新挑战:应对 AI 驱动的欺诈风险

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随着亚太地区巩固其全球数字商务领导者的地位(2026年电子商务市场规模预计达 4.86 万亿美元),更复杂的欺诈和安全威胁正在浮现,如 AI 驱动的“语音钓鱼”(vishing)和深度伪造(deepfake)诈骗。在韩国等市场,诈骗者已不再仅仅是窃取数据,而是利用生成式 AI 诱导用户自行授权欺诈交易。
为了保护营收和消费者信任,商户必须超越静态安全防御。以下是 Evonet 的先进欺诈管理解决方案,旨在应对商户面临的不断演变的威胁。

动态 3D Secure (3DS)

虽然传统的 3DS 有时在现代 AI 欺诈攻击面前存在漏洞,但动态 3DS 通过实时数据分析即时评估风险水平,改变了竞争格局。如果一笔交易表现异常(如金额异常或不熟悉的跨境商户),系统将触发高强度的身份验证挑战。

AI 驱动的风险引擎

Evonet 的现代风险引擎 利用机器学习和人工智能帮助商户打击欺诈,同时提高核准率。通过实时分析交易模式,该引擎能够识别复杂威胁,并允许企业根据交易金额、地理位置或用户行为设置特定的阈值。这种灵活性使商户能够根据其特定行业和风险偏好定制安全态势。

网络令牌化 (Network Tokenization)

许多钓鱼攻击的主要目标是收集卡片详情以便日后利用。网络令牌化 通过将敏感的 16 位卡号替换为商户专用的令牌,使被盗数据失去价值。由于实际的主账号 (PAN) 从未暴露,诈骗者拦截的任何数据都无法在别处重复使用,从而有效消除了钓鱼事件的长期影响。

智能重试 (Smart Retries)

诈骗者经常通过多次小额、高频的交易来“测试”被盗凭据。复杂的欺诈管理能够区分合法的技术故障与这些“暴力破解”攻击。虽然智能重试确保了诚实客户的高转化率,但系统会识别并制止卡片测试模式,从而保护商户在发卡行中的声誉并保持高整体核准率。
The New Frontline: Defeating AI-Driven Fraud

与支付欺诈共演化

In the rapidly evolving APAC payment landscape, security is no longer a back-office function but a core component of the customer experience. By implementing these fraud protection protocols, Evonet allows businesses to neutralize the threat of AI-driven deception while maintaining the seamless, high-velocity checkout experience that Asian consumers demand. To explore the full suite of our fraud detection technology in detail, read our guide on leveraging AI for payment fraud detection and discover how Evonet’s advanced tools protect both merchants and customers.

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