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Breeze技術(shù)專家:跨境支付體驗(yàn)升級,游戲玩家買單如何“更絲滑”

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揚(yáng)帆出海 作者丨子墨

當(dāng)前,游戲企業(yè)出海已成為行業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)趨勢。在全球游戲市場中,美國憑借其成熟的商業(yè)環(huán)境、完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以及強(qiáng)大的用戶付費(fèi)能力,成為眾多游戲企業(yè)出海的主要目的地。然而,跨境業(yè)務(wù)拓展并非易事,其中支付環(huán)節(jié)尤為關(guān)鍵。本地支付與跨境支付在費(fèi)率結(jié)構(gòu)、風(fēng)控邏輯、結(jié)算周期等方面存在顯著差異,加之美國復(fù)雜的支付合規(guī)體系與各州差異化的稅務(wù)政策,這些因素共同加劇了游戲企業(yè)在跨境支付方面的挑戰(zhàn)。

面對這些市場痛點(diǎn),Breeze創(chuàng)新性地為移動游戲企業(yè)提供了一體化的MoR(Merchant of Record)支付解決方案,涵蓋智能風(fēng)控、跨境結(jié)算、稅務(wù)合規(guī)等全流程服務(wù)。為了深入了解其專業(yè)服務(wù)背后的運(yùn)作機(jī)制,我們與Breeze技術(shù)專家杜鵬進(jìn)行了一場深度對話,從跨境支付行業(yè)洞察、成本優(yōu)化與爭議處理、合規(guī)稅務(wù)管理等維度展開探討,致力于為游戲企業(yè)出海在支付方面提供專業(yè)的參考。



揚(yáng)帆出海:出海企業(yè)的支付為什么難?

杜鵬:中國出海企業(yè)的主體通常設(shè)在中國香港或新加坡,當(dāng)它們拓展歐洲或美國市場時,就需要進(jìn)行跨境支付。其中的難點(diǎn)在于兩方面,一是本地支付與跨境支付本身就存在很大差異;二是信用卡支付體系更側(cè)重于消費(fèi)者保護(hù),僅憑卡號就能完成支付,往往無需額外驗(yàn)證,這導(dǎo)致了盜刷風(fēng)險。由于國內(nèi)企業(yè)較少接觸信用卡支付體系,因此可能不太清楚該如何處理這類問題。

揚(yáng)帆出海:為什么平臺上的欺詐上升,會讓發(fā)卡行更保守,從而進(jìn)一步壓低批準(zhǔn)率?

杜鵬:不同的商戶在支付成功的過程中會經(jīng)歷多個層級:首先是支付網(wǎng)關(guān)進(jìn)行初步篩選,但其處理能力相對有限;隨后交易會進(jìn)入銀行審核階段,銀行會根據(jù)商戶的歷史欺詐率來決定是否批準(zhǔn)交易。如果某個商戶的歷史欺詐率較高,銀行就需要投入更多成本來處理相關(guān)問題,甚至承擔(dān)資金損失。從銀行角度來看,如果商戶既帶來高欺詐風(fēng)險又盈利有限,就可能會直接限制該商戶的支付成功率。

揚(yáng)帆出海:本地和跨境在授權(quán)邏輯、數(shù)據(jù)完備、風(fēng)險容忍度上有哪些典型差異?

杜鵬:主要差異是在Visa、Mastercard等卡組織方面,他們往往會把境外商戶的相關(guān)交易視為更高風(fēng)險。由于在美國本土難以對這些商戶進(jìn)行有效監(jiān)管,因此在交易授權(quán)審核時會采取更嚴(yán)格的措施,對授權(quán)風(fēng)險進(jìn)行更嚴(yán)密的把控。

揚(yáng)帆出海:多通道的定位是“用戶選擇+失敗后的合規(guī)替代路徑(召回)”,如何理解與設(shè)計(jì)?

