导读：

• 支付欺诈日常化、生态化，大多数人只能“痛并习惯着“；
• 欺诈灰产生态链上，消费者与欺诈“共谋”，只有商家在承担损失；
• B2C电商是欺诈“重灾区”，BNPL等新支付方式成攻击“热门”；

如今网购平台的支付欺诈已经屡见不鲜。在今年一季度针对欧美消费者的一份调查中，近20%的受访者承认，自己曾实施支付欺诈（含“友好欺诈”），或认识一些有偿提供支付欺诈手段牟利的“朋友”。还有有62%的消费者表示自己在网购过程中，反复多次遭遇支付欺诈。

支付欺诈已成为海外消费者网购生活的日常，欺诈“技术”的商业化孕育了各种灰产乃至“欺诈经济”。欺诈分子掌握了越来越多的“科技与狠活”，我们的消费者和商家，却缺乏相应的防范技术。

“欺诈经济”已成生态

毫无疑问，欺诈团伙为了能够反复实施欺诈而铺平道路、制造环境、从而衍生出一个能够自我支持的生态系统——“欺诈经济”已经应运而生。

数据泄露和有针对性的网络钓鱼，每一刻都在发生。在网线的另一端，网络犯罪分子通过在一系列网站和应用程序，或者通过增量PII，能够获取完整的消费者档案。随后，就能屡次使用同一批盗取来的支付信息，反复利用受害者。

在这个链条上，为欺诈分子所捕获的消费者，还可能会转化为欺诈的源头。当欺诈分子通过Telegram等平台或社交媒体发布广告，与潜在的“买家”接头，在信用卡支付信息，有偿进行非法网购牟利，此类灰产对普通人来说触手可及。

（Riskified监测到欺诈分子在社交平台“招揽”）

B2C电商成重灾区

“欺诈经济”正通过网络，在真实世界蔓延。与此同时，商家因其旧有反欺诈方案的局限性、或资源不足，难以应对日益进化的欺诈手段。

六成以上受访的B2C商家，表示在过去一年里遭受了数轮支付欺诈攻击，重灾区是虚拟商品和服务供应商（游戏、直播、在线航旅、赛事演出票务等）。

在欺诈论坛和社交媒体的催化下，一个被盗取了支付信息的普通消费者，也有可能摇身一变成为实施支付欺诈的人，这些灰色交易每一天都在发生，商家防不胜防。

而且，各种交易平台或线上商城，特别容易受到欺诈的侵蚀，因为这类市场在本质上是多边的。欺诈分子往往擅长“勾结”伪装自己，比如提前为买卖双方建立虚假资料，并通过虚假的订单，在商城积累良好的交易声誉，吸引合法买家下单。通过这种手段，欺诈分子可以骗过一些基础的风控措施。

BNPL欺诈成攻击“热点”

2023年一季度的监测情况表明，市场上已经出现了专门针对BNPL支付的欺诈。本次调查的受访者则表示，针对先买后付(BNPL)的欺诈攻击，同比增长了211%之多。因为一般来说，针对新兴支付方式的欺诈攻击率会突然激增，因为欺诈团伙擅长瞄准那些增长快速、但技术尚不成熟的支付选项，找出安全漏洞并集中火力攻击。

诈骗者通过论坛招揽“生意”，并声称可以有偿提供盗用的他人支付信息，并将其用于正常交易。贪图小利的消费者，就会联系骗子，让他们帮忙下单自己想要的商品。欺诈分子在“接单”后，使用窃取的BNPL帐户或信用卡信息，成功购买商品。

而欺诈链条的最后一环，是持卡人或账户所有人被扣款，后续引发拒付争议，导致使用BNPL服务的商家被迫买单“财货两失”，而骗子依然逍遥法外。

“友好欺诈”：都是消费者主动的

今年以来，监测不断发现，由消费者直接驱动的支付欺诈有所增加，“友好欺诈”的增加直接导致欺诈拒付、拒付争议的增加。

在调查中，有16%的消费者承认曾经进行支付欺诈，或者认识曾滥用支付欺诈行为的人，可以说目前支付欺诈已经进入了一个“欺诈（意识）平民化”的阶段。

欺诈分子已经将其攻击手段产品化、商业化，可以提供给任何人查找和使用。网络欺诈分子已经突破了固有的“针对性攻击”的谋生方式，创造了泛用性更强的新收入来源。

局面对商家极度不利，因为普通消费者可以通过欺诈工具，成为“半专业”的羊毛党或“友好欺诈”分子，在日常交易中给商家带来无穷无尽的劣质订单、拒付风险和争议消耗。

支付风控如何“绝地求生”

近年来，虽然政府机构主导打击了一些非法欺诈网站，但网络诈骗团伙由此转向暗网继续营生。此外，欺诈者还会通过论坛或社交媒体“招募”或“响应”非法的支付欺诈需求，运作体系化的支付欺诈灰产，不断扩充欺诈获利链条。

对所有企业来说都意味着风险在与日俱增，尤其是有线上业务的商家，他们将成为支付欺诈的首要攻击目标。

随着欺诈作为一种非法营利手段的“商业化“、”普及化“，普通消费者将被一些蝇头小利诱导成为“欺诈经济”中的一个个齿轮，特别是当目前全球持续处于通货膨胀及经济不确定性的不安情绪之下。

商家应密切关注这些趋势，并与领先的支付风控方案供应商合作，确保自己能“跟上”欺诈者的脚步，有能力随时调整风险阈值，并监控新出现的欺诈模式。为了让商家更好地保护自己免受日益“进化”和宽泛的欺诈攻击，拥有正确的技术和策略是关键。

Riskified一直致力于帮助商家在国际市场成长和扩张，并针对不同的欺诈类型和场景，不断优化解决方案。特别是拒付包赔技术，通过AI和机器学习，能够做到实时跟踪行为，捕捉异常并使用实时数据。在不损害客户体验的情况下，即刻决策每笔订单是否可信，使得Riskified为商家提供更高的批准率。

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