将拒付风险转移给Riskified后，服饰商家Lorna Jane线上支付授权率提高至95%
商家故事：
Lorna Jane公司
挑战重重
在采用Riskified方案前，Lorna Jane公司面临着高拒付率、低通过率和繁琐的手动流程等令人望而生畏的问题。
1、【影响转化】：原本采用了基于风险评分的解决方案，给公司业务带来了大量的错误拒绝和客户摩擦情况，影响营收表现。
2、【拒付严重】：与此同时，拒付率徘徊在 0.30% 左右，其中礼品卡订单的拒付情况特别严重。
3、【低效人工】：使用评分系统要求对每笔交易进行人工审核，还有繁琐的拒付争议流程，因此投入产出比不理想。
4、【处罚风险】由于当地严格的监管措施，过高的拒付率已使公司面临澳洲支付网络 (AusPayNet)（澳大利亚支付行业监管机构）严格处罚。
在线上平台，一笔交易可以数秒间轻松地完成，因此网上交易比线下收款易遭到欺诈攻击。中国电商出海后，针对营收的主要威胁就是市场上的支付欺诈，其隐患主要有三。
较之国内，海外市场的线上支付环境更复杂:信用卡和电子钱包普及多年，非持卡人消费（CNP）欺诈屡见不鲜。欺诈分子已经将其攻击手段产品化、商业化，并通过网络和社媒公开，可被任何人查找和使用。因各种盗刷盗用带来损失，每年正以亿为单位递增（美元）。
尽管信用卡交易的流程已标准化，但欺诈预防工具和第三方数据集、发卡机构数据集和一些连接，是因地区而异，关于隐私的法律法规同理。这意味着商家需要“能够适应外部变量，并能按需扩展调整”的风控解决方案。
由于商家在许多不同的地区开展业务，每个地区对于可以收集的数据类型都有不同的规则，并且每种类型都有不同的规定，因此使用标准工具来检测欺诈行为是比较困难的。
缺少对支付环节的反欺诈保护，就好像在一片充满了鲨鱼的海域裸泳，随时会被暗处的欺诈袭击。
解决方案
策略 采用机器学习技术进行反欺诈的尽责风控伙伴，可以快速让风控及转化变量恢复到健康平衡状态。
优化结果
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