空中云汇博客 | 独立站商户应该如何宏观地看待支付成功率？

先来讲最近播客上听到的一个经典的案例。

经济学播客Planet Money邀请了网络安全专家Nina Kollers来讲述自己一次线上购物的亲身经历1。Nina需要储备一些胶囊咖啡机用的咖啡胶囊。她在某个电商平台上发现了价格显著优惠于品牌官网价格的节日礼包。可能是多余的赠品？临期产品？虽然觉得价格有些蹊跷，她还是下了单。

几天之后，两个精美、有品牌包装的包裹，出现了在她门前。包裹里不仅有她购买的咖啡胶囊，居然还有一台咖啡机。

可是Nina并没有下单购买这台咖啡机。

Nina作为网络安全专家的职业嗅觉让她并没有为捡到便宜感到高兴，她觉得事件非常可疑。她打电话给品牌官网的客服。客服查到了她名下的订单，而且显示所有货品都被全款支付。客服对Nina的诉求不思其解 - 你的订单没有任何问题呀。

Nina依然疑惑 - 可是我从来没有为那台多余的咖啡机买单啊。

Nina遇到的，是一种经典的电商诈骗 - triangulation fraud - 三角骗局。骗局的原理是诈骗者在电商网站上以低价上架商品，吸引消费者购买。消费者下单后，诈骗者用盗取的信用卡信息在品牌官网上以消费者名义购买相应商品，直接寄往消费者的地址。

这种骗局有一个得天独厚的优势 - 骗局中的任何一方都没有极大的动力来拆穿这个骗局。

• 消费者: 按时收到了商品，有时还有物超所值的“惊喜”。
• 发卡行: 收到真实持卡人的拒付后，把拒付责任转移给商户。
• 欺诈者：因为商品被寄到了消费者手中，欺诈者无法通过地址被追溯，则轻松地逃之夭夭。

• 商户：此类受欢迎的商品往往来自规模较大的品牌。品牌内运营、客服、风控等部门流程隔离，缺少最终责任人把事件查个水落石出，进而成为了最终的受害者。

由此可见，越是受欢迎的产品，越是容易受到不法分子的利用，成为获利的工具。所以，随着产品销量的增长，商户并不能只持续关注支付成功率的正向增长，而要宏观地去看待支付成功率，找到适合自己的安全与增长的平衡。

本文将会结合Airwallex空中云汇的收单支付周期，拆解商户应该如何宏观地解读成功率，并且如何在每一层进行优化。

在第一层，要对客户一视同仁，最小化支付操作的摩擦，最大化购买意愿。客户遗弃购物车的原因多种多样 - 税率、运费与预期出入太大，被要求建立会员账户，信息填写流程繁琐等等 - 在追求体验与便捷的时代，客户的耐心很容易被磨平，决定延迟或者放弃购买。这个时候，打磨顺畅的体验就尤为重要。

支付界面的风格与整体站点的风格融为一体，界面提供信息安全标识，提高客户的印象分，认可商户的整体实力和可信度。

店铺不展示顾客当地币种的定价，是削弱顾客购买意愿的因素之一。商户可以选择采用多币种定价能力，通过IP地址辨认客户所在地，直接显示当地币种的定价，拉近顾客与一个国际站点之间的距离感。

在欧洲、东南亚、韩国等电子钱包渗透率极高的地区，提供受欢迎的电子钱包支付方式，让客户省去填写卡号和地址的操作，更顺畅地完成支付。

顾客输入信用卡信息的过程中，界面要有一定的互动感，例如自动识别、显示卡组织图标；卡号输入错误时即时报错，避免顾客点击支付时再报错，造成重复填写的需要。 

点击提交订单后，就不能再将所有订单一视同仁为 “友好且真实的客户” 了。 

就像文章开头例举的，银行卡诈骗者会利用商户的风控和管理漏洞，用各种 “巧妙” 的方法获利，不论是非法获得商品，或者直接获得钱款，生态链中终有一方会蒙受损失。对于商户来说，收到真实持卡人的拒付，承受的是货品价值加上获客成本的损失；商户拒付率过高，也会造成商户在卡组面前失去信誉，受到卡组的罚款，甚至被加入黑名单。据数据分析公司LexisNexis在2021年的报告中统计，美国商户每收到的1美元的诈骗，实质损失达到3.6美元2。

同时，严格的风控也具有两面性。风控过于严苛，会造成对优质客户的误判 - 这里损失的可能就不止是一笔订单，而是潜在忠诚复购顾客的终身价值。 

这里就要讲到现有的两种风控体系，人工规则模型和人工智能模型。 

人工规则模型让商户可以依据已知的欺诈行为，通过 “如果...即...” 的逻辑制定具体的规则 - “如果“ 的条件可以是某高风险地区的IP地址，一笔订单同一件商品的数量，或者一段时间内发起的支付请求次数等硬性条件。人工规则模型可控性强，适合客单价高，风控上较为保守的商户；同时它的灵活性低，也更容易牺牲一些潜在的优质客户 -  一些超出寻常购物行为的顾客，也有可能是真实的友好顾客。因为欺诈者会不断开发出新的欺诈手段，人工规则也更需要持续的维护和更新来填补空白。

