在消费金融与电商深度融合的当下，BNPL（Buy Now, Pay Later，先买后付）模式凭借其灵活的付款方式，成为吸引消费者、提升 Shopify 店铺销售额的重要手段。然而，分期付款业务背后潜藏着欺诈风险与坏账隐患。为保障业务稳健发展，构建高效的风控模型至关重要。本文将围绕 Klarna、Affirm 等主流 BNPL 平台的反欺诈规则配置，以及将坏账率控制在 1% 以内的策略展开，助力 Shopify 商家安全、高效地开展分期付款业务。

一、BNPL 模式对 Shopify 商家的机遇与挑战

BNPL 模式允许消费者先购买商品，后续分期还款，有效降低了消费门槛，刺激了用户的购买欲望。对于 Shopify 商家而言，该模式能够：

• 提升转化率：吸引因一次性付款压力而犹豫的消费者，促进订单成交；

• 增加客单价：用户在分期付款的心理暗示下，更倾向于购买高价商品；

• 拓展用户群体：覆盖信用记录不完善但有消费能力的年轻群体和新兴市场用户。

但与此同时，BNPL 模式也带来诸多挑战。欺诈交易频发，如虚假身份注册、恶意拒付等；部分用户还款能力不足或还款意愿低，导致坏账风险增加。因此，构建完善的风控模型成为 Shopify 商家开展 BNPL 业务的关键。

二、Klarna/Affirm 反欺诈规则配置

1. Klarna 反欺诈规则配置

Klarna 作为全球领先的 BNPL 平台，提供了丰富的反欺诈工具与规则。Shopify 商家在接入 Klarna 时，可从以下方面进行反欺诈规则配置：

• 身份验证强化：启用 Klarna 的多重身份验证机制，除基础的姓名、地址、联系方式核验外，增加设备指纹识别、生物特征验证（如面部识别、指纹识别）等。例如，当用户在陌生设备上进行大额分期付款时，系统自动触发生物特征验证流程，确保交易主体身份真实；

• 交易行为分析：利用 Klarna 的机器学习算法，对用户的交易行为模式进行实时分析。设定异常行为阈值，如短时间内频繁下单、跨地区高风险交易等。一旦用户行为触发阈值，系统自动拦截交易，并要求用户提供额外的验证信息；

• 黑名单与白名单管理：将历史欺诈行为记录、高风险 IP 地址等添加到黑名单，阻止相关交易；对于长期信用良好、消费稳定的优质用户，纳入白名单，简化其交易流程，提升用户体验。同时，定期更新名单数据，确保规则的有效性。

2. Affirm 反欺诈规则配置

Affirm 同样具备强大的反欺诈功能，Shopify 商家可通过以下配置提升安全性：

• 信用评估细化：Affirm 的信用评估模型不仅参考传统信用评分，还结合用户在电商平台的消费数据（如购买频率、客单价、退货率等）。商家可与 Affirm 合作，进一步细化评估维度，例如将用户在 Shopify 店铺的浏览时长、加购行为纳入评估指标，更精准地判断用户信用风险；

• 实时风险监控：借助 Affirm 的实时监控系统，对每一笔分期付款交易进行风险评估。系统基于历史交易数据和行业风险趋势，动态调整风险评估参数。当检测到可疑交易时，立即发送预警通知，并暂停交易，等待人工审核；

• 地址与设备信息核验：对用户填写的收货地址、账单地址进行真实性验证，对比地址库信息和历史交易地址。同时，分析设备信息，识别是否存在同一设备频繁注册多个账号进行交易的情况，有效防范欺诈行为。

三、坏账率控制在 1% 内的策略

1. 精准的用户信用评估体系

• 多维度数据整合：整合 Shopify 店铺内的用户交易数据（购买历史、消费金额、退货率等）、第三方信用数据（如信用评分机构数据、社交媒体数据）以及用户在 BNPL 平台的历史还款记录，构建全面的用户信用画像。例如，对于退货率过高且信用评分较低的用户，降低其分期付款额度或拒绝交易申请；

• 动态信用评分调整：根据用户的实时交易行为和还款表现，动态调整信用评分。按时还款且消费稳定的用户，逐步提高其信用额度和优惠政策；出现逾期还款的用户，降低额度并增加后续交易的审核力度。

2. 严格的风险分级管理

• 风险等级划分：将用户和交易按照风险程度划分为不同等级，如低风险、中风险、高风险。低风险用户享受快速审批、高额度、低手续费等优惠；中风险用户需进行额外的人工审核；高风险用户则直接拒绝交易或限制交易金额；

