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您在展业中是否遇到过这些困扰?
- 订单成交后,持卡人声称”这不是我授权的交易”,发起拒付
- 不仅损失商品/服务,还要承担高价的退款和争议处理费
- 欺诈率超标触发支付平台及卡组合规预警,影响正常经营
- 人工审核耗时耗力,团队没有专业风控经验
如果您的业务正被上述任一痛点掣肘,请跟随我们解码下文的破局方案。
根据行业调研显示,全球支付欺诈给商户带来的交易损失正在逐年增长,预计2026年全球由于卡支付欺诈带来的交易损失将高达350亿美元。
线上卡支付欺诈通常指欺诈者使用盗取的信用卡信息进行未经持卡人授权的交易。在电子商务、虚拟商品和数字产品领域尤其常见。欺诈给企业带来的不仅仅是直接的争议资金损失,其损害主要体现在四个维度:直接经济损失(平均每1美元欺诈拒付带来的实际成本损失高达3.75美元),额外运营成本,经营风险和品牌声誉损害。
很多商户直到业务增长后才第一次意识到,原来支付风控会直接影响利润。这也是为什么越来越多的全球化企业开始把支付风控视为基础增长设施。
四种主要欺诈类型,您中招了吗?
- 盗刷欺诈
欺诈者通过黑市购买、钓鱼攻击、数据泄漏等方式非法获取他人信用卡信息后进行未经授权的交易。
- 友好欺诈
持卡人在已收到商品或享受服务后,通过谎称交易未授权或未收到货物等理由,向发卡行恶意发起争议申请。
- 测试欺诈
欺诈者利用自动化脚本发起小额交易,高频尝试大量卡号,验证卡号有效性后大额消费。
- 账户接管
欺诈者通过盗用合法用户账户,在控制用户账户后利用绑定的支付方式进行交易。
Antom Shield 如何帮助商户构建智能风控体系?
Antom Shield 是 Antom 提供的 AI 智能风险管理产品,用于预防在线支付欺诈,帮助商户在适当的风险控制水位下,获得最高交易转化率。
Antom Shield的三大核心优势:
- 智能风控,精准拦截:依托100%实时智能决策,Antom Shield 可助力商户将风险覆盖率提升55%。通过对交易行为的精准识别,在有效阻断欺诈的同时提升交易转化率。
- 海量数据,全球网络:持续学习来自 Antom 全球网络、覆盖100 多个国家及地区的千亿级数据信号,动态应对持续演变的支付欺诈威胁。
- 开箱即用,灵活适配:基于 Antom 卡收单统一接口,商户无需额外集成即可实现无缝接入。Antom Shield提供从基础到全托管的多档风控产品方案(Basic / Pro / Premium),满足不同企业的支付风控解决方案需求。
三种风控方案,总有一款适合您
为应对日益复杂的支付欺诈挑战,Antom Shield 系列推出系列智能风控解决方案,在保障交易安全的同时提升支付体验,助力业务稳健增长。目前Antom Shield提供三种风控解决方案:
- Basic:开箱即用的基础反欺诈能力,默认开启基于通用机器学习模型的预置高风险交易拒绝规则,实现对卡支付交易的全量扫描,帮助商户降低潜在底线批量资损。
- Pro:可视化自定义风控平台,商户可基于自身业务需求调整风险分阈值、配置自定义规则以及使用AI-Powered能力进行精细化管理。
- Premium:全托管智能风控服务,由Antom风控策略运营的实时智能风控决策,无需商户投入人力进行欺诈风险运营。
您可以根据您的业务需求与风控运营能力,选择最适合您的Antom Shield版本。

如果您使用的是Antom Shield Basic版本,可以根据您的业务需求评估是否需要升级到Pro版本,以启用更加定制化和智能化的风险管理能力;如果您使用的是Antom Shield Premium版本,您可以专注在业务增长上,我们的策略分析师会为您提供专业的风险管理。
快速上手:5步基于Antom Shield Pro搭建您的风控体系
第 1 步:激活账户并完成签约
联系专属账户经理,完成Antom Shield Pro版本签约
第 2 步:检查数据集成
确保以下关键字段完整传输:设备标识、买家唯一 ID、买家邮箱、买家 IP 地址等
第 3 步:配置黑白名单
黑名单:拦截已知欺诈邮箱/卡号/IP;白名单:保障信任客户快速通行
第 4 步:设置风险阈值
默认 85 分以上判定为高风险并拦截交易,您可根据风险偏好进行风险分阈值调整
第 5 步:风控策略部署
选择与您行业匹配的规则模版,一键应用最佳实践;基于Antom Shield内置风险风险变量灵活构建自定义风控策略。

日常运营:每天只需10分钟
建议每天花10分钟查看以下数据:
- 风险洞察 → 3DS 触发率、拒绝率、欺诈率趋势
- 规则概览 → 各规则命中量级、效果分析
- 交易详情 → 具体交易的风险评分、决策原因
风控最佳实践
✅ 建议这样做:
- 优先保障关键数据字段完整传输
- 根据业务特点设置最佳风险防控阈值及风控规则
- 定期评估策略效果,持续迭代
- 在风险拦截和转化率之间找到最佳平衡
❌ 避免这样做
- 阈值设置过严导致大量误拦截
- 忽视数据质量,期望”开箱即完美”
- 配置后不管,期待一劳永逸
- 盲目套用其他行业规则