杜鵬:中國出海企業(yè)在支付環(huán)節(jié)通常會接入多家服務(wù)商進(jìn)行聯(lián)合處理,本質(zhì)上這是一個智能路由問題。企業(yè)可以在后端接入A、B、C等不同支付通道,根據(jù)各通道的具體反饋來靈活處理。雖然企業(yè)自身可能認(rèn)為某個用戶沒有問題,但某些支付通道仍可能拒絕交易,這時就需要采取針對性措施進(jìn)行溝通。不過,支付方的拒絕通?;谄滹L(fēng)控邏輯,并非所有被拒交易都需要進(jìn)行召回處理。因此,企業(yè)自身也需要建立完善的風(fēng)控體系,才能準(zhǔn)確判斷哪些交易值得進(jìn)行后續(xù)的召回操作。

揚(yáng)帆出海:AI風(fēng)控與通道路由如何協(xié)同?

杜鵬:風(fēng)控系統(tǒng)主要采用機(jī)器學(xué)習(xí)手段,通過大數(shù)據(jù)分析建立風(fēng)險模型,綜合評估用戶的IP地址、設(shè)備信息、歷史支付行為、消費(fèi)習(xí)慣、交易頻率以及用戶來源等多維度數(shù)據(jù),最終生成用戶風(fēng)險評分。同時,系統(tǒng)會根據(jù)不同場景動態(tài)調(diào)整風(fēng)控策略,比如針對游戲行業(yè)中的首充產(chǎn)品或VIP大客戶等特殊產(chǎn)品類型采取差異化處理。在機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)上,風(fēng)控團(tuán)隊(duì)還會額外開發(fā)豐富的業(yè)務(wù)邏輯,進(jìn)一步優(yōu)化風(fēng)控決策,形成一套完整的智能風(fēng)控體系

揚(yáng)帆出海:Web支付和in-app支付,在體驗(yàn)一致性與平臺合規(guī)之間如何平衡?失敗后的“低摩擦替代路徑”如何設(shè)計(jì)?

杜鵬:在平臺合規(guī)方面,必須嚴(yán)格遵守平臺規(guī)定。從蘋果應(yīng)用內(nèi)支付的角度來看,目前僅開放美國市場的in-app支付,若接入第三方支付,必須確保支付流程是通過跳轉(zhuǎn)至Web瀏覽器完成,支付完成后再返回應(yīng)用。同時,也有一些行為是被禁止的,比如在應(yīng)用內(nèi)通過Web瀏覽等方式打開支付頁面,使其看起來像原生支付界面。

另外,實(shí)際操作中還需考慮用戶屬性和運(yùn)營邏輯,對于新用戶而言,在不確定其對第三方支付偏好時,建議同時提供in-app支付和Web支付兩種通道;而對于老用戶或VIP用戶,則可以更多地引導(dǎo)其使用Web支付,這樣對商戶來說也是最節(jié)省成本的方案。

揚(yáng)帆出海:在合規(guī)與隱私框架內(nèi)支持哪些驗(yàn)證方式,如何做到“把驗(yàn)證成本留給需要的人”?

杜鵬:因?yàn)?strong>支付成功率與風(fēng)控嚴(yán)格度往往難以兼顧,因此最理想的方式是建立動態(tài)驗(yàn)證機(jī)制,在風(fēng)控AI模型中通過大數(shù)據(jù)分析用戶行為來決定是否觸發(fā)3DS驗(yàn)證,并根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果采取差異化的處理策略。同時,我們會持續(xù)監(jiān)測用戶行為特征,當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常情況時,不會直接拒絕交易,而是提供補(bǔ)充驗(yàn)證途徑,例如要求用戶完成QIC驗(yàn)證來證明其合規(guī)性。即使遇到極端情況,我們也會通過收集更多信息來甄別真實(shí)的高價值用戶,在控制風(fēng)險的同時為優(yōu)質(zhì)用戶提供順暢的支付體驗(yàn)。

揚(yáng)帆出海:除跨境/FX與網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用外,還應(yīng)如何評估被拒授權(quán)的機(jī)會損失、失敗交易的網(wǎng)關(guān)/嘗試費(fèi)用、風(fēng)控與爭議運(yùn)營的人力與工具成本?

