跨境電商行業前景

眾所周知，2022年以來，全球經濟在疫情下增長放緩，不確定性增加，疊加海外受通貨膨脹、匯率浮動等因素，部分品類的消費需求減弱。並且，全球能源緊張問題導致原材料價格上漲，企業生產成本提高，國際化生產和貿易要素成本也持續上升，不斷壓縮着出口企業的利潤空間。因此，不少人都對中國出口跨境電商產業抱以悲觀和搖擺的態度。

然而，《白皮書》強調，據海關總署發佈的數據顯示，2022年1-8月我國出口貿易額為15.48萬億元，同比增長14.2%，保持良好發展態勢，是推動上半年GDP增長的重要力量。其中民營企業出口增長展現了極大的活力，在出口外貿中的佔比由2012年的37.6%，升至今年截至8月的60%。2017到2021年，我國出口跨境電商規模以年平均約40%的速度高速增長，是外貿出口增速的4倍多。這些數據表明了中國出海企業在面對這一風雲變幻的新形勢時，整體展現出極強的韌性和活力，保持着穩定的增長態勢。

（數據來源：《2022中國出口跨境電商產業集羣發展白皮書》）

商家遭遇到的兩類跨境支付欺詐

國外尤其是美國的信用卡業務出現非常早，發展的也很完善，信用卡支付比重也非常高。在跨境電商服務中均為無卡交易，消費者購買商品後，只需要輸入括卡號、有效期，三位CVV等信息即可完成付款，無需密碼。該類支付會提升訂單交易成功率，缺點就是惡意拒付、欺詐交易的風險比較高。

第一類，盜卡交易欺詐。 欺詐者購買商品後，使用盜取的卡片信息進行支付。當失主在發現自己的卡片被盜刷後會致電銀行撤銷交易，並對交易進行拒付。而此時商家已將商品發送給購買者，由此面臨錢貨兩空的情形。

第二類，退款支付欺詐。 欺詐者購買且收到商品後，卻以商品未收到或商品損壞為由向銀行提出異議，啓動退款流程，商家同樣面臨錢貨兩空的情形。

無論是盜卡交易欺詐還是退款支付欺詐，都會給商家帶來錢貨兩空的損失。而且當拒付欺詐率達到一定閾值時，商家還會遭受銀行的處罰，給商户信譽帶來更大損失。嚴重者，還會導致商家使用的第三方支付賬號凍結甚至封號，這意味着商家無法再利用這個渠道進行任何跨境銷售，這將直接導致品牌出海受阻甚至威脅整個公司的生存。

商家應如何保障訂單安全性？

應對日趨複雜的跨境支付環境，商家需要制定鬆緊得當的風控防範機制，優化購物用户的身份驗證機制，做好支付行為的監控，部署專業的風控產品，並做好各種應對預案，防範可能存在的交易欺詐風險。

1.加密技術： 使用加密技術可以保護支付信息在傳輸過程中的安全性。跨境電商平台可以採用安全套接層（SSL）或傳輸層安全（TLS）協議，對數據進行加密，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'  # 密鑰，16字節
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.雙因素認證： 為了增加支付環節的安全性，可以引入雙因素認證機制。除了輸入密碼，用户還需提供其他身份驗證信息，如手機驗證碼、指紋識別或一次性密碼（OTP），以確保支付賬户的合法性。

import pyotp

# 生成OTP密鑰
otp_secret = pyotp.random_base32()

# 生成OTP驗證URL
otp_url = pyotp.totp.TOTP(otp_secret).provisioning_uri(name='Alice', issuer_name='MyApp')

# 校驗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'  # 用户輸入的OTP
is_valid = verify_otp(otp_secret, user_otp)
print(is_valid)

另外再附一個使用指紋識別傳感器和操作系統的API進行交互

import fingerprint_module  # 導入指紋識別模塊

def authenticate_with_fingerprint():
    fingerprint_sensor = fingerprint_module.initialize_sensor()  # 初始化指紋傳感器
    
    if fingerprint_module.is_sensor_available(fingerprint_sensor):
        fingerprint_data = fingerprint_module.capture_fingerprint(fingerprint_sensor)  # 捕獲指紋數據
        
