21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者  陳植  上海報道

AI大模型技術(shù)，正被越來越多跨境電商欺詐分子“盯上”。

21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者獲悉，去年以來，部分跨境電商欺詐分子開始借助基于大語言模型（LLM）技術(shù)的FraudGTP、WormGPT生成釣魚郵件、編寫漏洞利用代碼等，突破跨境電商企業(yè)與跨境電商平臺的身份驗(yàn)證風(fēng)控措施，實(shí)施欺詐性交易。

具體而言，通過AI大模型技術(shù)，這些欺詐分子（支付欺詐灰產(chǎn)組織）在未經(jīng)授權(quán)的情況下，可以訪問登錄一些消費(fèi)者的賬戶進(jìn)行欺詐性跨境電商購物，一旦跨境電商賣家最終發(fā)現(xiàn)上當(dāng)受騙，已經(jīng)面臨較大的欺詐損失。

對于積極出海的中國跨境電商企業(yè)而言，這儼然構(gòu)成新的業(yè)務(wù)風(fēng)險。

一位跨境電商企業(yè)海外業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人向記者透露，每當(dāng)他們進(jìn)入一個新市場，由于對當(dāng)?shù)孛癖娤M(fèi)特點(diǎn)、消費(fèi)付款習(xí)慣、身份數(shù)據(jù)識別等缺乏了解，內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊(duì)很難迅速有效地識別欺詐購物行為，尤其是基于AI大模型的各類欺詐性交易。

他告訴記者，經(jīng)歷一段時間的業(yè)務(wù)實(shí)踐，他們發(fā)現(xiàn)部分跨境電商欺詐分子要么利用AI大模型生成大量虛假賬號與虛假郵箱，虛構(gòu)消費(fèi)者身份開展欺詐購物，一旦貨物到手他們立刻“消失”，導(dǎo)致企業(yè)蒙受不小的貨物損失；要么在竊取一些消費(fèi)者信用卡信息后，通過大模型技術(shù)包裝消費(fèi)者身份信息，大肆購買手機(jī)等數(shù)碼電子產(chǎn)品、高端時尚類、跑鞋等產(chǎn)品實(shí)施“欺詐性”購物，最終跨境電商平臺發(fā)現(xiàn)這些信用卡被盜用而無法收回貨款，也只能“自認(rèn)倒霉”。

Riskified亞太地區(qū)負(fù)責(zé)人Tasneen Padiath接受本報記者專訪時表示，這類欺詐行為幾乎隨時隨地都在發(fā)生。如今在盜取信用卡信息、或在暗網(wǎng)非法購買信用卡信息后，這些欺詐分子正利用基于AI大模型技術(shù)的WormGPT創(chuàng)建一個消費(fèi)者“機(jī)器人賬戶”，買一些容易轉(zhuǎn)售獲利的跨境電商產(chǎn)品（比如跑鞋與手機(jī)等），而一個跨境電商賣家卻可能因此每天遭遇數(shù)千美元、甚至數(shù)萬美元的損失。

在她看來，基于AI大模型技術(shù)的跨境電商欺詐行為不斷增多，正導(dǎo)致全球電商領(lǐng)域的信用卡拒付現(xiàn)象水漲船高。

Riskified此前發(fā)布的《信用卡拒付挑戰(zhàn)及其應(yīng)對：2024年全球洞察》（下稱《報告》）指出，在英美國家，約有75%消費(fèi)者在去年提出“拒付”，創(chuàng)下歷史新高。通常情況下，消費(fèi)者提出拒付，主要原因是他們沒有收到商品、或遭遇信用卡信息被盜取。但是，由于跨境電商企業(yè)在應(yīng)對拒付挑戰(zhàn)的風(fēng)險管理措施不夠完善，越來越多消費(fèi)者開始尋找各種虛假理由要求拒付，同樣給跨境電商企業(yè)造成巨大損失。

Tasneen Padiath指出，隨著中國跨境電商企業(yè)積極出海，他們需高度重視由AI大模型技術(shù)所衍生的新型欺詐性交易，以及由此導(dǎo)致的信用卡拒付挑戰(zhàn)激增問題。

在她看來，目前跨境電商企業(yè)對此的應(yīng)對策略，一是與第三方專業(yè)跨境電商風(fēng)控管理機(jī)構(gòu)合作，用AI風(fēng)控?fù)魯』贏I大模型的新型欺詐行為；二是通過增加業(yè)務(wù)流程自動化、構(gòu)建一站式處理全部拒付訂單的體系，打造更好的數(shù)據(jù)標(biāo)簽化處理與抗辯證據(jù)管理能力，改進(jìn)拒付預(yù)防策略等，有效應(yīng)對日益嚴(yán)峻的信用卡拒付挑戰(zhàn)。

