风控工具 Fraud Detection

了解并善用我们的 Fraud Detection 解决方案来管控您所受理的各类付款，并降低欺诈风险。

信息如果您是管理员或管理员所有者，则可以添加、编辑和删除规则。

风险策略

在付款周期中“事前认证”和“事后认证”这两个阶段，您可以使用我们的解决方案来决定如何处理交易。交易在达到最终结果之前所经历的过程，称为路由。

每个路由阶段也有自己的路由。路由包含多个数据点，交易会经过这些数据点。这些数据点可以是规则、结果或拒绝列表。

实时策略

Live strategy 下的决策组影响着您的实时交易。您只能查看，而不能直接编辑和影响实时交易。

测试策略

您可以在 Test strategy 部分，安全地测试决策点的变更。您可以看到这些变更的假设结果，这对您的实时交易没有影响。

如果对测试结果满意，您可以选择 Replace live strategy 来影响实时交易。此操作不可撤销。

规则

规则是风险策略的基石。它们由 Checkout.com 设置，并采用表达式的形式。

注意某些规则属性仅限专业版才能访问。

当交易与规则进行比较时，会返回 true 或 false 的结果。由此决定这笔交易的路由方式和最终结果，例如拒绝，或者是否需要额外的 3D Secure (3DS)。每个 true 和 false选项称为一个分支。

规则示例：

• 交易交易数据中的信息的信息，例如 “交易金额高于 100 美元”。
• 额外的验证信息，例如 “账单地址有效”。
• 从交易历史中获取的统计数据，例如 “此卡在过去 1 小时内使用超过 3 次”。

信息您可以在数据后台检视一笔付款，查看它是如何通过 Fraud Detection 规则的检验。选择这笔付款查看详细信息，然后在付款时间轴视图中选择 View full assessment。

规则类别

设置规则时，可以使用以下风险管理类别：

管理规则组

规则组由一组按不同结果进行分组的单个规则所组成。在事前认证阶段，有拒绝规则组和 3DS 规则组。在事后认证阶段，有撤销规则组和旗标规则组。

例如，如果一笔交易的拒绝规则组中的任何规则返回 true，则该交易将被拒绝。

要为一个组添加规则，请在该组的下方选择 Add rule。要删除规则，请选择规则卡片上角的三个点，然后选择 Remove rule。

基本速率规则

Transaction count 检查一段时间内单个属性的出现次数。例如，24 小时内对一个账单地址的尝试请求次数超过 10 次，将会触发 velocity (billing_address, 24h, attempted) > 10。

高级速率规则

^{仅限专业版}

1. Cumulative spend USD 检查一段时间内单个属性花费的总金额（以美元计）。例如， 24 小时内一个卡号的尝试付款金额超过 1,000 美元，将会触发 spend_usd (card_number, 24h, attempted) > 1000。
2. Relative 检查一个属性相对于另一个属性的出现次数。例如，30 天内一名持卡人的电子邮件地址数量超过 10 个，将会触发 relative_velocity (email_per_cardholder_name, 30d, attempted) > 10。

信息要进一步了解 Fraud Detection 和 Fraud Detection 专业版提供的不同功能，请参阅付款欺诈检测。

自定义规则

（仅限专业版）

自定义规则功能允许您将各种条件组合起来，创建特定的触发器，从而更好地针对欺诈模式。选择 Create new rule，然后从预定义的属性、运算符和函数以及速率（频率）列表中进行选择。通过这些组件，您可以为您的风险策略创建特定的欺诈规则。

自定义规则示例：

• 元数据，例如 “产品代码为 14569”。
• 同一用户在 1 小时内尝试用三张不同的卡付款。
• 同一用户在 24 小时内收到超过三次资金不足的拒绝。
• IP 地址包含 “98.195”，且电子邮件域名为 gmail.com 或 hotmail.com。

列表

列表是可在规则中引用的自定义值集。默认情况下，您可以访问高风险国家的列表，这些国家在已验证信息规则中引用。例如，付款 IP 所在的国家在高风险国家列表中。

要添加列表条目，请访问 Lists 选项卡，然后选择 Add entry。您可以在此输入新值。

信任列表

您可以在信任列表中添加条目，使符合列明属性的交易可以绕过风险策略中的任何规则。

注意由于 Checkout.com 的全球政策，您在信任列表中添加的条目有可能被拒绝。

您可以在信任列表中添加以下类型的条目：

• 电子邮件地址
• 电子邮件域
• 付款 IP

自定义列表

（仅限专业版）

根据您的风险策略创建自定义列表。

查看可以用来创建规则的所有属性：

1. 进入 Rules 页面。
2. 选择 Create a rule。
3. 转到 Properties 部分。

拒绝列表与拒绝规则

拒绝规则是决定结果的公式，而拒绝列表则列明了不被允许的特定属性。

例如，amount > 1000 and card_country = Italy 就是一个拒绝规则。拒绝列表中的属性可以是特定的卡号或者 IP 地址。

如果一笔根据您的策略进行路由的交易，与拒绝列表中的某个项目相匹配，该交易将立即被拒绝。您可以为以下六个字段创建拒绝列表：

• 卡号 - 长度为 16 位的号码。
• BIN - 卡号的前六到八位数字，用于识别该卡的发卡行。
• 电子邮件地址 - 客户的完整电子邮件地址。
• 电话号码 - 客户的电话号码。
• 付款 IP - 客户的 IP 地址。
• 电子邮件域 - 客户电子邮件的域，即@符号后面的部分。

添加到拒绝列表

您可以通过两种方式添加到拒绝列表：

• 从数据后台的 Payment details 视图中选择一笔交易，然后使用 Decline list 按钮。
• 从欺诈解决方案的 Decline list 选项卡中添加到拒绝列表。

