TransUnion通过新的机器学习能力加强设备安全

增强功能提升设备智能，以在不断演变的威胁形势中保护消费者和企业

拉斯维加斯，2026年3月18日（GLOBE NEWSWIRE） ——疑似网络欺诈持续影响着全球企业。TransUnion（纽约证券交易所代码：TRU）近期对1200位企业领导者进行的一项调查显示，受访者报告的欺诈损失总额高达5340亿美元。为了帮助企业应对这一日益严重的威胁，TransUnion今日宣布在其设备风险解决方案中扩展机器学习（ML）功能。

这些增强功能旨在帮助企业检测和应对日益复杂的攻击，同时保持流畅且值得信赖的客户体验。TransUnion 将在拉斯维加斯举行的 Merchant Risk Council (MRC) 2026 大会上宣布这一消息，届时 TransUnion 将在 422 号展位展示其反欺诈解决方案。

为了帮助企业应对不断涌现的新威胁，TransUnion Device Risk 的功能得到了进一步增强，可实现以下目标：

• 加强对客户退货设备的识别
• 更有效地检测非人类活动（包括与虚拟机、住宅代理和远程桌面相关的行为模式）
• 更深入的联盟驱动型洞察，揭示不断演变的欺诈趋势
  

这些更新提高了欺诈检测的准确性，并通过减少不必要的摩擦来简化数字化客户体验。新增功能引入了先进的机器学习技术，将设备风险智能扩展到远超传统静态规则决策的范畴。

预构建的自适应机器学习模型可从TransUnion长期合作的全球反欺诈联盟提供的数千个设备信号和欺诈反馈中学习。这使得系统能够主动检测异常情况和规避尝试。机器学习已证明能够将欺诈检测率提高高达50%，同时还能减少手动维护规则的数量和复杂性，降低运营成本，并提高整体准确率。

TransUnion全球反欺诈主管Steve Yin表示：“传统的设备指纹识别技术受到了隐私保护技术变革和不断演变的欺诈手段的影响，这些手段使得欺诈者只需点击几下鼠标就能伪装成‘新’用户。我们需要采用能够持续学习、实时适应并连接更多浏览器和应用程序的更多信号的解决方案来应对这一挑战。即使标识符发生变化，这也能更有效地识别风险行为。这些改进标志着设备级智能在保障各行业数字交互安全方面取得了重大进展。”

全球数字欺诈案件激增

数字欺诈在全球经济中持续蔓延。根据TransUnion 发布的《2025 年下半年欺诈趋势报告》更新版，过去一年，企业因欺诈损失的年收入平均相当于 7.7%。与此同时，数字账户盗用数量和与账户创建相关的疑似数字欺诈发生率在过去一年均有所上升。

根据 TransUnion 的一项分析，2024 年上半年至 2025 年上半年期间，疑似数字账户盗用案件增加了 141%。同期，账户创建过程中的疑似数字欺诈案件增加了 26%。这些趋势凸显了对更具适应性、更精准、更智能的设备识别能力的需求。

TransUnion全球反欺诈解决方案副总裁Clint Lowry表示：“我们的设备风险增强功能展现了TransUnion如何通过将更丰富的设备级智能与自适应机器学习相结合，不断创新，从而始终领先于高级欺诈手段。通过提升检测能力和效率，我们帮助客户在登录、交易和账户创建等过程中更加安心。”

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关于 TransUnion（纽约证券交易所代码：TRU）

TransUnion是一家全球信息和洞察公司，拥有超过13,000名员工，业务遍及30多个国家。我们致力于确保每个人在市场中都能得到可靠的呈现，从而建立信任。我们通过Tru™个人画像来实现这一目标：提供切实可行的消费者信息，并悉心维护。通过收购和技术投资，我们开发了创新解决方案，这些方案不仅涵盖了我们强大的核心信用业务，还扩展到市场营销、反欺诈、风险管理和高级分析等领域。因此，消费者和企业可以充满信心地进行交易，并取得卓越成就。我们称之为“信息造福®”（Information for Good®）——它为全球数百万人带来了经济机遇、美好体验和个人赋能。

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