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利用强大的 Stripe 网络进行反欺诈

  • 使用确实有效的机器学习

    Radar 使用机器学习来检测和阻止任何业务类型中存在的欺诈风险，机器学习算法可以利用全球数百家公司的数据进行训练。它内置于 Stripe 中，无需额外设置即可开始使用。

  • 不再阻止合法的客户

    传统的防御欺诈做法并不适合现代的互联网业务，并且有可能降低通过率，进而影响收入。Radar 可以帮助您更准确地区分欺诈者与客户，并对高风险付款采取动态的 3DS 验证措施。

  • 获得最适合您的精准保护

    我们的机器学习基础设施让我们每天都可以再训练数以千计的模型——包括针对您的业务定制的模型。Radar 的算法可以快速适应不断变化的欺诈模式以及您公司独特的业务特点。

利用机器学习，欺诈保护更智能

所谓有效的系统，应该在识别欺诈的同时不阻止合法的支付。阅读我们的基础知识，了解机器学习如何能够利用大数据生成预测模型。

利用 3DS 2.0 验证进行零阻力验证

额外的认证有助于区分客户和欺诈者。阅读我们的指南，了解新版 3DS 验证如何能够降低欺诈，同时又不会影响用户体验。

经过数十亿数据点训练

Stripe 为来自 195 个国家/地区的各种行业、各种规模的公司和业务模式处理付款事宜。即使某一个银行卡第一次用于您的公司，但它仍有 89% 的可能性在 Stripe 的网络中出现过。

  • 数量优势

    通过从每年处理的全球数百万家公司的数十亿付款的学习累积，Radar 可以评估每笔付款的风险分值，并自动阻止许多高风险的付款。

  • 使用 Stripe 的大规模数据获得更好的机器学习效果

    Radar 通过来自 Stripe 网络的上千种信号对每笔付款进行扫描，帮助检测并防范欺诈（甚至在其触及您的业务之前）。

比第三方工具更准确

Radar 能够从财务堆栈的每一层提取数据，并整合来自结账流程的数据、丰富的支付数据以及来自卡组织和银行的信息数据，评估欺诈风险。

  • 金融合作伙伴的数据

    Stripe 与 Visa、Mastercard、American Express 和许多业内领先的银行都有合作关系，因此我们能够使用像如 TC40s、SAFE 报告以及早期争议通知等数据，帮助识别欺诈性收款，避免出现争议。

  • 付款数据

    Radar 与 Stripe 的其余部分完全集成，因此我们的系统可以即刻使用丰富的支付信息（如客户信息、配送地址和账单地址以及其他属性），进而提高机器学习性能。

  • 结账流程数据

    Stripe 的结账工具自动合并您网站和移动应用中的某些买家购买模式，帮助检测异常付款。Radar 使用这些信号可以映射出一个能够高度预测欺诈的全面客户路径。

复杂信号，加强影响

Radar 专为面临不断变化的欺诈威胁的全球互联网企业量身打造。我们不断调整算法，测试最相关属性，并生成复合信号，帮助精确识别和阻止欺诈。

  • 设备指纹

    将多种信号组合到单个设备配置文件。

  • 历史快照

    从多年的历史数据中找出反复出现的模式。

  • 代理检测

    识别 IP 欺诈和使用代理的问题。

  • 等数千种特性

    Radar 通过对多种信号进行组合来对每笔交易进行评估，以帮助确定付款是否具有欺诈性。

简单、透明的定价

Radar 的机器学习

欺诈保护由 Stripe 网络内数十亿的数据点驱动。

HK$0.4

每笔筛选的交易 付款手续费以外。

豁免采用标准 3.4% + HK$2.35定价的账户

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