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电子商务没有放缓的迹象。根据 eMarketer 的数据，全球电子商务销售额将从 2019 年的 3.351 万亿美元增长到 2023 年的 6.169 万亿美元，这在一定程度上要归功于 2020 年发生的向在线零售的巨大转变。但这种增长也有不利的一面：在线销售激增欺诈罪。随着越来越多的人上网访问零售商的网站并从他们那里购买商品，欺诈者正在加紧进行欺骗和盗窃。

根据Worldpay 的 2021 年商户支付和风险缓解调查，支付欺诈影响了商户 60% 的直接成本，包括收入损失、更高的拒付量、后台运营费用和法律费用。此外，欺诈会损害整个生态系统，包括与零售商合作的电子商务和移动商务公司。不仅仅是欺诈行为越来越多——欺诈者对他们使用的工具也越来越精明，从身份盗窃到账户接管。事实上，欺诈活动会扰乱整个客户旅程，从意识到这一点到购买后。  

使情况变得更加复杂的是，零售商在与多方相连的信息技术系统的日益复杂的网络中运营。欺诈用例、真相来源和处理发生在各种系统和各方中，这增加了处理欺诈的复杂性。 

这些因素使欺诈管理成为越来越难以由内部信息技术团队管理的过程。Worldpay 说：“我们调查 马来西亚电话号码数据 结果中反复出现的一个主题是企业在内部管理支付方面遇到的困难。管理多种支付解决方案的复杂性、跟上新支付方式和不断提高的消费者期望、管理多个支付合作伙伴以及缺乏内部支付专业知识的复杂性是当今商家面临的沉重挑战。”



零售商付出了高昂的代价。根据 LexisNexis Risk Solutions 的数据，现在每 1 美元的欺诈让美国零售和电子商务商家损失 3.60 美元，比 2019 年 Covid 之前的研究（3.13 美元）高出 15%。自 2020 年大流行期间进行的调查以来，这也代表了 7.1% 的增长。  

零售商需要一种更好的方法来快速预测和应对日益复杂的欺诈形式。一方面，零售商需要人工智能 (AI)，使欺诈检测能够部署机器学习，以预测和更新形式的不断演变的欺诈行为，并超越犯罪分子。但人工智能技术的好坏取决于用于训练它学习的数据。零售商还需要获得人类与技术合作提供的行业专业知识和最佳实践。  

这种人工智能和人类专业知识的结合被称为增强智能。Gartner 将增强智能定义为一种以人为本的合作模式，即人与人工智能 (AI) 协同工作以增强认知能力，包括学习、决策制定和新体验。

Centific 开发了一个增强情报框架，其中包含人员、流程和平台支柱，以大规模实施反欺诈工作。这种方法可提高效率，同时通过敏捷性提供价值。我们最近发布的白皮书《利用增强智能打击在线零售欺诈》包含了对欺诈问题和我们方法的更多见解。下载白皮书，详细了解我们如何应用我们的方法成功打击在线零售欺诈。

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