“我們注意到，如今中國跨境電商企業(yè)在出海過程，對基于大模型的欺詐購物交易風(fēng)險與拒付挑戰(zhàn)重視度日益增強(qiáng)。去年，Riskified 處理的來自中國電子商戶的交易數(shù)量超過2022年的兩倍，發(fā)展速度相當(dāng)快。”Tasneen Padiath強(qiáng)調(diào)說。

 AI大模型觸發(fā)新型跨境電商欺詐行為增多

在部分跨境電商欺詐分子眼里，AI大模型技術(shù)儼然成為他們實(shí)施欺詐性交易的新工具。

記者獲悉，越來越多欺詐分子開始使用AI大模型分析各類消費(fèi)者消費(fèi)數(shù)據(jù)，由此創(chuàng)造眾多虛假賬戶，開展跨境電商欺詐性交易。當(dāng)跨境電商賣家意識到這些賬戶純屬虛構(gòu)（缺乏真實(shí)客觀的消費(fèi)者身份信息），商品已經(jīng)發(fā)送，由此造成不小的損失。

其中最典型的一種做法是，部分跨境電商欺詐分子會在暗網(wǎng)購買大語言模型服務(wù)，創(chuàng)造眾多虛假的郵箱賬戶，對跨境電商賣家實(shí)施欺詐購物交易。如今，WormGPT與FraudGPT已成為他們常用的虛構(gòu)賬戶實(shí)施欺詐購物交易的“有效AI大模型工具”。

但是，面對基于大模型技術(shù)的新型跨境電商欺詐行為，眾多跨境電商企業(yè)與跨境電商平臺卻“防不勝防”。原因是這些基于AI大模型所創(chuàng)造的“虛假賬戶”，能輕松突破跨境電商平臺與跨境電商企業(yè)設(shè)定的賬戶認(rèn)證與真人識別驗(yàn)證環(huán)節(jié)，成功實(shí)施欺詐購物交易。

數(shù)據(jù)顯示，隨著基于AI大模型的跨境電商欺詐行為增多，支付欺詐行為令全球跨境電商在每年可能失去3%的電商業(yè)務(wù)收益，在某些新興市場地區(qū)，由于銀行身份認(rèn)證系統(tǒng)不夠發(fā)達(dá)更容易被AI大模型所創(chuàng)造的“虛假賬戶”突破，相關(guān)支付欺詐行為給跨境電商企業(yè)可能帶來約6%的營收損失。

上述跨境電商企業(yè)海外業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人直言，每當(dāng)他們進(jìn)入一個新興市場，都會接觸到當(dāng)?shù)?-5種主流本地支付方式，包括信用卡支付、現(xiàn)金支付、電子錢包支付、實(shí)時轉(zhuǎn)賬支付等，但每一種支付方式其實(shí)都存在欺詐風(fēng)險。比如在一些拉美國家地區(qū)，當(dāng)?shù)刂髁髦Ц斗绞绞菍?shí)時轉(zhuǎn)賬支付，但不法分子恰恰利用這種支付方式，在竊取當(dāng)?shù)叵M(fèi)者支付賬戶信息后用大模型技術(shù)虛構(gòu)“賬戶身份信息”，從而達(dá)到欺詐購物，騙取商品轉(zhuǎn)售獲利的目的。

Tasneen Padiath告訴記者，為了規(guī)避日益嚴(yán)峻的欺詐交易風(fēng)險損失，越來越多跨境電商開始與專業(yè)機(jī)構(gòu)合作——用AI風(fēng)控?fù)魯』贏I大模型的欺詐購物交易。

她透露，目前Riskified 借助AI監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）和AI非監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)（unsupervised learning），進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)分析的覆蓋范圍的準(zhǔn)確性，包括數(shù)百個識別欺詐賬戶的特征層都采用AI深度學(xué)習(xí)（deep learning）技術(shù)。與此同時，Riskified持續(xù)改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法，以識別更多類型的欺詐行為，準(zhǔn)確區(qū)分合法交易和欺詐交易。