人工智能模型不遵循 “如果...即...” 的硬性规则。模型会根据更多元维度的数据判断交易的风险，并且随着数据点的积累，自主学习，形成更精准的判断逻辑。这些数据的维度更细，着力于还原支付场景 - 例如IP地址的地点与平时是否有出入，支付时间与平时的消费习惯是否有出入，甚至细到持卡人进入站点后，用哪一只手拿鼠标，或者浏览站点时是不是遵循常规的购物行为，而不是先去查看 “退换政策”... 等等，都会成为判断中的一个数据点。人工智能模型的精准度也依赖于数据的成熟度和可参照价值，决策的透明性、可控性不强，在很多场景中，还是需要规则的加持。

规则和人工智能模型并没有绝对的优劣势，正如交易成功率并没有绝对的优劣势 - 选择怎样的风控强度和方式，对标多高的支付成功率，都和商户的商品类别、客单价、所面对的市场有关。举个例子，客单价低、单量高的产品，面对的市场跨度比较广，所遇到的余额不足、恶意拒付的情况就会比一个客单价高、面对高消费群体的产品高。这一类商户需要根据实际情况调整预期，也不能因为有一定的欺诈概率，一味提升风控严格度，错过业务增长的风口。风控上，一定程度上将规则和人工智能模型进行结合，在不断的尝试和迭代中优化自己的风控机制，灵敏应对市场的变化，才能到达增长与安全的平衡点。

一部分无法明确是否要通过或者直接拒绝的支付请求，会经历3DS验证（3-Domain Secure™），由支付者提供额外的信息，来确认支付请求来自于真正的持卡人。如果验证成功，而持卡人又发起拒付的话，欺诈责任将会被转移到持卡人开卡的发卡行，商户将不会蒙受任何损失。 

3DS验证虽然可以减少欺诈率，转移欺诈责任，可是要求付款人经过额外验证步骤，也会造成许多真实顾客的体验不佳，放弃支付，造成客户流失。 

第一代3DS验证，3DS1，商户将会跳转到发卡行的验证页面，要求付款人输入银行卡密码，或者发送到手机上的验证码等等。这个认证流程阻碍了支付的流畅程度。 

第二代3DS验证，3DS2，提升了验证体验的流畅性。在验证过程中，在后台，商户和收单行会向发卡行提供额外的数据，例如发货地址，支付的设备号，或者历史支付记录。一旦有足够的数据验证发起支付的人即是持卡人，系统将不会对付款人提出额外的问题，在支付人无感知的情况下完成验证。

支付请求在经过了风控和3DS验证后，卡片信息、验证结果、以及商户信息将会被发送给发卡行进行验证。在这个节点，发卡行会对所收到的信息进行判断，决定是否授权这笔交易。有几个在商户控制范围内的因素，可以影响授权成功的概率。

线上购物盛行，许多传统收单行难以为商户提供前沿的线上支付体验。在这样的背景下，涌现了许多网关机构，为商户提供适配线上体验的支付前端，并对接传统收单行的系统，为商户提供线上收单服务。这样的对接方式改善了传统收单行线上支付体验陈旧的问题，可是也对稳定性带来了诸多不确定性。商户并不知晓通过网关都对接了那些收单机构。在不同地域、支付场景下，卡组织对不同收单机构有不同的信誉背书，会直接影响到交易的授权成功率。 

如今，收单不再是传统银行的独家权力，在技术和风控能力上可以媲美传统收单机构的新型金融机构也可以成为收单机构，直接与卡组对接。选择一家有收单资质、与卡组直连的金融机构合作，能大幅提升收单的稳定性。

请款时效与商户的资金周转效率有很大的关系。这就回到了刚才提到的，要与有收单资质、与卡组织直连的收单行合作。与卡组织直连，结算周期在2-3个工作日。若通过网关公司与收单行对接，就要再加上网关公司与收单行的结算延迟。收单行与卡组的结算频次是日结，而收单行与网关常常是周结，进一步推迟了商户最终能够结算到款项的时间。优质商户如果能够与有资质的收单机构合作，能够大幅缩短结算周期、提升结算频次，进而优化整体资金流转效率，优化现金流，降低财务、运营成本。

许多自身风控能力薄弱的收单服务公司，以收取高昂、，长周期保证金的方式来弥补风控的不完善，也会显著影响商户的资金周转效率。

细究整个收单链路，我们可以发现，成功率并不能用 “越高越好” 一概而论。销售不同商品、面对不同客户群的商户应该在每个节点上对收单的表现有理性的预期，根据数据与分析合理优化，才能让收单达到稳定扶持站点增长的状态。Airwallex空中云汇的线上收单解决方案，可以为商户定制化地部署收单能力，并随着商户的成长，面对客群的演变，持续提供优化方案，让商户能够自如掌控市场中的每一个机遇，轻松面对每一个危机。

Airwallex空中云汇通过科技构建新一代的数字化金融基础设施，为企业提供端到端的金融服务平台，业务覆盖：收（收单、收款）、管（多币种换汇、多币种账户），付（国际付款、云汇Visa卡）等全面支付产品，提供实时、安全且高效的金融解决方案，节省客户的时间及成本；同时提供网页端应用和API解决方案，覆盖从大型机构到到中小企业的不同需求，帮助客户领跑世界，扬帆出海。

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