投资先进的身份认证和风控技术值得吗？

2023年11月20日

提及数字安全，你是不是第一反应想到支付欺诈？其实，登录页面作为数字平台网关也具有与之同等的影响力。登陆页面其实是网络安全的第一道防线，黑客会从这里利用安全漏洞，开启非法访问。所以，加大对先进验证和欺诈风险管理的投资不是谨慎之选，而是迫在眉睫。

登陆是数字生活不可或缺的一环，也因此成为网络非法攻击的切入点。通常来说，用户的多个不同账户往往会共享同一个密码，无形中为网络犯罪分子提供了便利。Dashlane公开信息显示，超80%的数据泄露来自于密码被盗，表明登陆页面风险问题亟待解决。

根据可靠数据，大约平均每240个账户会共用同一密码，意味着破解某一平台的账号密码，黑客就有可能不费吹灰之力破解其他多个平台的密码。

现如今，尤其是对电子商务企业、金融机构及大规模商户，登录系统入侵的影响远超过去。一旦黑客成功入侵登录系统，就可以获取用户个人信息，将整个生态系统置于险境。这就需要企业加强分析，采用合适的解决方案。

保护登录页面安全首先要提高风险意识，了解用户行为的普遍模式，并确认潜在安全漏洞。基于此，企业就可以进行结局方案定制，保护用户凭证，夯实数字基础设施。

为应对不断升级的威胁，网络安全部门已积极采取措施，尽力减轻潜在损失，不过线上交易和用户交互的多方面性，需要更惊喜的风险管理方法，这就是早期检测和用户身份验证。

强大安全的认证协议是第一道防线。企业可选的认证方法种类繁多，从多因素、生物识别标识符到公钥密码学。除此之外，集成风险评分机制还可以帮助企业更详细地评估潜在的威胁。

理解和分析数字风险是具有挑战性的。与离线互动不同，线上互动不利于企业了解用户，不过，企业可以转而通过分析用户行为、采集设备信息来了解用户，这也是登录和支付阶段识别潜在威胁的基石。

简而言之，欺诈风险检测指的是评估与每个用户交互相关的风险，包括登录尝试和金钱交易。传统意义上，评估是基于规则开展的，预定义规则可以指定对于特定的风险指标和阈值，系统采取的行动。但是随着线上威胁的升级和变化，基于规则的风险评估已不足以发挥有效作用。

为了应对欺诈手段升级，人工智能（AI）技术适时加入了进来。人工智能驱动的模型巧妙地利用机器学习仔细审查海量数据，分析用户行为，即时识别在线欺诈的新趋势。这种向人工智能的转变不仅增强了检测能力，而且提高了安全防护墙的动态适应能力。

人工智能模型收集和分析与用户行为相关联的数据点，从登录尝试的频率和时间到所使用的设备和所访问的地理位置等，从而能够理解正常行为。随着相关数据积累增多，人工智能模型对正常行为的理解更清晰，在识别异常行为方面会更得心应手，标记的潜在风险点就更精确。

人工智能欺诈检测的不同之处在于，它能够为所有登陆操作和交易给出具体风险评分。风险评分有低、中、高级别之分，企业可以据此相应地调整自己的响应机制。

机器学习能够可以随着数据积累不断进行，从而人工智能模型就可以保持识别异常活动的准确性，即时了解在线欺诈新趋势。此外，部分欺诈检测人工智能模型会为其提供的风险评分给出明确理由，可以大大减轻风控人员的工作负担。

虽然基于规则的风险监测方法在动态应对和适应性上能力欠佳，存在局限性，但在利用人工智能模型应对欺诈时，我们也没必要完全放弃基于规则的方法，因为二者可以强强联手，发挥更大的欺诈防御作用。

投资欺诈检测不是选择，而是必须，对任何在线业务来说都是如此。诚然，小型企业可以在Shopify等销售平台上利用内置的解决方案，但大型企业或机构还是需要通过基于规则的风险检测自行发起防御。与人工智能的整合也可以增强安全防御的复杂性，更好应对网络威胁的多样变化。

投资欺诈检测不仅是安全考量，更是战略需要。安全漏洞的后果远超出经济损失范围，还会损害声誉、损失客户信任并引发一系列法律后果。正确认识欺诈检测投资的价值是成功建立灵活、安全的数字基础设施的第一步。

当然，更需要注意的是，企业在启动欺诈预防和管理计划前，需要做好自身的欺诈威胁评估。这就需要企业对过去与欺诈有关的事项进行全面分析，评估处理过程，明确建立具战略性的预防方法的目标。

线上欺诈威胁与日俱增，采用战略性预防方法迫在眉睫。无论是小型电子商务零售商还是大型金融机构，都应正确认识投资先进的身份认证技术，进行全面风险管理的战略性意义，确保自身在数字领域长久稳固发展。时不我待，快联系我们，一起开启您企业发展的新篇章吧！