欺诈评分是一个定量、分析性过程，由支付处理商和收单行用于评估潜在或现有商户的风险。它涉及分配一个数值（分数），该分数代表商户从事欺诈活动或产生高额拒付的统计概率。
欺诈评分如何运作？
传统的欺诈评分依赖于僵化的、基于规则的引擎，这些引擎分析基本数据点，例如信用历史、业务地点以及与制裁名单匹配的姓名。虽然有帮助，但遗留评分由于缺乏上下文意识，通常会产生大量误报。
转向人工智能驱动的评分
现代欺诈评分利用机器学习和模糊逻辑。人工智能不是仅仅查看孤立的数据点，而是评估数据之间的关系——实体相关性——以确定真实风险。它分析数字足迹、设备 ID 和外部网络存在，以构建高度准确的风险画像。
Onlayer 的动态人工智能评分
Onlayer 用精确、数据驱动的决策取代了缓慢的手动猜测。该平台为每个决策生成透明的审计日志和实时人工智能评分。通过应用自定义的人工智能驱动的决策规则，您可以即时自动分类商户，同时为“通过但有备注”的案例结果提供清晰、推荐的补救途径。
