跨境电商行业前景
众所周知,2022年以来,全球经济在疫情下增长放缓,不确定性增加,叠加海外受通货膨胀、汇率浮动等因素,部分品类的消费需求减弱。并且,全球能源紧张问题导致原材料价格上涨,企业生产成本提高,国际化生产和贸易要素成本也持续上升,不断压缩着出口企业的利润空间。因此,不少人都对中国出口跨境电商产业抱以悲观和摇摆的态度。
然而,《白皮书》强调,据海关总署发布的数据显示,2022年1-8月我国出口贸易额为15.48万亿元,同比增长14.2%,保持良好发展态势,是推动上半年GDP增长的重要力量。其中民营企业出口增长展现了极大的活力,在出口外贸中的占比由2012年的37.6%,升至今年截至8月的60%。2017到2021年,我国出口跨境电商规模以年平均约40%的速度高速增长,是外贸出口增速的4倍多。这些数据表明了中国出海企业在面对这一风云变幻的新形势时,整体展现出极强的韧性和活力,保持着稳定的增长态势。
(数据来源:《2022中国出口跨境电商产业集群发展白皮书》)
商家遭遇到的两类跨境支付欺诈
国外尤其是美国的信用卡业务出现非常早,发展的也很完善,信用卡支付比重也非常高。在跨境电商服务中均为无卡交易,消费者购买商品后,只需要输入括卡号、有效期,三位CVV等信息即可完成付款,无需密码。该类支付会提升订单交易成功率,缺点就是恶意拒付、欺诈交易的风险比较高。
第一类,盗卡交易欺诈。 欺诈者购买商品后,使用盗取的卡片信息进行支付。当失主在发现自己的卡片被盗刷后会致电银行撤销交易,并对交易进行拒付。而此时商家已将商品发送给购买者,由此面临钱货两空的情形。
第二类,退款支付欺诈。 欺诈者购买且收到商品后,却以商品未收到或商品损坏为由向银行提出异议,启动退款流程,商家同样面临钱货两空的情形。
无论是盗卡交易欺诈还是退款支付欺诈,都会给商家带来钱货两空的损失。而且当拒付欺诈率达到一定阈值时,商家还会遭受银行的处罚,给商户信誉带来更大损失。严重者,还会导致商家使用的第三方支付账号冻结甚至封号,这意味着商家无法再利用这个渠道进行任何跨境销售,这将直接导致品牌出海受阻甚至威胁整个公司的生存。
商家应如何保障订单安全性?
应对日趋复杂的跨境支付环境,商家需要制定松紧得当的风控防范机制,优化购物用户的身份验证机制,做好支付行为的监控,部署专业的风控产品,并做好各种应对预案,防范可能存在的交易欺诈风险。
1.加密技术: 使用加密技术可以保护支付信息在传输过程中的安全性。跨境电商平台可以采用安全套接层(SSL)或传输层安全(TLS)协议,对数据进行加密,防止黑客截取和篡改支付信息。
from Crypto.Cipher import AES
def encrypt_data(data, key):
cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(data)
return ciphertext, tag, cipher.nonce
def decrypt_data(ciphertext, tag, nonce, key):
cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX, nonce)
data = cipher.decrypt_and_verify(ciphertext, tag)
return data
# 示例用法
key = b'0123456789ABCDEF' # 密钥,16字节
data = b'This is a secret message.'
