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利用机器学习解决电子商务欺诈问题

2020-01-17 17:45:06 来源:

Stripe是一家初创公司,它允许网站和移动应用程序通过它的API和几行代码来实现支付服务。现在,它将通过一项名为Radar的新服务,帮助防止条纹交易中的欺诈行为。

作为Stripe主要支付服务的一部分,Radar正在全球范围内推广,这意味着使用Stripe的API进行支付的公司不需要额外付费,也不需要做任何特别的事情来打开它。

如果Stripe开始增加更多的功能,并决定将这项服务单独货币化,那么这种情况可能会有所改变。目前,Stripe已筹集了约3亿美元的资金,估值约为50亿美元。(目前,在美国,基本支付费率为2.9%的佣金加上每成功刷卡30美分,其他市场的费率各不相同。)

Stripe的联合创始人兼总裁约翰·克里森(John Collison)在接受采访时表示:“这是一个积极发展的领域,我们想做的事情有很多。”“我们还没有排除(将其作为一项独立服务推出)的可能性,但我们想先看看人们是如何使用它的,哪些可行,哪些不可行。”

在一些领域,我已经看到Stripe可能会在欺诈检测和预防之外添加更多的功能。例如,目前Stripe在防止欺诈的同时,并没有提供任何保险或保护服务,尽管克里森告诉我,这是它考虑过的一个领域。

在雷达领域,Stripe正在解决在线商务领域的一个非常大的问题。单独零售电子商务(不包括其他类型的事务可能会通过条纹的系统)将今年全球价值近2万亿美元,据eMarketer估计,未来两年将继续增长速度在20%以上,拿一个大比例的所有商业交易(包括离线)。

但随着在线商务的发展,电子商务欺诈事件也在增多。Pymts和Forter进行的一项调查发现,2015年第四季度,每1000笔交易中有27起欺诈企图,2016年第一季度,每100美元交易中约有4.79美元面临风险(一年前是2.90美元)。

克里森不愿透露这些年来有多少欺诈行为通过Stripe自己的渠道传播,但他指出,整个电子商务领域都存在大量欺诈行为。

Stripe处在一个有趣的位置来处理这个问题。该公司表示,目前与成千上万的企业,这是从来没有完全精确的多少——andbecause这些客户的大小和规模(包括像GoFundMe、Lyft和百思买(Best Buy),估计它已经看到4 5的所有信用卡在全球范围内通过成千上万的交易,它有seeneach卡平均六次。

这结合隐秘地称之为“信号”的金融合作伙伴(它使用许多重大信贷提供者acrosscountries活跃的地方)本质上给公司一个troveof行为数据的使用和用户运行在后端通过机器学习算法能够检测不一致的采购模式。

Stripe with Radar面临的一个挑战是,市场上已经有很多其他的防欺诈服务,包括Trustev、Kount、Forter、Signifyd等。而且Stripe的一些客户已经在使用它们了。

Stripe相信自己的机器学习,以及在自己平台上对交易数据的密切监控,为itan提供了许多第三方产品的优势。克里森指出,其中一个领域是Stripe如何跟踪IP地址,他声称,这个细节并不总是评估过程的一部分。

对企业来说,它提供了标记收费的优先列表、无需任何代码或工程工作即可预览和设置自定义规则的能力,以及“传统的欺诈检查”,如卡验证码和地址验证。

对于Stripe公司来说,Radar的另一个潜在的有趣之处在于它的构建方式:前提是Radarworks与Stripe公司的其他服务一样,是一个简单的API,不需要大规模集成,也不需要一个独立的欺诈或数据科学团队来监控和运行它。不过,公司也可以选择对其进行定制,这样Radardoes不仅可以阻止某些销售,还可以标记其他可疑的交易,以便人们在进行拦截之前进行评估。

“在国际象棋中,最好的棋手不是电脑,也不是人类,而是与电脑打交道的人类,”克里森作了一个类比。“有点像那样。我们拥有所有的机器智能、建筑逻辑来帮助你运营你的企业。”

有趣的是,他告诉我这个和简单规则是Stripe下一步计划解决的模板的一部分。克里森不愿透露该产品将是什么,只是指出,在不久的将来还计划推出几款新产品。

他说,公司的使命是“消除业务增长的复杂性……我们将会看到这是Stripe未来产品的主要组成部分。这是我们思考世界的方式。是什么让企业举步维艰?为什么它们的增长速度没有加快?我们怎样才能改变这种情况呢?”

在这次发布之前,Stripe已经在一些特定用户中测试了Radar。报告称,非营利医疗众筹机构Watsi成功阻止了价值4000万美元的欺诈企图。

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