此次拒付爭議解決平臺升級，可直觀地提高拒付抗辯勝率高達35%;
憑借擴展網(wǎng)關(guān)和人工智能集成，為商戶提供具備自動處理大規(guī)模拒付的一站式解決方案和信心
1月23日，中國上海——近日，全球領(lǐng)先的電子商務(wù)欺詐和風(fēng)險智能解決方案提供商Riskified宣布，進一步拓展其拒付爭議解決平臺，以幫助商戶加快解決拒付處理操作。尤其在大促季后，拒付潮成為商戶廣泛面臨的難題，此次平臺拓展將成為商家處理大量拒付的及時雨，憑借擴展網(wǎng)關(guān)和人工智能集成，為每次拒付抗辯，自動編譯和格式化有力抗辯證據(jù)，幫助商戶節(jié)省訂單處理時間，更有效率且規(guī)?；靥幚砑ぴ龅木芨队唵?。
信用卡拒付對電商商家危害巨大。信用卡拒付，是指持卡人直接向發(fā)卡行機構(gòu)對購買提出異議的過程，這可能會迫使商家被迫撤銷交易或退款。消費者可能濫用這一過程，在進行正常信用卡消費后，謊稱受到損害或欺詐，以獲得退款。為了應(yīng)對這一問題，商家需手動收集有力證據(jù)來確認(rèn)索賠的真實性。然而，目前商家普遍通過人工手動處理拒付訂單，整個處理過程繁瑣且耗時。此外，由于商家往往接受多種付款形式，所需的抗辯證據(jù)會分散在多個支付通道上，最終導(dǎo)致商家的拒付訂單的營收追回率極低。根據(jù) Riskified的研究顯示，大多數(shù)商家能追回的拒付訂單損失還不到一半。
升級后的拒付爭議解決平臺(Dispute Resolve)旨在簡化和加快收入恢復(fù)，使商家能夠集中管理所有拒付爭議，利用自動化最大限度地減少人工操作，并定制工作流程以加強現(xiàn)有運營。“拒付爭議解決”平臺通過集成支付網(wǎng)關(guān)和人工智能技術(shù)，為每一筆拒付爭議自動匯編和自適應(yīng)格式化處理證據(jù)，幫助商家團隊優(yōu)化成本。該平臺簡化了資金追回的流程，賦予商家集中管理拒付抗辯的能力，并利用自動化流程降低處理冗余，以個性化定義工作流程，提高操作效率。
Riskified首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Eido Gal表示：“在電子商務(wù)環(huán)境持續(xù)向好的增長背后，拒付抗辯爭議也在不斷增加，成為商家面臨的重大挑戰(zhàn)。拒付管理系統(tǒng)是當(dāng)前電商進行財務(wù)方面數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重心，但目前大多數(shù)業(yè)務(wù)流程都極其耗時且低效，妨礙了商家處理拒付訂單的效率。我們致力于通過“拒付爭議解決”平臺，幫助商家簡化流程、提高效率。他們可以選擇對特定環(huán)節(jié)進行自動化，或者外包全部流程，賦能團隊全面控制拒付爭議管理流程。”
Hotelogical首席執(zhí)行官David Hobbs表示：“得益于Riskified的“拒付爭議解決”系統(tǒng)，我們的內(nèi)部分析師實現(xiàn)了出色的拒付爭議抗辯勝率。通過數(shù)據(jù)的自動匯編及個性化整合使我們的團隊能夠把時間、洞察和專業(yè)知識100% 集中在線上收入的恢復(fù)上。”
通過使用Riskified的“拒付爭議解決”系統(tǒng)，商家可簡化處理管理與拒付爭議的繁瑣流程。此外，商家還可以根據(jù)消費者購買歷史和訂單詳情進行個性化決策，實時監(jiān)控爭議專案的處理狀態(tài)，并收集消費者使用數(shù)據(jù)整理成抗辯證據(jù)。數(shù)據(jù)顯示，選擇使用Riskified“拒付爭議解決”平臺的商家，能夠?qū)⒖罐q勝率提升，增幅高達35%。同時，通過個性化的一體化系統(tǒng)調(diào)配，商家可實時監(jiān)控所有訂單狀態(tài)和消費者數(shù)據(jù)內(nèi)容，進一步實現(xiàn)更高的效能和經(jīng)濟收益。
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關(guān)于Riskified
Riskified (NYSE:RSKD) 賦能企業(yè)通過降低風(fēng)險來提升電子商務(wù)收入和利潤。多家全球大型商家和知名品牌均與Riskified開展拒付包賠合作，以期打擊大規(guī)模欺詐和政策濫用，并加深客戶忠誠度。Riskified 已經(jīng)審查了數(shù)以億計的交易，并為眾多全球頂尖品牌和各行業(yè)快速增長的企業(yè)審批準(zhǔn)了數(shù)十億美元的收入，包括榮耀，安克，春秋航空，周生生，攜程，豪雅集團，Rotita 等。在強大的電子商務(wù)風(fēng)險分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員團隊的支持下，Riskified 機器學(xué)習(xí)平臺對每次交互背后的個體進行分析，提供實時決策和強大的身份洞察。該平臺基于我們龐大的全球商家網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與專有機器學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)電商商家的收入最大化，運營成本最小化。
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