环球一体化已是不可逆的趋势,但是在数字技能快速发展确当下,环球贸易过程中的跨境付款、跨境反敲诈、支付安全等问题仍旧困扰着绝大多数中国的出海企业。

支付安全、风控...仍是寻衅

企业在出海面临跨境支付问题的时候,由于国际场合排场的繁芜程度与支付网络的延迟等缘故原由,支付的安全合规现阶段仍旧是浩瀚企业关注的焦点,Riskified亚太地区的卖力人Tasneen Padiath对钛媒体APP表示,从目前跨境和环球支付发展态势来看,现阶段,出海商家须要具备4~5种不同种类支付办法的能力,个中包括信用卡支付、电子钱包支付,还须要具备一些实时转账支付等多种多样的支付办法,“不同的支付办法都存在一定的安全隐患,以及敲诈风险。
”Tasneen Padiath如是说。

与此同时,由于环球各地政府的监管哀求,以及支付习气的不同,也为中国的出海企业在选择支付办法的时候带来了更多的掣肘。
以离中国最近的东南亚市场举例,东南亚市场当下已经成为中国企业出海的“首选之地”,Tasneen Padiath见告钛媒体APP,就东南亚地区的用户而言,现金目前仍旧是该地区用户的主流支付办法,“很多东南亚电商和客户在进行买卖的时候,货到付款仍旧是最主流的办法。
”Tasneen Padiath强调。

以越南和印度尼西亚为例,据统计,该地区的信用卡遍及率现阶段仍不敷10%,“对付这些地区的商家而言,能获取的消费者数据和信息十分有限,在风控方面就面临了更大的寻衅。
”Tasneen Padiath见告钛媒体APP。

AI时代跨境支付场景的重塑

即便是信用卡利用已经很发达的诸如美国等地区,在电商支付方面也面临不少风控问题,Tasneen Padiath对钛媒体APP表示,纵然在美国这样成熟的市场,也无法避免会涌现很多敲诈行为,“根据Riskified的研究显示,在一些成熟市场,今年的敲诈趋势和数量与之前比较有了很明显的上升。
比说比较常见的到货之后的虚假索赔,账户接管,还包括像优惠券、消费券的滥用等。
”Tasneen Padiath指出。

显然,跨境支付的问题,不是某个地区的特例,是须要每个有出海考虑的企业都须要面对的关键问题。
据统计,由于环球性的支付敲诈问题,商家均匀每年要丢失近3%的电商收益,而在一些新兴的地区,银行认证或者是银行系统还不太发达,潜在的敲诈行为所造成的丢失业务额可高达6%。

不仅于此,随着AI技能的发展,现在已经有不少不法分子利用AI技能将敲诈行为规模化扩大,“不法分子会用AI技能进行数据剖析,创造一些假账户,并秘密地进行敲诈性的交易,当商家反应过来,为时已晚。
”Tasneen Padiath见告钛媒体APP。

跨境支付的AI场景落地

即便在环球一体化快速发展的本日,跨境支付仍旧面临着高风险的敲诈问题,以及风控的严厉寻衅,尤其是随着新一轮AI技能的发展,虽然不法分子可以利用AI技能将敲诈行为规模化扩大,但AI大模型在跨境支付场景中也逐步有运用落地,随之也为跨境支付带来了更高安全性、更低敲诈风险的改变。

AI大行其道确当下,在Tasneen Padiath看来,企业在利用AI的时候,首先须要改变原有的思维,“很多商家都习气了传统的风控和管理,对付当下一些AI驱动的敲诈行为比较难以识别,”Tasneen Padiath指出,“首先商家须要改变原有的思维办法,去适应AI带来的敲诈风险。

进而,企业须要“用AI打败AI”。
从目前运用处景上看,AI技能可以帮助用户进行大规模、海量数据的识别和剖析,并根据情形,实时进行风险监测,“一旦监测到可能存在风险时,通过AI自动同步到风险管理系统,进行实时的剖析和反馈。
”Tasneen Padiath见告钛媒体APP。

不仅于此,通过AI技能,不断将新的敲诈手段的数据及干系知识“喂”给AI模型,让AI不断进步,可以有助于用户更好、更快的进行敲诈阻拦,对此,Tasneen Padiath对钛媒体APP表示,“对付敲诈者来说,他们之前利用过一种敲诈的方法和手段,并得手了,但是他们在后面连续利用的时候,由于我们的人工智能已经摸清楚了这种敲诈行为的规律,所往后面他再利用的时候,AI可以快速地学习并相应地快速反应,对类似的敲诈行为进行高效阻拦。

Riskified目前已经大量利用AI和机器学习的模型,进行新型敲诈行为的监测,“并且,Riskified一贯在调度我们的模型,以应对和阻拦可能涌现的敲诈行为”。
Tasneen Padiath强调。

详细运用处景方面,Tasneen Padiath与钛媒体APP分享了一个运用AI技能进行反敲诈的详细场景,她表示,用户可以通过对多个账户的交易行为进行剖析,剖析账户历史上索赔事宜、拒付订单、政策滥用等事宜,并通过这些账户之前的消费行为,来判断是真实的用户,还是存在恶意敲诈的行为,“通过AI技能的赋能,更加快速、高效地帮助电商客户确定是否要对这一系列的账户进行阻拦,还是放行通过。

降本增效已是企业关注焦点

而AI技能还为企业的决策供应了可靠性、准确性和高效性的支持。
同样以Riskified为例,Riskified面向企业侧用户退出了Riskified机器学习模型,用户将经由洗濯的高质量数据传送到模型中,以商家为单位建立专属的数据模型,或者以行业为单位建立行业大模型。
进而通过模型的能力帮助企业在决策方面提高效率、准确率和可靠性。

AI技能带来的更加高效的跨境支付体验,也提升了跨境电商的事情效率。
而AI带来的效率的提升。
只是跨境电商降本增效的一个缩影。

据统计,环球处理跨境支付的本钱均匀值为3.6%,险些是跨境交易总额的1/3。
然而这个本钱会根据不同的交易额和交易类型有所变革。
《2021环球支付报告》数据显示,在所有受调查的国家中,跨境交易的总本钱(包括手续费、汇率转换费及等待本钱等)均匀为交易总金额的3.6%。

从技能角度出发,利用API、区块链等技能可以帮助企业实现增效的目的。
例如,区块链技能可以实现实时清算和结算,减少中间环节和手续费。

中国公民银行数字货币研究所所长穆长春曾公开表示,在多边央行数字货币桥中,除了提高效率以外,还能有效降落跨境支付本钱,“根据货币桥真实交易的履历,交易本钱可以降落至少50%。
”穆长春指出。

一方面,通过AI技能为跨境电商支付供应了安全、可靠、合规性方面的提升;另一方面,通过API、区块链等技能,可以帮助跨境电商企业在整体支付等环节,进一步降落本钱。
而数字技能的快速发展,也为环球贸易的一体化供应了强有力的支持。
(本文首发于钛媒体APP,作者|张申宇,编辑丨盖虹达)