worldpay-2017年欺诈报告

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1、2017年欺诈报告2017年10月2017年欺诈报告

2、目录简介5执行摘要9目录友善欺诈15不留证据的欺诈23账户接管27物联网（IoT）33自动化与机器学习37欺诈团队的作用41目录首页2017年欺诈报告

3、简介简介目录首页2017年欺诈报告

4、简介全球电子商务市场增长迅猛，2019年预计会达到2.4万亿美元*。与此同时，电子商务市场的欺诈本报告将定量与定性数据相结合，利用Worldpay在支付技术与欺诈方面程度不仅达到史上最高，还出现了各种五花八门、错综复杂的欺诈类型。商家一直面临着巨大挑的经验撰写而成。我们深入采访每天面对大

5、规模欺诈行为的领先机构，战，可如今的挑战比以往更艰巨。大范围地展开商家观点调查，并将采访与调查的结果作为本报告的基础立足点。作为全球支付解决方案的领头羊，我们利用自己的丰富在2016年欺诈报告中，我们透彻分析了手机欺诈，解释了如何用社交媒体应对欺诈，并向商家传经验与独特洞见，在本报告中奉上对当前主流欺诈趋势的最新分授利用内部数据资源识别欺诈的方法。今年，我们将重点关注越来越主流化的欺诈类型：友善欺析。诈、不留证据的欺诈和账户盗用，以及商家可以采用的应对技术。我们还会分析当前最突出的网络安全问题之一——物联网（IOT）的兴起引发的数据外泄隐患。我们会谈到商家如何用机

6、器学习技术打击欺诈。最后，我们来看看反欺诈专业人员对工作的满意程度。全球支付行业的领头羊截至2019年*超过全球电子商务增长40万客户达到2.4万亿美元在世界范围*查看2016年Worldpay欺诈趋势报告78目录首页2017年欺诈报告

7、执行摘要执行摘要目录首页2017年欺诈报告

8、执行摘要虽然过去一年来，与物联网（IoT）相关的数据漏洞等较新威胁的发展势头不可低估，我们在此仅汇总了2017年商家所面临的最复杂、最令人不安的问题：友善欺诈、不留证据的欺诈与账户盗用。商家正以不同方式应对这些欺诈类型。有意思的是，人工智能与机器学习已经在发挥作用——

9、对机器学习软件的运用在过去一年出现显著增长，但是没有一家机构将100%决策权交予机器。大多数受访者希望自动化继续发展，从而使他们领先于欺诈者。46%认为友善欺诈正在消减收入11目录首页2017年欺诈报告

10、执行摘要复杂型欺诈：挑战不断增加机器学习：不断强大的工具商家报告：友善欺诈、不留证据的欺诈和账户盗用的欺诈正在不断增长。造成此增长的潜在原因有些公司正在利用机器学习算法做决策，而有些则在建造自己的工具。受访者中没有人将100%各不相同：友善欺诈源于越来越明显的“钻系统空子”趋势。账户接管增长有两个原因：其一，决策权交予机器学习。这是因为商家意识到要在自动

11、化和人工决定之间保持平衡。然而，公司正专业欺诈者受益于越来越多的数据外泄；其二是越来越复杂的钓鱼式攻击。据报道，友善欺诈是在聘用经验丰富的数据科学家分析各种应用的数据，包括欺诈检测数据。2017年最流行的欺诈类型。欺诈团队：令人心满意足的职位物联网：快速成熟的威胁78%的欺诈团队专业人士都对自己的工作非常满意。我们的研究显示：个人工作的动力不仅来自对公司利润造成的实质影响，还有阻止欺诈者欺骗公司或者无辜的持卡者带来的满足感。随着家庭系统与智能设备的普及，数据越来越容易被窃取，个人或商业数据外泄的风险也越来越大。因此，大多数（52%）企业强行实施限制安装互联设备的政

12、策，同样比例（52%）的企业认为，与物联网相关的数据外泄或恶意行为还未达到顶峰。69%52认为%同意最大的物联网攻击用自动化正在路上13阻止欺诈是大势所趋14目录首页2017年欺诈报告

13、友善欺诈友善欺诈目录首页2017年欺诈报告

14、友善欺诈友善欺诈对商家来说很复杂，因为每位客户都得之不易。既要考虑到获得新客户的花费，又要考虑一位愤怒的客户在社交媒体上造成的商誉损失，该如何处理可疑友善欺诈的拒付经常让商家陷入两难境地。我们发现三种商家目前担心的欺诈：友善欺诈,不留证据的欺诈和账户盗用。友善欺诈通常是第二方欺诈，家庭成员用客户的卡支付，通常是购买

15、惊喜礼物。所以虽然是合法交易，却可能受到持卡人质疑。发生上述情况时，通常只需联系持卡人，并告知其是谁进行支付的。重大增长——不同驱动力友善欺诈：不是很友善的问题41%商家报告友善欺诈在过去一年出现增长。有些商家则报告友善欺诈在所有欺诈中占比最大，在一个例子中占比60%。与高度伪装的账户盗用或第三方卡欺诈不同，较大比例的友善欺诈是因为购这种类型的欺诈通常是不诚实地用拒付从商家买人误解产品是可以退货的或者之后突然改变主意。那里获得退款。因为欺诈来自真实客户而不是欺诈者，所以将其命名为“友善”欺诈，但事对友善欺诈更不加粉饰、更准确的解读是：即使产品无法或无资格退还，

16、购买者还是