破解跨境支付欺诈黑洞：一文看懂交易前中后的风控闭环

Pre-transaction

动态身份认证

通过人脸眨眼、摇头等动作识别真人，防止照片 / 视频伪造（如 Deepfake 技术欺诈）。

引入「行为生物识别」

记录用户操作习惯（如键盘敲击节奏、鼠标移动轨迹、触屏压力值），建立个人行为特征库，当新设备或异常行为出现时触发二次验证。

多因素认证

开启「密码 + 动态验证码 + 生物特征」三重验证，尤其针对大额交易或账户信息修改场景（如交易金额＞5000 元时，需短信验证码 + 指纹双重确认）。

In the process of the transaction

机器学习驱动的欺诈评分模型

整合历史交易数据、交易地点、设备型号、用户行为数据、黑产数据库100 + 维度数据，训练 AI 模型实时计算交易风险评分。例如，当AI检测到同一设备在10分钟内模拟不同用户的点击习惯时，自动触发二次验证。

异常行为识别

识别高频小额交易、同一IP地址多账户支付、短时间跨地域交易等可疑模式。

黑产特征库匹配

对接全球顶尖风控数据库，实时比对黑名单账户、欺诈设备、恶意 IP 、恶意邮箱等。

实时拦截与分级处置机制

对高风险交易立即拦截，交易将直接失败避免商家损失；

中风险交易为了交易成功率和转化率，交易会先成功，然后触发人工审核并通知商家，根据进一步确认情况决定交易是否继续发货或取消交易退款；

低风险交易则持续监控，在遇到其他关联欺诈时，将会回溯之前通过的交易以排查风险。

Post-transaction

异常交易回溯分析

对已发生的欺诈、拒付、退款行为，进行全链路交易路径追踪，定位问题发生点。

风控规则优化与动态迭代

根据历史数据训练模型，动态更新规则库与风控策略，例如更新黑名单、调整评分权重、增加新的识别因子等。