2026年商户必备要点：代理商务与欺诈报告

Ravelin 的研报调查了 1504 位在线销售产品的商家，探讨了自主式商业和欺诈的广泛情况，包括自主式 AI 购物的机遇和风险。

核心观点：

• 商家对自主式商业的未来持乐观态度，但只有不到三分之一的商家感觉自己为自主式商业做好了准备。
• 欺诈者将利用自主式商业，商家需要采取措施来应对这一趋势。
• 自主式商业协议的整合已经开始，但速度可能超过安全性。
• 责任问题在自主式商业中仍然是一个重大问题，需要明确定义。
• 消费者对自主式商业的态度普遍积极，但超过一半的人担心欺诈问题。

关键数据：

• 75% 的商家已经开始整合自主式商业协议。
• 70% 的商家正在构建或计划在六个月内启动自定义购物代理项目。
• 53% 的消费者将欺诈列为使用自主式商业时的主要担忧。
• 47% 的商家估计，AI 促成的攻击占总欺诈损失的 6-15%。

研究结论：

• 自主式商业是一个新兴市场，具有巨大的增长潜力。
• 欺诈检测需要适应自主式商业的新环境。
• 商家需要采取措施来建立信任并防止欺诈。
• 数据是关键，商家需要收集和分析有关自主式商业交易的数据。

建议：

• 确定和验证 AI 代理。
• 评估代理背后的用户。
• 提高身份代理的使用。
• 管理与自主式商业相关的责任。
• 关注数据收集和分析。

自主式商业的四个步骤：

1. 自定义购物代理：商家构建的 AI 协调器，用于自主管理特定的端到端电子商务工作流程。
2. 自主式商业协议：建立标准化的、可验证的接口来管理自主式商业交互。
3. 代理行为：代理的行为和与商家的互动方式。
4. 责任：在自主式商业交易中确定责任归属。

自主式商业欺诈的类型：

• 账户接管攻击（ATO）
• 卡测试
• 假账户
• 网络钓鱼
• 退货和退款欺诈

自主式商业欺诈检测的关键问题：

• 代理是好的还是坏的？
• 用户是好的还是坏的？
• 代理的行为是什么？
• 交易中哪些数据可用？

行动建议：

• 识别 AI 代理。
• 验证 AI 代理。
• 将 AI 代理纳入欺诈检测策略。
• 评估代理背后的用户。
• 提高身份代理的使用。
• 管理与自主式商业相关的责任。
• 关注数据收集和分析。