“舉例而言，身份探索功能(Identity Explore)能協(xié)助跨境電商迅速查看和了解用戶身份，以及他們的索賠記錄、拒付訂單數(shù)量與購買模式等，更清晰及時地洞察這些用戶購買交易的真實(shí)意圖。此外，Riskified利用實(shí)時數(shù)據(jù)分析技術(shù)監(jiān)控交易過程，快速識別潛在欺詐行為，并及時采取必要措施。” Tasneen Padiath向記者透露。有了這些信息與數(shù)據(jù)分析洞察結(jié)論，跨境電商商戶一方面可以阻止具有欺詐購物風(fēng)險的賬戶獲取額外退款與促銷代碼，另一方面則阻止某些交易結(jié)賬，避免商品發(fā)出去卻收不到貨款。

記者多方了解到，當(dāng)前AI反欺詐風(fēng)控技術(shù)的一大特點(diǎn)，就是當(dāng)欺詐分子使用某種欺詐方法“得手”后，當(dāng)他打算繼續(xù)如法炮制，AI反欺詐風(fēng)控技術(shù)就能迅速識別這類欺詐行為特征，迅速做出反應(yīng)攔截這類欺詐購買交易。

Tasneen Padiath透露，另一種AI反欺詐風(fēng)控做法，是對眾多消費(fèi)者賬戶進(jìn)行交易行為分析，包括他們的索賠、拒付訂單、退貨退款政策濫用等，以此識別這些賬戶是否存在惡意欺詐行為，更高效地確定是否對他們的跨境電商購物行為進(jìn)行攔截。

在她看來，未來AI大模型將令跨境電商支付欺詐行為變得更智能復(fù)雜，具體表現(xiàn)在三大方面，一是不法分子可能利用AI大模型技術(shù)研發(fā)更智能、更隱蔽的欺詐手段，令身份識別和欺詐風(fēng)險防范變得更困難；二是AI大模型技術(shù)可能被欺詐分子用于生成高度仿真的虛假交易數(shù)據(jù)，進(jìn)一步混淆反欺詐風(fēng)控系統(tǒng)，令他們有機(jī)可乘；三是AI大模型技術(shù)的應(yīng)用，可能令欺詐分子能更快速地調(diào)整欺詐購物策略，加劇對跨境支付系統(tǒng)的威脅。

“針對這種狀況，我們必須更加依托AI技術(shù)的賦能，更高效精準(zhǔn)快速地識別哪些消費(fèi)者賬戶是存在真實(shí)購物需求的，哪些賬戶則是欺詐分子虛構(gòu)的賬戶或存在惡意欺詐行為，采取措施迅速攔截阻擋后者。”Tasneen Padiath直言。

 跨境電商信用卡拒付風(fēng)險激增的新挑戰(zhàn)

值得注意的是，基于AI大模型技術(shù)的跨境電商欺詐購物交易日益增多，無形間加劇信用卡拒付狀況“水漲船高”。

《報告》顯示，近年以來，隨著跨境電商等電子商務(wù)銷售額激增，拒付情況也隨之猛增。 2023年，英美兩國逾3/4的消費(fèi)者提出拒付，創(chuàng)下歷史新高。如今，拒付儼然成為消費(fèi)者在線購物行為的新常態(tài)。

究其原因，一是AI大模型所衍生的跨境電商欺詐性購物交易增多，導(dǎo)致不少消費(fèi)者發(fā)現(xiàn)信用卡信息被盜取后拒絕支付；二是發(fā)行卡與支付機(jī)構(gòu)為了進(jìn)一步保障消費(fèi)者權(quán)益，采取更嚴(yán)格的拒付抗辯流程與規(guī)則，比如去年4月Visa 推出針對欺詐拒付的新監(jiān)管規(guī)則，今年1月PayPal 更改其賣家保護(hù)計(jì)劃規(guī)則，這兩項(xiàng)新規(guī)則均要求電商快速調(diào)整流程以保持合規(guī)性并成功提出拒付抗辯爭議，且若電商拒付狀況過多，還可能面臨失去收單賬戶或罰款風(fēng)險；三是跨境電商企業(yè)在應(yīng)對拒付挑戰(zhàn)方面，缺乏成熟有效的流程管理體系與技術(shù)支持，導(dǎo)致越來越多消費(fèi)者紛紛尋找各種虛假理由提出拒付。

目前，越來越多電商因此面臨更大的業(yè)務(wù)損失。

《報告》顯示，76%電商相關(guān)人員遭遇比去年更多的拒付處理工作量；3/4電商認(rèn)為收回的拒付商品，還不到所有拒付商品的一半；逾73%電商表示逾 20%的拒付來自欺詐分子的欺詐性拒付。

