误报，实际收入损失：在线销售的沉默杀手：多埃尔·亚伯拉罕斯

随着数字支付主导零售交易，误报卡会降低一个昂贵的，通常被忽视的问题。假阳性是当欺诈检测系统错误地将真实购买标记为可疑和欺诈的时候，然后阻止了交易的进行。这些错误使企业既收入又造成声誉。研究甚至表明42％的购物者 会抵制一个错误地拒绝交易的品牌。

据估计，多数 15％在所有卡片中（CNP）交易中，均被错误地拒绝。对于电子商务零售商而言，这意味着在结帐时每七个合法的客户中每七个合法的客户都没有解释。

假货的财务负担

随着企业和银行希望防御不断增长的在线威胁，他们经常使用基于规则的方法或变得过于避免风险，无意中阻止了真实的客户的付款。研究 揭示了70％的错误下降的交易很难恢复，这是零售商的首要任务。

假阳性的典型触发因素可以包括从不熟悉的位置，非典型交易规模或频率进行的购买，以及与数字钱包的集成问题，或立即购买，以后付款（BNPL）服务。随着移动和跨境购物在消费者习惯之间的增长，这种保障措施可能会无意中惩罚合法购物者。

对于零售商而言，每个虚假下降不仅仅是损失的销售。他们挫败了客户，他们可能会继续放弃购买和从品牌购买的购买，从而削弱了长期价值。近一半的消费者 只需支付糟糕的付款经验，就会改变零售商。在当今的市场中，只需单击竞争对手，这种流失可能是毁灭性的。

同时，真正的欺诈者继续绕过安全措施，构成持续的风险。银行面临更高的服务成本，而当持卡人经历无根据的下降时，信任就会减少。这种连锁反应影响了从发卡者到商人的整个付款生态系统，从而迫切需要平衡。

是什么导致假阳性的上升？

即使是合法的，跨境交易也经常基于地理风险因素触发警报。监管要求还将欺诈系统谨慎行事，有时以客户体验为代价。

移动商务和基于应用程序的付款增加了进一步的复杂性。设备和IP地址经常发生变化，因此传统欺诈检测系统更难验证用户的而不会引起错误警报。随着越来越多的消费者使用多个设备和付款应用程序，欺诈检测必须适应零散的数据点。

对不断增长的问题的更明智的解决方案

减少误报要求，要求更智能的自适应系统，以平衡风险与客户体验。两种方法证明最有效：

• 高级AI和行为分析： 经过大量交易数据培训的机器学习模型可以帮助区分正常的客户变化和实际欺诈。这可以最大程度地减少不必要的下降，同时保持强大的保护。

• 基于风险的身份验证： 企业不是直接在必要时应用其他验证步骤，而不是直接阻止交易。生物识别验证或一次性密码验证真正的购物者。如果对交易产生疑问，零售商需要采取步骤来进行反检查真实性。

除了技术之外，协作是关键。在商人，银行和付款处理器之间共享欺诈情报，对新兴威胁的更全面看法，减少了误报和真正的欺诈。

最大程度地减少虚假下降，最大化信任和收入

零售商需要详细的客户见解 – 结合购买历史记录，设备数据和行为模式 – 即使习惯也随着习惯的转移而识别返回的购物者。投资用于监视和决策的实时工具有助于标记高度可疑的交易，同时为忠实的客户提供无缝的体验。