还包括退回无法转售的旧产

[Habib01]

行为分析，检查与典型行为的偏差，例如登录时间、购买类别、浏览历史记录等。
异常活动（例如多次登录尝试失败）与帐户设置（例如电子邮件 ID 和送货地址）的更改相结合。
当恶意行为者退回所购商品以外的商品时，就会发生虚假退货，例如订购昂贵的商品并退回假货。它品。为了保护您免受虚假退货的影响，欺诈分析可以：

分析退货模式以识别经常退货的买家。
比较原始购买的商品，以验证退回的商品与购买的商品是否相同。
请确保退回的物品未被使用过。
欺诈性购买涉及使用被盗或虚假的支付信息以及受损帐户 泰国手机数据 进行未经授权的交易。它们可能会给毫无戒心的卖家和买家造成损失。欺诈分析可以通过监控交易来识别以下模式，从而帮助标记潜在的欺诈性购买：

多个帐户使用同一 IP 地址频繁登录。
快速连续尝试不同的信用卡号码。
考虑到帐户历史记录，购买量异常大。
退款欺诈涉及滥用信用卡的退款政策来索取合法购买的报销。欺诈分析可以通过以下方式帮助防止退款欺诈：

模式识别可识别经常退货的用户。
机器学习可检测可疑行为，例如快速连续多次购买，尤其是新帐户和最近更新的支付数据。
欺诈分析中使用的技术
欺诈分析工具使用一系列通用技术，使其适应该领域欺诈者的不同背景、数据集和行为。

所有欺诈分析方法都有两个关键目标：

检测并防止欺诈
为真实的客户提供便利
异常检测
欺诈者通常表现出与合法客户截然不同的行为。异常检测有助于识别表明潜在欺诈活动的异常行为。它涵盖了一系列方法：

统计异常值检测有助于识别与其余分布显着不同的数据点。可疑行为通常由各种指标中的异常值表示，例如：
每小时的交易频率。
一天内刷卡的邮政编码数。
隔离森林是由多棵隔离树组成的。每个隔离树的工作原理如下：
从数据中随机选择一个属性，并根据该属性的值随机分割数据点。
对于每个分区，选择另一个随机属性并继续分区。
此过程迭代地继续，直到每个数据点被隔离到仅包含该点的分区中。
据观察，与正常数据点相比，具有极值的异常点被隔离（分成单独的分区）的迭代次数更少。
局部离群因子是一种通过计算分布各个区域中的点密度来识别异常行为的方法。
当一组关于客户行为的数据以图形方式表示时，它会形成密集的集群，每个集群对应于一组客户。
集群中的每个数据点（客户）都显示相似但不相同的行为。人们经常观察到，欺诈数据也形成了与正常客户端集群隔离的集群。
查看Python 中的异常检测课程以更好地理解这项技术。