信息要将卡号添加到拒绝列表，您只能通过数据后台来操作。

结果

结果决定了交易将被如何处理。下表列出了每个交易风险等级的推荐结果。我们按照事前认证和事后认证的路由类型来区分这些结果。请参阅付款周期中每个步骤的完整说明。

事前认证

3DS 交易须完成责任转移。当欺诈拒付（盗用卡或伪造卡）的责任从您转移到发卡行时，就会发生责任转移。参照 Liability shift 列，确定其适用于哪些结果。

3DS 检查意味着客户必须证明自己的身份，例如使用一次性通行码加以证明。这将减少欺诈行为，但也可能影响转化率。

事后认证

风险配置文件

（仅限专业版）

风险配置文件是一套规则，用来进行基于评分的决策。它由两部分组成：评分规则和决定阈值。

评分规则

每条规则的分数为 0 到 100 之间，0 表示低风险，100 表示最高风险。交易与风险配置文件中的每条规则进行比较，如果交易符合规则的条件，将获得相应的点数。

分数可为正数，也可为负数。一笔交易的最终风险得分就是符合条件的所有规则的总和。

您可以选择任意数量的规则进行评估。规则的前后顺序并不重要，因为交易将对照每条规则进行评估。

交易风险分数必须是 0 到 100 之间的数字。如果总分小于 0，则交易风险分数为 0。如果总分大于 100，则交易风险分数为 100。

决策阈值

在为每条规则指定分数后，您就可以决定交易的结果。可供选择的结果集取决于风险配置文件是在事前认证阶段，还是在事后认证阶段应用的。

一旦确定结果，您就可以定义相应的风险分数段。例如，您可以决定Decline（拒绝）所有风险分数高于 90 的交易，并Force challenge（强制挑战）所有风险分数在 70 至 90 之间的交易。

机器学习阈值

我们的欺诈和风险解决方案利用机器学习给交易评分，分数范围从 0 到 100。得分越接近 100，欺诈的可能性就越大。

我们的机器学习模型是在 Checkout.com 网络的每一笔交易基础上训练而成。如果您想在自己的风险策略中使用该模型，请将Checkout Risk - Scoring Rule Threshold（Checkout 风险 - 评分规则阈值）规则添加到您的一个列表中。

我们的机器学习阈值为 70，因此如果交易评分达到 70 或以上，该规则将返回true。选择这个阈值后，只有非常高风险的付款才会触发该阈值。

信息您发送给我们的数据越多，机器学习算法就越准确。为了充分利用这一规则，您应发送 IP 地址数据、账单或发货地址数据、银行卡数据和客户电子邮件地址。

自定义机器学习阈值

（仅限专业版）

为机器学习规则设置自定义阈值。要将交易定向到不同的结果，您可以将分数自动应用于每笔交易。这与风险配置文件类似。若要使用，请在规则选取器中选择Checkout CC Model组件。

故障排除

下面，我们将介绍在设置 Fraud Detection 集成时可能遇到的一些常见错误的解决办法。

Null 值

小心设置可能会导致 NULL 值的规则。例如，您设置的规则是 :billing_address_country: = :shipping_address_country:，但是您的付款请求中没有提供任何地址，那么比较的值就是 NULL = NULL，等于 true。反之，如果您只提供其中一个地址，此规则将等于 false。

运算符 EXISTS 和 IS_MISSING 可评估一个值是否为 NULL。只有未提供指定信息的值才会被视为 NULL。

空值和空格是不同的。因此，当比较具有不同空格的两个值时，即使文本相同，它们也会被视为不同的值。

大小写敏感性

大小写敏感性规则取决于执行的比较类型。

属性与属性之间的比较不区分大小写。例如：

• :shipping_address_line1: = :billing_address_line1:
• :billing_address_city: = 'london' -:currency: IN [“EUR“, “gbp“, “UsD”]

属性与自定义列表的比较区分大小写。例如：

• $product_code IN @high_risk_product_list

在区分大小写的比较中，货币和国家属性应使用大写代码。

元数据

当您执行支付请求时，您可以在metadata 对象中提供自定义 string、number或 boolean字段。例如：

1{
2  "metadata": {
3    "my_key": 42
4  }
5}

您可以引用这些metadata段来创建风险策略的高级规则。例如，传递您的欺诈评分或账龄规则。

要在规则中引用元数据字段，请给关键字加上前缀$。例如，在上一个支付请求示例中，以下规则的评估结果为 true:

1$my_key in ['1', '42', '3']

您可以将元数据作为参数，传递给任何接收字符串、数字或布尔值的函数。例如，评估元数据属性的布尔值：

1not($my_boolean)

您还可以在计算中使用元数据值：

1convert_from_usd($tip_amount, gbp) >= $suspicious_tip_amount

在与您的元数据进行比较时，请注意以下行为：

• 元数据键和值不区分大小写。例如，一个给定的元数据键/值对为"CouponCode": "NEW12"，而 $couponcode = "NEW12" 和 $couponcode = "New12"的评估结果都是 true
• 如果使用 =、!=、in 或 contains 运算符来比较 number 或 boolean 与 string，则 number 或 boolean 将被强制转换为 string
• 如果使用 >、<、>=或 <= 运算符来比较 number 与非数字值，则该比较的评估结果总是 false

仅用于事后认证的属性

:avs_code:属性只能在付款周期的事后认证阶段使用，因为地址验证服务（AVS）检查只能由发卡行提供。:avs_code:属性会检查所提供的账单地址是否与发卡行存档的地址一致。

下一步

改进您的 Fraud Detection 集成

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