杜鵬:在跨境支付業(yè)務(wù)中,費(fèi)率成本是一個重要考量因素。對于中國香港或新加坡的主體來說,還需額外支付0.5%—1.5%的跨境費(fèi)用。在歐洲市場,當(dāng)用戶使用歐元支付而商戶以美元結(jié)算時,會產(chǎn)生1%-2%的匯率轉(zhuǎn)換費(fèi)用。一旦風(fēng)控措施不足,就會導(dǎo)致爭議率上升,當(dāng)達(dá)到1.0%時,支付服務(wù)商通常會發(fā)出警告,迫使商戶收緊風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致支付成功率降低并造成用戶流失。

另外,支付網(wǎng)關(guān)不僅對成功交易收費(fèi),失敗交易同樣會產(chǎn)生費(fèi)用。交易完成后還可能面臨用戶發(fā)起的拒付爭議,支付服務(wù)商會要求商戶提供證據(jù)進(jìn)行申訴,但缺乏經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)往往會申訴失敗,導(dǎo)致全額退款并扣除相應(yīng)金額。每筆爭議無論結(jié)果如何,支付服務(wù)商都會收取20-30美元的處理費(fèi)。尤其是當(dāng)商戶的欺詐率和拒付率較高時,支付服務(wù)商會將其視為高風(fēng)險商戶,要求更高的保證金,這將占用流動資金,影響在Meta、Google等平臺的廣告投放預(yù)算,造成機(jī)會成本損失。

揚(yáng)帆出海:如何在保證體驗(yàn)的前提下降低拒付率與誤傷率?

杜鵬:系統(tǒng)化降低拒付率四步法是預(yù)防、識別、證據(jù)、復(fù)盤。具體做法是在將支付請求發(fā)送給銀行或支付網(wǎng)關(guān)之前,先通過自建的風(fēng)控系統(tǒng)進(jìn)行篩選,識別并攔截可疑用戶和風(fēng)險交易,只將優(yōu)質(zhì)支付請求提交給銀行處理。這樣長期積累下來,銀行會認(rèn)為提交的都是高質(zhì)量交易,從而提升支付成功率。

同時,要完整記錄整個支付鏈條中的關(guān)鍵數(shù)據(jù),包括用戶設(shè)備信息、IP地址、行為特征、第三方跟蹤數(shù)據(jù)等支付憑證,以及在游戲或應(yīng)用中用戶獲得的數(shù)字商品、道具消費(fèi)記錄和后續(xù)活動軌跡等等。當(dāng)銀行對某筆支付提出質(zhì)疑時,可以用這些完整證據(jù)鏈進(jìn)行申訴處理。最后,對于發(fā)生拒付的高風(fēng)險用戶和交易,要進(jìn)行深入分析并將這些案例反饋到風(fēng)控系統(tǒng)中,形成閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制,持續(xù)提升整體風(fēng)控能力。

揚(yáng)帆出海:為何傳統(tǒng)模型在游戲內(nèi)購場景下易失效?AI 如何區(qū)分casual與whales在高并發(fā)下保持穩(wěn)定表現(xiàn)?

杜鵬:這些針對游戲內(nèi)支付的定制化優(yōu)化非常必要,因?yàn)楝F(xiàn)有的支付網(wǎng)關(guān)提供商并非專門為游戲行業(yè)設(shè)計(jì)。一個支付通道可能同時服務(wù)于游戲、旅游和電商等不同行業(yè)的商戶,而這些場景存在顯著差異。

游戲用戶往往表現(xiàn)出沖動消費(fèi)和頻繁消費(fèi)的特點(diǎn),比如玩家可能在5分鐘內(nèi)先購買10元的游戲道具,游戲輸了后又立即重復(fù)購買,這種行為在傳統(tǒng)風(fēng)控模型中容易被判定為高風(fēng)險交易。但游戲內(nèi)這種消費(fèi)模式與電商購買行為截然不同,通用支付模型難以準(zhǔn)確識別游戲場景下的正常交易。因?yàn)?strong>游戲收入主要來源于這類高價值用戶,因此我們采用AI技術(shù)專門為游戲行業(yè)開發(fā)定制化策略,重點(diǎn)服務(wù)VIP用戶。

揚(yáng)帆出海:從失敗后的召回、賬戶與支付方式管理、留存與復(fù)購來看,還有哪些可驗(yàn)證的優(yōu)化方向?

