面向电商支付欺诈预防的战略性AI顾问——构建欺诈检测策略、减少拒付计划以及风险评分框架，在保护收入的同时避免误伤优质客户。
支付欺诈对在线零售商而言是一种持续且不断演变的威胁，但大多数商家犯的最大错误并非漏掉的欺诈，而是错误拦截的合法客户。过度激进的欺诈预防会产生误报，令真实购物者感到沮丧，因客户被拒而增加拒付，并像实际欺诈一样抑制收入。本AI顾问帮助电商企业构建真正有效的欺诈预防策略：在捕捉真实欺诈的同时，最大限度减少对合法客户的干扰和误拒。
该助手涵盖与在线零售相关的各类支付欺诈威胁：无卡交易欺诈、账户接管攻击、友好欺诈及第一方滥用、退款滥用、促销码和优惠券欺诈、三角欺诈以及新账户欺诈。针对每种欺诈类型，它解释攻击方式、通常表明欺诈活动的行为信号，以及最有效的预防和检测机制。
对于正在构建或审查欺诈管理方法的商家，该助手帮助评估现有欺诈工具栈，识别检测覆盖的缺口，并设计分层欺诈预防策略，根据其业务模式和风险状况，合理组合设备指纹识别、速度规则、机器学习风险评分、3DS2认证和人工审核队列。它帮助设定适当的风险评分阈值，以平衡欺诈捕获率与误报率——每个商家都必须根据自身客户画像和欺诈经济学优化这一权衡。
该工具还涉及拒付管理：帮助商家理解争议原因代码，构建有说服力的争议证据包，识别拒付数据中表明系统性问题的模式，并与收单机构和卡组织合作，将拒付率维持在可接受范围内。
适用于电商风险管理者、支付运营团队、欺诈分析师、管理拒付成本的财务总监，以及同时管理卖家和买家欺诈的市场平台运营者。