反欺诈｜15个厂商竞争格局的新变化

2023年8月30日，Forrester发布了「The Forrester Wave™: Digital Fraud Management, Q3 2023」报告，分析了这一赛道的最新动态，并对比分析了其中的15个厂商。

Forrester副总裁兼首席分析师Andras Cser表示，该领域的许多供应商已经从支付交易扩展到账户接管欺诈以及处理诈骗、政策滥用和未收到物品欺诈。由于友好诈骗和类似的诈骗涉及到在此之前一直表现良好的客户，因此了解正在发生的情况并做出准确的决策比以往任何时候都要困难。

Cser分析说：“他们不想花时间去研究单个被盗卡号，并用这些单个被盗卡号进行支付。相反，他们希望像其他零售商一样登录某人的账户，一次性购买多件商品。对他们来说，这就是：'如何在最短的时间内盗取尽可能多的钱？”

Cser表示，数字欺诈管理Forrester Wave取代了基于风险的身份验证Forrester Wave，后者上一次发布是在2020年春季。LexisNexis再次获得战略方面的最高评级。TransUnion和 Signifyd分获第二和第三高分，Kount和 Sift并列第四。2020年，LexisNexis、IBM和TransUnion分别获得三个最高分。

LexisNexis的当前数字欺诈管理工具也获得了Forrester的最高分，Sift、Accertify和Kount 分别获得了第二、第三和第四名。2020 年，在基于风险的身份验证产品中，IBM和Kount 并列获得最高分，LexisNexis击败 Appgate，获得第三高分

生成式人工智能、加密货币带来的机遇

Cser说，到目前为止，生成式人工智能对数字欺诈管理领域的影响还不大，但从长远来看，他预计人工智能技术将使数据科学家和其他技术含量较低的人员能够制定自然语言查询。Cser认为，将报告、审计和聊天机器人与其他类型的生成式人工智能相结合，可以改善基于规则的风险查询。

展望未来，他希望供应商能够加倍努力，跟踪和了解加密货币支付如何与欺诈和洗钱联系在一起，这可能是银行、保险公司和在线市场面临的一个问题。欺诈管理需要特定垂直领域的专业知识，因此客户应考虑供应商在烘焙、保险或电子商务方面有多少经验。

“光有漂亮闪亮的生成式人工智能算法是不够的，”Cser 说。“你真的需要有领域级别的专家和历史”。

除了前两名之外，Forrester 对数字欺诈管理市场的看法如下：

Strong Performers表现优异者: Kount, TransUnion, Signifyd, Accertify, Forter, Outseer
Challenger挑战者: Riskified, Experian, Cybersource, Human, Radial, Appgate, Callsign

数字欺诈管理领导者如何攀登高峰

LexisNexis通过ML和并购提升平台实力

LexisNexis Risk Solutions负责欺诈和身份识别的副总裁 Kimberly Sutherland表示，该公司已增强了机器学习配置和动态决策平台，以加强其规则管理和可配置性。“公司提供基于规则和分析的决策模型，为客户提供灵活性，客户可以将数字风险和物理风险情报结合起来，以获得更全面的视角”， Sutherland说道

对 BehavioSec和 Emailage的收购帮助该公司加强了从电子邮件地址和行为生物识别到数字交易和电子商务等方面的风险情报，从而增强了其身份验证风险信号。在单一平台上提供这些功能并使用单一API模型，使公司能够快速将这些工具纳入工作流程和政策中。

Sutherland说：“我们非常自豪的一点是，我们已经尝试解决新账户开立、登录和支付交易等整个客户旅程的问题。我们的客户群也非常庞大和多样化，因此我们从不同的行业中学到了很多东西。”

Forrester批评 LexisNexis缺乏扣款管理，在投资回报率和一般报告方面落后于其他公司，基于人工智能/ML的风险评分的可配置性不足。Sutherland表示，LexisNexis是退款管理的合作伙伴，将加强其报告和商业智能工具，并正在寻找新的方法来支持资源有限的中型客户。

Sutherland说：“我们帮助防止的欺诈类型具有极高的价值。这是我们在客户层面实际确定的计算结果。”

Sift 开始实施工作流程管理和账户接管

Sift公司首席执行官Kris Nagel表示，Sift推出了启动工作流，帮助大型企业的欺诈和安全分析师管理新的工作流，并增加了用户管理功能。该公司现在可以根据矢量的大小自动路由交易和优先处理交易类型，使欺诈分析师能够以自动化和简化的方式处理交易。

由于ChatGPT和其他生成式人工智能平台导致账户接管活动同比增长427%，因此防御账户接管攻击一直是Sift的高增长领域。Sift是第一家大规模应用机器学习解决欺诈问题的厂商，随着解决欺诈问题所需的工具越来越容易获得，欺诈问题已经变得越来越民主化。

Nagel说：“我们的规模只是LexisNexis的一小部分，但我们正在平台上运行大量的交易。我相信我们的长期优势在于数据集、全球网络和机器学习能力。”

Forrester批评Sift在规模和技术员工配置方面落后于竞争对手，而且对风险评分方法的了解也不够深入。Nagel表示，Sift对公司无论员工数量多少都能提供的创新水平感到非常自豪，并正在积极努力提供更多有关风险评分方法的信息，以便客户能在控制台中看到交易是如何评分的。

Nagel说：“我们专注于自己最擅长的领域，这一点从今天Sift的创新中可见一斑。”