杜鵬:游戲出海運(yùn)營的角度來看,這些支付環(huán)節(jié)其實(shí)有很多可以優(yōu)化的空間。首先可以觀察到,大多數(shù)游戲玩家的首次購買往往是開服大禮包或新手禮包這類低價產(chǎn)品,針對這類場景其實(shí)可以適當(dāng)放寬風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn),承擔(dān)一定風(fēng)險來提高支付成功率,這對提升用戶留存至關(guān)重要。因?yàn)橛螒蛲度氤杀精@取的用戶如果因支付失敗而流失,會造成直接的營銷損失。

更重要的是,需要對大R用戶的大額充值和頻繁復(fù)購行為進(jìn)行專門優(yōu)化,通過精準(zhǔn)識別這些高價值用戶的消費(fèi)特征,將其與普通用戶區(qū)分對待,并針對性地優(yōu)化他們的支付體驗(yàn)。

揚(yáng)帆出海:在聯(lián)邦+州并行的環(huán)境下,Breeze如何與相關(guān)方溝通,選擇監(jiān)管要求更清晰、商戶負(fù)擔(dān)更小的合規(guī)路徑?

杜鵬:這個模式的關(guān)鍵在于合規(guī)和稅務(wù)處理,我們采用MoR模式,銀行認(rèn)定是美國本地公司Breeze作為商品銷售方,從而將合規(guī)完全隔離在Breeze這一端。

我們會根據(jù)不同商品類型,分別向美國50個州進(jìn)行銷售稅登記和申報,而不同商品類別的銷售稅規(guī)則又各不相同,這構(gòu)成了極其復(fù)雜的稅務(wù)合規(guī)體系。Breeze投入大量精力建立了一套完善的法律合規(guī)體系來處理這些復(fù)雜的跨境稅務(wù)問題,來幫助商戶全面承擔(dān)這些合規(guī)工作。在支付完成后,根據(jù)協(xié)議將商品款項(xiàng)結(jié)算給位于中國香港或新加坡的主體。

揚(yáng)帆出海:不提供法律意見的前提下,Breeze在稅類計(jì)算與報表輸出、與商戶既有ERP/服務(wù)商對接方面能做什么?

杜鵬:主要在于合規(guī)方面的處理。如果商戶自行處理,需要通過ERP系統(tǒng)在美國50個州分別進(jìn)行稅務(wù)登記和申報,并需要自行研究各州政策并根據(jù)產(chǎn)品分類確定適用稅率,ERP系統(tǒng)僅會計(jì)算出各州應(yīng)繳稅額,但實(shí)際繳稅工作仍需商戶自行完成。而通過Breeze處理支付時,商戶無需進(jìn)行任何額外操作,我們會直接完成上述所有稅務(wù)申報和繳納工作。



揚(yáng)帆出海:訂閱制(subscription)產(chǎn)品在跨境收款時,除了常規(guī)支付挑戰(zhàn),還會遇到哪些特有的難點(diǎn)?

杜鵬:訂閱業(yè)務(wù)的核心在于自動續(xù)費(fèi)和用戶生命周期價值管理,對于提高客戶的LTV非常有效。在流量日益增長和私域沉淀成為主流的今天,訂閱是一個越來越得到重視的業(yè)務(wù)收費(fèi)模式。在跨境場景下,最大的難點(diǎn)主要集中在以下幾個方面:

1.支付授權(quán)穩(wěn)定性:用戶首筆支付成功并不代表后續(xù)每次扣款都能順利完成,尤其是信用卡到期、額度不足或發(fā)卡行風(fēng)控導(dǎo)致的失敗率。

2.合規(guī)與稅務(wù)差異:訂閱模式在美國或歐洲需符合自動續(xù)費(fèi)披露規(guī)則,不同州對訂閱告知、退款窗口都有嚴(yán)格要求,違規(guī)可能引發(fā)高額罰款。

3.用戶體驗(yàn)與留存:要全鏈路的做好對訂閱周期的管理,需要實(shí)現(xiàn)完整的業(yè)務(wù)邏輯并且不斷打磨用戶交互體驗(yàn)。商家需要花費(fèi)大量的時間和精力才能做到在合規(guī)范圍內(nèi),有效保持“低摩擦”的用戶體驗(yàn),減少不必要的用戶流失。