與此同時，由于拒付處理管理流程復(fù)雜耗時低效，部分跨境電商賣家甚至認(rèn)為拒付所引發(fā)的真正運(yùn)營成本，可能超過他們跨境電商業(yè)務(wù)整體收入，導(dǎo)致跨境電商業(yè)務(wù)賺不到錢。

前述跨境電商企業(yè)海外業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人坦言，當(dāng)前國內(nèi)跨境電商賣家應(yīng)對拒付挑戰(zhàn)，普遍存在三大短板，一是拒付處理流程太耗時，消耗企業(yè)大量精力時間資源；二是商家難以從各種網(wǎng)關(guān)、跨境電商物流等環(huán)節(jié)收集足夠全面的數(shù)據(jù)，作為拒付抗辯（證明商品已送達(dá)，要求消費(fèi)者付款）的證據(jù)；三是當(dāng)前處理拒付問題的人手明顯不足，無法解決日益增多的拒付訂單處理問題。

在他看來，要解決信用卡拒付等風(fēng)險，國內(nèi)眾多跨境電商企業(yè)在自身精力與資源投入有限的情況下，只能積極與專業(yè)第三方機(jī)構(gòu)開展合作。

Tasneen Padiath注意到，隨著中國跨境電商企業(yè)積極出海，越來越多商家正開始使用他們的拒付爭議解決（Dispute Resolve）工具——通過擴(kuò)展網(wǎng)關(guān)與人工智能技術(shù)集成，它能自動編譯和格式化每筆拒付訂單的辯護(hù)證據(jù)，協(xié)助商家節(jié)省拒付訂單處理時間與精力，從而更高效地處理大規(guī)模的拒付訂單問題。

“更重要的是，我們?nèi)孕枰珳?zhǔn)快速地識別用戶購物需求真實(shí)性與分析以往購物支付記錄，協(xié)助商家減少拒付訂單數(shù)量。”她指出。目前Riskified通過一系列AI技術(shù)評估消費(fèi)者的真實(shí)購物需求與以往付款狀況，令商戶的訂單通過率提升4-8個百分點(diǎn)，從而有效協(xié)助商戶甄別“真實(shí)的電商交易”以提升銷售額同時，令他們在反欺詐風(fēng)控方面的成本投入減少約50%。

Tasneen Padiath坦言，要與跨境電商建立更牢固的信任關(guān)系，第三方專業(yè)機(jī)構(gòu)同樣需承擔(dān)“欺詐交易”賠付責(zé)任。比如Riskified系統(tǒng)認(rèn)定的“真實(shí)交易訂單”，但經(jīng)核實(shí)是“虛假的欺詐交易”，企業(yè)將通過拒付包賠機(jī)制為這項(xiàng)交易“買單”，向商家賠付相應(yīng)的損失。

“這有助于更多跨境電商企業(yè)敢于進(jìn)軍新市場，因?yàn)榈谌綄I(yè)風(fēng)控機(jī)構(gòu)愿意與他們提升AI反欺詐風(fēng)控能力同時，共擔(dān)欺詐風(fēng)險。”她指出。目前，中國跨境電商企業(yè)出海進(jìn)入新市場，還需做好三件事，一是對新市場有著清晰全面的認(rèn)知與了解，二是對新市場的拓展必須設(shè)定明確的KPI，包括新市場的交易通過率與可接受的拒付率，從而有效管控整個欺詐風(fēng)險；三是積極與外部風(fēng)控技術(shù)供應(yīng)商合作，因?yàn)楹笳呋蛟S更了解這些新市場的欺詐購物交易特點(diǎn)與實(shí)施路徑，可以更好幫助中國企業(yè)避開某些潛在風(fēng)險。

記者多方了解到，針對拒付風(fēng)險挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻，當(dāng)前越來越多全球跨境電商企業(yè)紛紛通過業(yè)務(wù)流程自動化、構(gòu)建一站式管理所有拒付訂單體系、改進(jìn)拒付數(shù)據(jù)分析方法、使用更多數(shù)據(jù)開展拒付抗辯、加強(qiáng)拒付欺詐預(yù)防措施、雇傭更多人員處理拒付訂單等方法，尋求行之有效的解決方案。與此同時，他們也意識到與專業(yè)反欺詐風(fēng)控管理機(jī)構(gòu)合作的重要性，因?yàn)榭缇畴娚唐墼p分子利用大模型技術(shù)正研發(fā)更隱蔽的欺詐交易手法，需要專業(yè)機(jī)構(gòu)提供專業(yè)AI反欺詐風(fēng)控技術(shù)“防患于未然”。