• 差异化风控策略：针对不同风险等级制定差异化的风控策略。对于高风险交易，要求用户提供更多的担保信息（如抵押物、担保人）；中风险交易可增加首付比例或缩短还款周期，降低坏账风险。

3. 有效的贷后管理与催收机制

• 实时还款监控：建立实时还款监控系统，在还款日前通过短信、邮件、APP 推送等多种渠道提醒用户还款。对于逾期用户，立即启动催收流程，根据逾期天数采取不同的催收措施。例如，逾期 1 - 3 天，发送温和的提醒短信；逾期超过 7 天，进行电话催收；

• 灵活的还款方案调整：对于因特殊原因（如失业、疾病）导致暂时还款困难的用户，提供灵活的还款方案调整，如延长还款期限、减免部分手续费等，帮助用户渡过难关，避免坏账产生。同时，要求用户提供相关证明材料，确保调整的合理性。

4. 数据驱动的持续优化

• 风险数据分析：定期对分期付款业务数据进行深入分析，包括交易数据、还款数据、欺诈数据等。通过数据分析，发现潜在的风险点和业务漏洞，如某些地区、某类商品的坏账率较高，及时调整风控策略；

• 模型与规则迭代：根据数据分析结果，不断优化信用评估模型和反欺诈规则。引入新的风险指标和算法，提高风控模型的准确性和适应性。例如，当发现某种新型欺诈手段时，迅速更新反欺诈规则，防范类似风险再次发生。

四、Shopify 分期付款风控模型实施全流程

1. 前期准备与平台对接

• 选择合适的 BNPL 合作伙伴：根据 Shopify 店铺的目标用户群体、业务规模和风险承受能力，选择 Klarna、Affirm 等适合的 BNPL 平台进行合作；

• 数据接口对接：完成 Shopify 店铺与 BNPL 平台的数据接口对接，确保用户信息、交易数据、信用数据等能够实时、准确地传输。同时，测试接口的稳定性和安全性，避免数据泄露和传输错误。

2. 风控规则与策略制定

• 反欺诈规则配置：按照上述 Klarna、Affirm 的反欺诈规则配置方法，结合店铺实际情况，制定详细的反欺诈规则；

• 坏账控制策略确定：根据坏账率控制目标，制定包括信用评估体系、风险分级管理、贷后管理等在内的全面坏账控制策略。

3. 系统开发与测试

• 风控系统开发：基于制定的风控规则和策略，开发或定制适合 Shopify 店铺的分期付款风控系统。系统应具备用户信用评估、交易风险监控、自动审批、催收管理等功能；

• 全面测试：在测试环境中对风控系统进行全面测试，模拟各种正常和异常交易场景，验证系统的准确性、稳定性和安全性。修复发现的问题，确保系统上线后能够正常运行。

4. 上线运行与监控优化

• 正式上线：将风控系统正式部署到 Shopify 店铺，启动分期付款业务的风控管理；

• 实时监控与优化：对风控系统的运行情况和业务数据进行实时监控，根据监控结果和用户反馈，及时调整风控规则和策略，持续优化风控模型，确保坏账率稳定控制在 1% 以内。

五、案例分析：某时尚电商的风控实践

某时尚电商在 Shopify 平台引入 BNPL 模式后，通过与 Klarna、Affirm 合作，优化反欺诈规则配置。启用 Klarna 的设备指纹识别和 Affirm 的多维度信用评估，有效降低了欺诈风险。同时，实施严格的坏账控制策略，将用户划分为 5 个风险等级，针对不同等级采取差异化措施。

经过半年的运营，该电商的分期付款业务坏账率从初始的 3% 降至 0.8%，欺诈交易减少了 60%，在保障业务安全的同时，实现了销售额增长 40% 的良好业绩，成功验证了风控模型的有效性。

六、总结

在 Shopify 平台开展 BNPL 先买后付业务，构建完善的分期付款风控模型是关键。通过合理配置 Klarna、Affirm 等平台的反欺诈规则，实施精准的信用评估、严格的风险分级管理、有效的贷后催收以及数据驱动的持续优化策略，能够将坏账率控制在 1% 以内，保障业务稳健发展。Shopify 商家应重视风控体系建设，在抓住 BNPL 模式机遇的同时，有效防范风险，实现商业价值与风险控制的平衡。