店家在日常營運中，除了追求順暢的付款流程，也需要確保交易的安全與可靠性。SHOPLINE Payments 的智慧風控系統以技術架構與產業經驗為基礎，建置從預警至處理的全週期防護機制。無論面對高交易量的業務型態，或跨境交易的複雜情境，皆能提供相應的風險管理支援。
目錄：
一、風險策略與預警機制
SHOPLINE Payments 的風控系統並非靜態、固定規則，而是由專業風控人員及 AI 資料模型共同驅動的風控策略架構。依據不同產業的風險制定策略，並透過定期更新模型，使系統能動態辨識新型態的詐欺手法，提升整體防禦能力。
- 適用於不同產業的風控策略
- 即時追蹤全球詐欺趨勢
- 模型每週迭代更新，精確度逐步提升
二、即時風險分析模型
SHOPLINE Payments 與 Visa 旗下的防詐欺管理服務商 Cybersource 合作，透過其風控系統整合跨產業數據資料，以產業特徵、商品屬性、用戶行為模式及跨境交易環境等多維度風險因素進行分析，評估出更精準的風險評分。每筆交易的風險判斷皆在毫秒內完成，並透過機器學習，從每年數十億交易數據中進行優化，使體驗與安全性維持平衡。
- 毫秒內的即時風險評分
- 基於用戶行為模式的動態風險評估
- 強化交易中可疑特徵的辨識能力
三、事件管理與系統提升
SHOPLINE Payments 的專業風控團隊每日持續監測全球交易動態，主動辨識異常交易行為，並提供審核、分析及風險策略建議，確保店家每筆訂單都獲得保障。
- 交易審核機制：針對高風險交易進行人工複核及詐欺通知
- 詐欺案件管理：記錄、調查與處理拒付（Chargeback）及詐欺事件，並整理相關特徵
- 模型訓練與迭代：將詐欺與非詐欺案例回饋至模型，持續優化風險評估的準確性
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