encrypted_data, tag, nonce = encrypt_data(data, key)
decrypted_data = decrypt_data(encrypted_data, tag, nonce, key)
print(decrypted_data)
2.双因素认证: 为了增加支付环节的安全性,可以引入双因素认证机制。除了输入密码,用户还需提供其他身份验证信息,如手机验证码、指纹识别或一次性密码(OTP),以确保支付账户的合法性。
import pyotp
# 生成OTP密钥
otp_secret = pyotp.random_base32()
# 生成OTP验证URL
otp_url = pyotp.totp.TOTP(otp_secret).provisioning_uri(name='Alice', issuer_name='MyApp')
# 校验OTP
def verify_otp(otp_secret, user_otp):
totp = pyotp.TOTP(otp_secret)
return totp.verify(user_otp)
# 示例用法
user_otp = '123456' # 用户输入的OTP
is_valid = verify_otp(otp_secret, user_otp)
print(is_valid)
另外再附一个使用指纹识别传感器和操作系统的API进行交互
import fingerprint_module # 导入指纹识别模块
def authenticate_with_fingerprint():
fingerprint_sensor = fingerprint_module.initialize_sensor() # 初始化指纹传感器
if fingerprint_module.is_sensor_available(fingerprint_sensor):
fingerprint_data = fingerprint_module.capture_fingerprint(fingerprint_sensor) # 捕获指纹数据
# 在此处可以将指纹数据与已注册的指纹进行比对验证
# 可以使用特定的算法和模型对指纹数据进行比对
if fingerprint_match: # 如果指纹匹配
return True
else:
return False
else:
return False
# 示例用法
is_authenticated = authenticate_with_fingerprint()
if is_authenticated:
print("指纹认证成功")
else:
print("指纹认证失败")
3.人工智能和机器学习: 通过人工智能和机器学习技术,跨境电商平台可以实时监测用户的交易行为和模式,并利用算法来检测潜在的欺诈行为。例如,通过分析用户的历史交易数据和行为模式,可以发现异常的交易活动并采取相应措施(以下代码需要提前安装pandas库,并将用户交易数据以适当的格式加载到DataFrame中。)。
import pandas as pd
def analyze_user_behavior(user_transactions):
# 数据预处理和特征工程
user_transactions['transaction_date'] = pd.to_datetime(user_transactions['transaction_date'])
user_transactions['day_of_week'] = user_transactions['transaction_date'].dt.dayofweek
user_transactions['hour_of_day'] = user_transactions['transaction_date'].dt.hour
# 其他特征工程步骤...
# 分析用户行为模式
transaction_count = user_transactions.shape[0]
average_transaction_amount = user_transactions['transaction_amount'].mean()
most_frequent_day = user_transactions['day_of_week'].mode().values[0]
most_frequent_hour = user_transactions['hour_of_day'].mode().values[0]
# 其他分析步骤...
# 返回分析结果
analysis_result = {
'transaction_count': transaction_count,
'average_transaction_amount': average_transaction_amount,
'most_frequent_day': most_frequent_day,
'most_frequent_hour': most_frequent_hour,
# 其他分析结果...
}
return analysis_result
# 示例用法
user_transactions = pd.read_csv('user_transactions.csv') # 假设用户交易数据存储在CSV文件中
result = analyze_user_behavior(user_transactions)
print(result)
4.欺诈检测系统: 建立欺诈检测系统可以帮助跨境电商平台识别潜在的欺诈行为。该系统可以使用规则引擎、模型算法和实时监控等技术,自动分析和评估交易风险,并发出警报或采取阻止措施(代码里的preprocess_features()函数用于预处理交易特征,以便输入模型算法进行预测。如果应有的话,需要根据实际的特征工程需求进行自定义的特征处理和转换。)。
# 导入规则引擎、模型算法和实时监控相关的库和模块
import rule_engine_module
import model_algorithm_module
import real_time_monitoring_module
def analyze_transaction_risk(transaction_data):
# 使用规则引擎进行交易风险分析
rule_engine = rule_engine_module.initialize_rule_engine()
risk_score = rule_engine.analyze_rules(transaction_data)
# 使用模型算法进行交易风险评估
model = model_algorithm_module.load_model()
transaction_features = preprocess_features(transaction_data)
predicted_risk = model.predict(transaction_features)
# 实时监控交易风险
real_time_monitoring_module.start_monitoring(transaction_data)
# 返回风险分析和评估结果
result = {
'risk_score': risk_score,
'predicted_risk': predicted_risk,
# 其他结果...
}
return result
# 示例用法
transaction_data = get_latest_transactions() # 获取最新的交易数据
result = analyze_transaction_risk(transaction_data)
print(result)
反欺诈建议
上面是反欺诈的示例代码,从公司层面来说,有以下几个建议:
1、通过外部手机号风险评分、IP风险库、代理邮箱检测等,及时排查恶意欺诈账户。
2、检测客户端(或浏览器)的设备指纹是否合法,是否存在注入、hook、模拟器,及时发现批量作弊软件风险。
3、针对同设备(或同用户)高频下单、同设备关联大量账号、同收货地关联大量订单等异常行为进行检测和拦截,对于存在异常行为的账号进行标注,沉淀到相应的名单库,后续进行重点排查。
4、基于风控数据以及业务的沉淀数据,对用户下单这一场景进行建模,模型的输出可以直接在风控策略中使用,挖掘潜在风险,进一步提升安全保障。
以上。
附:顶象反欺诈产品:免费试用