4.友好欺詐(Friendly fraud)比例高:訂閱產(chǎn)品常見的爭議在于用戶聲稱“不記得訂閱”或“未授權(quán)續(xù)費(fèi)”,這類爭議在歐美市場尤其突出,往往被銀行直接判定為拒付,導(dǎo)致商戶需要承擔(dān)退款和額外處理費(fèi)用。

Breeze在此類場景下,將復(fù)雜的訂閱周期管理邏輯打包成一套完整的解決方案,讓商家可以方便而快速的實(shí)現(xiàn)訂閱的收費(fèi)模式:也通過采用先進(jìn)的支付合牌(network token)技術(shù),并設(shè)計(jì)差異化的重試和召回機(jī)制,從而最大化降低訂閱續(xù)費(fèi)的失敗率;最后通過專業(yè)的內(nèi)部拒付管理,幫助商家將欺詐相關(guān)的損失控制到最低。



揚(yáng)帆出海:在訂閱模式下,Breeze如何通過爭議管理來降低“友好欺詐”帶來的損失?

杜鵬:訂閱模式下的友好欺詐確實(shí)非常常見,比如用戶在訂閱成功后又聲稱“忘記取消”或“未同意扣款”。這類爭議在歐美市場尤其頻繁,對商戶而言既增加了退款率,也直接影響發(fā)卡行對商戶的風(fēng)險評估。Breeze在這方面主要通過三層策略來降低損失:

1.證據(jù)鏈完備化:系統(tǒng)自動保存用戶在訂閱流程中的所有關(guān)鍵數(shù)據(jù),包括注冊信息、訂閱確認(rèn)郵件、續(xù)費(fèi)提醒、以及用戶在應(yīng)用內(nèi)的使用行為記錄。當(dāng)發(fā)生爭議時,能快速生成證據(jù)包提交給發(fā)卡行,大幅提升申訴成功率。

2.智能爭議分流:AI系統(tǒng)會區(qū)分用戶的爭議動機(jī),例如區(qū)分“真實(shí)欺詐”與“友好欺詐”。對于高價值用戶的友好欺詐場景,會嘗試通過客服溝通、優(yōu)惠補(bǔ)償?shù)确绞絹磙D(zhuǎn)化,避免直接走拒付流程;而對于惡意高頻發(fā)起爭議的用戶,則直接列入風(fēng)控黑名單,防止后續(xù)損失。

3.閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制:每一筆爭議處理的結(jié)果都會回流至風(fēng)控系統(tǒng),用于優(yōu)化后續(xù)訂閱場景下的驗(yàn)證與提醒策略。例如提高高風(fēng)險用戶的驗(yàn)證強(qiáng)度,或在扣款前增加多渠道提醒,以減少未來的友好欺詐概率。

通過這樣的爭議管理體系,Breeze不僅能顯著降低訂閱類業(yè)務(wù)的拒付率和損失,還能在保證合規(guī)的前提下維護(hù)用戶體驗(yàn),避免優(yōu)質(zhì)用戶因過度風(fēng)控而流失。

揚(yáng)帆出海:Breeze未來12–18個月有哪些發(fā)展的重點(diǎn)方向?

杜鵬:核心發(fā)展方向是讓游戲廠商能夠?qū)W⒂谟螒蜷_發(fā)本身,而將所有支付相關(guān)問題交給Breeze來解決。與傳統(tǒng)支付服務(wù)商僅提供支付接口不同,我們致力于確保游戲廠商接入Breeze支付后無需再處理任何支付衍生問題。

同時,我們正在AI領(lǐng)域加大投入,旨在為不同類型的游戲提供個性化的支付解決方案?;谥囟扔螒?、輕度休閑游戲、大IP游戲、買量驅(qū)動游戲等不同類型游戲的獨(dú)特屬性,我們希望通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)差異化的風(fēng)控策略定制、客服話術(shù)適配等全方位的個性化支付服務(wù),為各類游戲打造最適合的支付體驗(yàn)。

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2025-10-22 00:46:20
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2025-10-23 20:29:58
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2025-10-22 12:06:29
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2025-10-21 14:25:23
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