習、規則、案例管理、設備和用戶行為分析。只有那些能夠評估多個消費者觸點的靈活性更高的平臺，才能在對復雜欺詐活動的檢測中發揮關鍵作用。
- 社區—通過歷史數據識別“合法”消費者，即使該消費者是您的新客戶，也可以減少不準確的欺詐警報。
- 人員—尋找對解決復雜挑戰充滿熱情并在您所在領域經驗豐富的合作伙伴。尋找一個合適的團隊，而不僅僅是供應商。
- 以賬戶為中心—采用更全面的方法來保護賬戶，例如，防范賬戶開立和賬戶接管攻擊。
- 技術—您投資的欺詐檢測解決方案應該是動態的，以便識別新的模式和威脅技術應該不斷更新、可擴展并適應您的需求。
Michael Reitblat(Forter首席執行官)
關鍵是找到一種解決方案，該解決方案可在準確識別和阻止欺詐的同時最大化轉換率。如今，由于缺乏用戶數據，許多解決方案錯誤地拒絕了合法購買者。
商家應該尋找一種解決方案，該解決方案應提供：
- 在客戶交易周期的每個階段的實時決策：許多解決方案仍在交易時提供風險評分，需要進一步的手動調查(而不是自動批準/拒絕)。為了保障客戶體驗，必須在整個交易過程中做出實時決策——從注冊、登錄、結賬到退貨。這可以抵御ATO賬戶接管、策略濫用和其他攻擊媒介。
- 最大限度地提高新用戶轉換率的能力：自新冠病毒大流行開始以來，新用戶的在線交易量增長了兩倍以上。將這些新用戶轉變為回頭客，為商家帶來了巨大的終生價值。挑戰在于，新用戶被拒絕的可能性比回頭客高5-7倍，而一次錯誤的拒絕通常會終止關系。
- 強大的全球網絡：依賴孤立數據源的供應商無法提供有關欺詐和合法消費者行為的全面視圖。除了單個商家可以訪問的數據集之外，更大的數據集還使系統可以準確地識別這兩者。這允許商家在盡可能多交易的同時避免欺詐。
Chris Ryan(益百利高級欺詐解決方案業務顧問)
對于企業來說，選擇既能滿足客戶需求又能減輕風險的欺詐檢測解決方案時，必須考慮一些事項。
首先，重要的是不要把欺詐風險問題變成“我們下一步要做什么”的問題。識別風險并加以解決是并行的，因此該解決方案需要盡可能自動地、實時地觸發下一步。此外，欺詐檢測工具還需要具備合適的“摩擦類型”和“摩擦力”，降低風險的同時使客戶感到舒適和受到保護。
公司應優先尋找那些擁有和維護自己的數據，并使用內部專家來建立高級分析的供應商。數據對于理解正常的客戶活動與異常行為之間的區別很重要。使用數據的專業知識是必不可少的。強大的分析還可以幫助企業識別不同類型的欺詐，這是至關重要的，因為欺詐是動態的。當欺詐開始增多時，重要的是要對特定問題進行歸零，千篇一律的解決方案是無效的。
最后，除了欺詐損失外，還要考慮關鍵績效指標。解決欺詐風險會提高下游成本。預防欺詐產生的摩擦會把好的客戶推開。確保考慮這些業務影響，因為它們(摩擦力導致的業務損失)往往比您試圖要避免的欺詐損失要大得多。
【本文是51CTO專欄作者“安全牛”的原創文章，轉載請通過安全牛（微信公眾號id:gooann-sectv）獲取授權】