        # 在此處可以將指紋數據與已註冊的指紋進行比對驗證
        # 可以使用特定的算法和模型對指紋數據進行比對
        
        if fingerprint_match:  # 如果指紋匹配
            return True
        else:
            return False
    else:
        return False

# 示例用法
is_authenticated = authenticate_with_fingerprint()
if is_authenticated:
    print("指紋認證成功")
else:
    print("指紋認證失敗")

3.人工智能和機器學習： 通過人工智能和機器學習技術，跨境電商平台可以實時監測用户的交易行為和模式，並利用算法來檢測潛在的欺詐行為。例如，通過分析用户的歷史交易數據和行為模式，可以發現異常的交易活動並採取相應措施（以下代碼需要提前安裝pandas庫，並將用户交易數據以適當的格式加載到DataFrame中。）。

import pandas as pd

def analyze_user_behavior(user_transactions):
    # 數據預處理和特徵工程
    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
    # 其他特徵工程步驟...
    
    # 分析用户行為模式
    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]
    # 其他分析步驟...
    
    # 返回分析結果
    analysis_result = {
        'transaction_count': transaction_count,
        'average_transaction_amount': average_transaction_amount,
        'most_frequent_day': most_frequent_day,
        'most_frequent_hour': most_frequent_hour,
        # 其他分析結果...
    }
    return analysis_result

# 示例用法
user_transactions = pd.read_csv('user_transactions.csv')  # 假設用户交易數據存儲在CSV文件中
result = analyze_user_behavior(user_transactions)
print(result)

4.欺詐檢測系統： 建立欺詐檢測系統可以幫助跨境電商平台識別潛在的欺詐行為。該系統可以使用規則引擎、模型算法和實時監控等技術，自動分析和評估交易風險，併發出警報或採取阻止措施（代碼裏的preprocess_features()函數用於預處理交易特徵，以便輸入模型算法進行預測。如果應有的話，需要根據實際的特徵工程需求進行自定義的特徵處理和轉換。）。

# 導入規則引擎、模型算法和實時監控相關的庫和模塊
import rule_engine_module
import model_algorithm_module
import real_time_monitoring_module

def analyze_transaction_risk(transaction_data):
    # 使用規則引擎進行交易風險分析
    rule_engine = rule_engine_module.initialize_rule_engine()
    risk_score = rule_engine.analyze_rules(transaction_data)
    
    # 使用模型算法進行交易風險評估
    model = model_algorithm_module.load_model()
    transaction_features = preprocess_features(transaction_data)
    predicted_risk = model.predict(transaction_features)
    
    # 實時監控交易風險
    real_time_monitoring_module.start_monitoring(transaction_data)
    
    # 返回風險分析和評估結果
    result = {
        'risk_score': risk_score,
        'predicted_risk': predicted_risk,
        # 其他結果...
    }
    return result

# 示例用法
transaction_data = get_latest_transactions()  # 獲取最新的交易數據
result = analyze_transaction_risk(transaction_data)
print(result)

反欺詐建議

上面是反欺詐的示例代碼，從公司層面來説，有以下幾個建議：

1、通過外部手機號風險評分、IP風險庫、代理郵箱檢測等，及時排查惡意欺詐賬户。

2、檢測客户端（或瀏覽器）的設備指紋是否合法，是否存在注入、hook、模擬器，及時發現批量作弊軟件風險。

3、針對同設備（或同用户）高頻下單、同設備關聯大量賬號、同收貨地關聯大量訂單等異常行為進行檢測和攔截，對於存在異常行為的賬號進行標註，沉澱到相應的名單庫，後續進行重點排查。

4、基於風控數據以及業務的沉澱數據，對用户下單這一場景進行建模，模型的輸出可以直接在風控策略中使用，挖掘潛在風險，進一步提升安全保障。

以上。

附：頂象反欺詐產品：免費試用