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创新者
3 分钟阅读 · 2025 年 2 月 27 日
在当今快节奏的数字世界中，产生的数据量之庞大令人难以招架。然而，新兴技术正在将这些海量数据转化为新的机遇，尤其是在支付领域。
通过利用先进的分析、生物识别和机器学习，企业可以提高支付授权率，减少欺诈发生率，并提供更顺畅、更简便的结账流程。
对消费者而言，数字支付已是日常操作，通常被认为简单直接，不同交易之间也大同小异。然而，从我们行业的视角来看，每笔交易都会捕获独特的数据，这些数据共同构成了个人的数字指纹。这一数据指纹最显著的应用之一，就是通过 EMV 3-D Secure（EMV 3DS）流程来提高授权通过率。
这一创新系统旨在分析海量的客户和交易数据，识别有助于无缝身份验证的模式，并向商户和发行机构发出可能表明欺诈活动的异常情况警报。通过利用这些洞察，商户和金融机构可以提高批准率，增强安全措施，并确保为用户提供无缝体验。
先进机器学习算法的集成，通过快速分析来自各种来源的数据并识别与欺诈相关的模式或异常，显著提高了授权率。这些系统不断演进，适应新出现的威胁，并始终领先于欺诈手段一步。因此，商户受益于误报率的降低，确保了合法交易不会被错误拒绝。通过在将高风险交易提交给网络授权之前进行预先筛选，整体批准率得到了显著提高。
在商户云，我们不仅仅提供传统支付网关，还提供包括人工智能驱动型反欺诈检测在内的综合商业解决方案。我们通过 交易风险管理(TRM) 系统集成 Brighterion 的人工智能与机器学习能力，实现实时分析，从而帮助收单机构更好地协助并保护其商户、降低欺诈风险，并授权更多真实交易。
TRM 通过可灵活调整的规则与阈值增强其人工智能模型评分，使收单机构能够根据自身需求以及企业的风险承受能力对系统进行定制。这种定制化能力有助于在最大化授权通过率与最小化欺诈损失之间实现最佳平衡。其成效已得到验证，借助由 Brighterion 提供支持的 TRM，客户的授权通过率提升了 80%。
