BNPL 提供商的关键策略

随着假期即将到来，“先买后付”(BNPL) 服务将一如既往地受欢迎。对于许多仍然感到经济紧张的人来说，这些服务提供了一条生命线，让购物者可以分摊开支，而不会给钱包带来直接负担。这种财务灵活性在消费者支出高峰的假期期间尤其有吸引力。值得注意的是，去年的“网络星期一”，BNPL 在美国的支出出现了戏剧性的增长
42% 较上年有所增加。这突显了 BNPL 服务为何变得如此受欢迎，以及它们为何越来越吸引欺诈者的目光。

BNPL 提供商承担欺诈损失的责任，必须优先考虑主动的欺诈保护，尤其是在情况变得更加复杂的情况下。例如，BNPL 服务与社交媒体和电子商务平台的集成增强了客户体验，但也带来了安全挑战，为欺诈者利用新漏洞创造了机会。 此外，BNPL 提供商面临着一项关键且持续的任务，即在保护措施和无缝客户体验之间取得平衡。在高风险假期期间，BNPL 提供商将遇到一些最严峻的挑战。值得庆幸的是，有一些方法可以确保客户安全和运营顺利进行。其中包括识别最常见的 BNPL 欺诈类型，并建立主动防御系统来抵御欺诈者。

了解风险：BNPL 欺诈及其影响

BNPL 提供商面临多种类型的欺诈行为，对其运营和客户信任构成风险。帐户接管 (ATO) 欺诈就是一个例子，犯罪分子利用窃取的凭据劫持现有帐户或创建新的欺诈帐户。另一种常见的攻击是合成身份欺诈，欺诈者通过混合真实和虚假的个人信息来创建新身份。 这种欺诈不仅会给 BNPL 提供商带来经济损失，还会损害消费者和合作商家的信任，这可能会对未来的业务产生负面影响。

事实上，一项研究表明
23% 成为 BNPL 欺诈受害者的消费者不再信任提供融资的零售商。欺诈也会对客户造成沉重打击，导致经济损失，或者如果他们的凭证被盗，他们更容易遭受更多欺诈。如果 BNPL 提供商或零售商的服务与这种程度的个人欺诈相关，这不仅会损害客户，还会进一步损害他们的声誉

友好欺诈已成为 BNPL 行业的一个重大问题，Datos Insights 预测，到 2026 年，与友好欺诈相关的卡纠纷将增加 40%。当客户对他们授权的交易提出异议时，就会发生善意欺诈，从而导致退款和相关费用。 Visa 估计善意欺诈的比例高达
75% 所有退款，说明这是一个多么严重的问题。无论是意外退款还是合法滥用，此类欺诈都会给 BNPL 提供商造成巨大损失。
尽管这些纠纷多年来一直是一个问题，但 BNPL 服务的独特性质带来了新的复杂性，因为它为不还款欺诈打开了大门。

随着假期支出的增加，所有这些挑战变得更加严峻，使 BNPL 提供商面临更高的风险。 提供商需要掌握欺诈预防策略，使用最新技术来保护其运营、保证客户安全并与商业合作伙伴保持牢固的关系。

主动防御：BNPL 提供商打击欺诈的策略

随着假日购物季的到来，BNPL 提供商必须对欺诈保持警惕。他们还应该考虑实施针对特定零售商合作伙伴的更精细的欺诈预防策略。值得注意的是，这些策略必须在假期高峰之前制定才能真正有效。太接近高峰时间启动新协议可能会无意中引入新的漏洞。

为了建立强大的欺诈预防框架，BNPL 提供商必须采用集成先进技术和战略规划的综合方法。以下三个基本策略应成为任何 BNPL 提供商的欺诈预防策略的一部分，特别是在我们为繁忙的假日购物季做好准备时：

1. 利用数据和行为生物识别技术构建全面的欺诈预防策略

在预防欺诈方面，可靠地访问正确类型的数据至关重要。作为第一道防线，BNPL 提供商应利用第三方数据连接器来访问来自数据泄露和暗网来源的信息，从而提供有关潜在欺诈风险的宝贵见解。采用行为生物识别技术也很重要。设备指纹识别等技术可以识别有风险的设备，并在整个应用程序和结帐过程中监控可疑的用户行为。

2. 实施实时数据编排和定制规则

这不仅仅是访问数据的问题，也是确保您能够有效地实时编排数据的重要组成部分。 BNPL 提供商需要一个集中式情报中心来集成和有效管理来自各种来源的数据，以全面了解客户行为。并非所有数据编排都是一样的，这就是为什么利用可以实时处理数据并做出明智决策的数据编排技术非常重要。这在当今快节奏的欺诈世界中尤其重要，每一秒都很重要。 这种主动的方法有助于解决正在发生的欺诈行为。
在此基础上，提供商可以通过整合规则、风险评估和政策来增强这些能力，以快速应对新出现的欺诈行为。
定制这些检测工具以满足您企业的独特需求，可确保它们在识别和阻止欺诈方面表现出色。

3. 利用无监督机器学习和生成人工智能的力量

BNPL 提供商可以通过采用无监督机器学习和生成人工智能等先进技术来进一步加强防御。无监督机器学习对于实时领先不断变化的欺诈模式至关重要，能够快速检测而不会给客户体验增加障碍。生成式人工智能通过自动化流程和提高效率提供了额外的好处，使欺诈团队能够更加专注于深入调查。通过实施配备自动规则调整的生成式人工智能工具，提供商可以减少对手动工作的依赖。这在假期等高峰时期尤为重要，因为此时资源紧张、欺诈企图增加、支出激增。

随着假日购物季的临近，BNPL 提供商必须保持警惕并积极主动地预防欺诈。 通过利用先进的数据源、实施实时数据编排以及利用无监督机器学习和生成人工智能等尖端技术，BNPL 提供商可以有效地降低风险。最终，强大的欺诈预防策略不仅可以保护 BNPL 提供商及其客户，还可以维护对 BNPL 服务的持续增长和成功至关重要的信任。