分析第一方欺诈趋势：账户、免费试用和退款滥用

Source: Stripe Blog

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第一方欺诈趋势（2025年11月 – 2026年2月）

从2025年11月到2026年2月，我们检测到 Stripe 网络中滥用免费试用活动显著增加。

What’s happening?

First‑party fraud occurs when legitimate‑looking users exploit a merchant’s policies—creating multiple accounts, cycling through free trials, or abusing refunds.

• 62 % of merchants have reported an increase in disputes tied to first‑party fraud over the past year (source: Merchant Risk Council report).
• The average cost to a business is $35 for every $100 in disputes.

Businesses facing these losses often ask:

1. Is first‑party fraud rising industry‑wide, or just for my company?
2. What can we do to stop it?

我们的分析

我们审查了 Stripe 网络上数亿笔交易，识别出三种增长最快的自营欺诈向量，它们分别出现在客户生命周期的不同阶段：

可视化概览

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图 1：滥用免费试用活动的增长（2025 年 11 月 – 2026 年 2 月）。

Stripe Radar 如何帮助

Stripe Radar – 我们的 AI 驱动的防欺诈平台 – 提供针对三种欺诈阶段的专属工具：

• 注册保护 – 实时风险评分、设备指纹识别以及自定义规则，用于阻止重复或可疑账户。
• 免费试用保障 – 自动检测试用跳转模式、IP/电话/电子邮件相似性检查，以及对重复注册进行限流。
• 退款欺诈防御 – 行为分析可标记异常退款请求，并结合人工审核工作流。

通过部署 Radar 的内置模型并根据您的具体政策进行微调，您可以降低争议成本、保护收入，并让合法客户保持满意。

账户滥用对 AI 公司尤其昂贵

昂贵的计算成本直接与使用量挂钩

五分之一的消费者承认会使用不同的电子邮件地址或联系信息多次获取促销和折扣——在 Gen Z 中比例升至 29 %，在 千禧一代中为 27 %，数据来源于 451 Research 的 Voice of the Connected User Landscape: Connected Customer, Trust and Privacy 2025。

这种行为被称为 账户滥用 或 多账户滥用，指同一人创建多个账户以：

• 反复滥用免费试用
• 一次又一次兑换促销优惠券
• 传播被盗卡信息并延长被发现的时间

该欺诈模式形成了一个巨大的网络：单一的支付方式标识符可以关联到数十甚至数百个电子邮件、IP 地址和姓名。

第三方欺诈趋势

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任何提供有价值内容——免费试用或新账户的免费福利的业务，都可能成为目标。AI 公司受到的影响尤为显著，因为它们的工具运行在计算资源上，滥用会导致特别高的成本。

• 7.4 % 的 AI 公司客户注册被怀疑涉及多账户滥用（Stripe 分析）。
• 当不法分子启动五个账户而不是一个时，他们会消耗 五倍 的计算资源。

我们的应对措施

我们正在推出一项新的 Radar 功能，帮助您在客户账户注册和登录事件中评估潜在滥用。该功能可以让您：

• 识别哪些新注册是真正的客户。
• 发现可能转化为付费订阅的用户与那些反复利用新账户福利的行为者。

注册抢先体验。

免费试用滥用加速，受 AI 公司和虚拟卡合法使用驱动

免费试用是客户评估的关键环节，但用户若违反常见的试用条款——例如循环使用多个试用以获得长期免费访问产品或服务——就会导致滥用。

我们发现，这类滥用正在加速，原因有两点：

1. AI 公司面临高度风险

   • 免费试用滥用并非新现象，但 AI 公司正推动我们今天看到的大幅增长。
   • 这些企业依赖昂贵的计算资源，并通过免费试用获取客户，使其特别容易受到滥用的影响。
   • 提供自助注册和直接 API 访问的 AI 初创公司，其 尝试滥用的次数是企业级 AI 解决方案的 10 倍。

2. 传统防范手段已失效

   • 过去，企业通过在注册时阻止高风险支付方式（如虚拟卡）来降低免费试用滥用。
   • 如今，许多虚拟卡被 客户合法使用，以保护隐私和安全。
   • 对虚拟卡的统一封禁现在会拒绝合法注册，降低转化率，使 AI 公司陷入两难：他们需要免费试用来获取用户，但这些试用带来的财务风险是传统欺诈工具无法应对的。

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Stripe 的应对措施

• Radar 推出了一项新方案，能够以 90 % 的准确率 预测常见的免费试用条款滥用。
• 我们还新增了一个分析页面，展示所有被阻止的高风险支付。
• 对于尚未启用该控制的企业，页面会显示如果启用控制本应被阻止的支付。

📧 邮件联系 trial-abuse-prevention@stripe.com 以获取抢先使用权限。

退款滥用每年给全球企业造成约 100 亿美元的损失

许多零售商提供慷慨的退款政策以保持竞争力并提升客户体验。然而，宽松的政策可能被滥用：客户虚假声称商品从未送达或有缺陷，以便 获得退款并保留商品。这是一项昂贵的问题——全球因退款滥用导致的损失估计约为 每年 100 亿美元。

试穿后退货（Wardrobing）

客户可能购买昂贵的服装，短暂穿用后再退回，这种行为被称为 试穿后退货。根据美国全国零售联盟的 2025 Retail Returns Landscape 报告：

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为什么重要

• 社交媒体放大 – 网红常为内容购买大量“开箱”商品，拍摄完后再退回。
• 双向运费成本 – 零售商承担出货和退货的运费、处理费用，以及可能已不再能以全新状态出售的商品的折价。
• 高度组织的欺诈团伙 – 不法分子使用数百种电子邮件变体和多张支付卡，利用“无条件退款”政策。当零售商设置限制（例如对频繁退货收取费用）时，这些团伙只会使用不同的卡片创建新账户以规避限制。

由于欺诈行为来源于看似合法、使用有效支付凭证的购买，难以在销售点即时发现；滥用往往只有在退款处理完成后才显现。

我们正积极构建解决方案，帮助企业识别并防止退款滥用。
想抢先体验？ 请发送邮件至 refund‑abuse-prevention@stripe.com。

我们正在构建的帮助

我们的目标是为 Stripe 上的企业提供工具，以 识别、降低并监控第一方欺诈和滥用。

• 规模： 我们处理数十亿笔交易，覆盖数百万家企业，能够洞察全面的欺诈模式。
• 洞察力： 我们可以发现重复的违规者、虚假账户网络以及新出现的作案手法。
• 面向未来： 我们将继续利用现有的 AI 基础设施和 Radar 能力，将欺诈防护扩展到第一方欺诈。

了解更多

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