什么是SaaS欺诈评分阈值？

SaaS欺诈评分阈值是一个数值界限，您可根据交易指示的风险级别在此界限上采取行动。通常，在机器学习模型分析交易后，会根据其与欺诈行为的相似程度赋予一个评分。该阈值表明接下来应采取何种行动，无论是批准订单、要求人工审核还是拒绝。正确设置此临界点至关重要，因为它同时影响着安全性和公司的收入。

有利分数的定义可能因各供应商所采用的具体标准而异。低风险分数通常与未呈现重大异常的交易相关联；高分数可能对应需要进一步审查的情况，例如客户或账户详情不符、短时间内非典型交易量，或引起疑虑的源IP地址。 

SaaS商家设定自己的区间；例如，0-30表示“批准”，31-70表示“审核”，71+表示“拒绝”，这主要取决于他们的风险承受能力、平均订单价值和行业。

通常，SaaS公司采用以下方法：

• 单一固定阈值 — 这种技术利用单一固定阈值来区分批准和拒绝状态，而不设中间类别。
• 分层阈值 — 分数按多个类别或区间（例如，“批准”、“审查”、“拒绝”）进行排列，从而允许手动审查。
• 动态阈值 — 截止水平受交易因素影响，例如数量、商品类型或客户历史记录。
• 分段阈值 — 为不同的细分市场设置不同的阈值，例如客户群、支付方式或地点（例如地理位置）。
• 机器学习调整的阈值 — 截止水平随着新的欺诈模式出现而持续演变，因此模型必须实时自我调整。

找到合适的SaaS阈值主要基于历史数据。以下是您可以遵循的一些步骤，以实现此目标：

1. 检查过去的交易，以确定欺诈订单和真实订单在不同风险评分范围内的聚集情况。
2. 确定在不同截止级别上被拒绝的正常客户数量和识别出的欺诈案例数量。
3. 不要采用单一的笼统阈值，而是根据订单价值、地理位置或产品类别等风险指标对客户进行分组。

商户在设定欺诈评分阈值时，通常会权衡风险与收益。授权截止点的降低通常意味着出现固有风险的订单数量更多。这可能会影响拒付的频率， 费用收取，以及对罚款的处理。数据表明，更高的截止点与经过验证的客户为满足特定要求所采取的流程之间存在关联，这可能影响销售转化、收入和客户信任。

固定欺诈检测阈值的精度会受到欺诈策略变化的影响。大多数SaaS商家至少每季度审查一次其阈值，并在重大促销活动、新产品线发布，或退款或误拒大幅增加时进行审查。

在决定将精力投入何处之前，先理清一些思绪。

1.   哪些方面的 退款 和 误拒 与您的业务财务运营相关吗？
2.   在交易量很高的情况下，评估人工审查每笔业务订单的实用性是否恰当？
3.   客户群体或产品供应是否发生变化？

决策因素：

•       特定行业的欺诈发生率指标
•       欺诈预防 可用的方法和资源
•       人工审查员对工作量的接受程度