越南
越南 越南
消費者在過去12個月遭遇的零售和電訊詐騙最多
  • 55%
    電訊
  • 54.5%
    零售
  • 32.8%
    電訊
  • 35.2%
    零售
  • 遭遇過零售或電訊詐騙的消費者比例分別為 55% 和 54.5%,亞太區平均值分別為 32.8% 和 35.2%
  • 影響:整體防範詐騙能力需要提升
泰國
泰國 泰國
大部份泰國消費者認為企業的回應速度和解決方法嚴重不足(對詐騙事件的回應/偵測速度)
亞太區平均值
  • 相比 47.7% 的平均值,認為此項最重要的泰國消費者有 60.5%
  • 影響:回應速度是實施管理詐騙,從而保留顧客和贏取信任的關鍵因素之一
印度單列
印度單列 印度單列
消費者擁有該區最多的購物應用程式帳戶數量
印度單列
  • 平均每人擁有三個帳戶
  • 影響:網路詐騙風險最高
中國
中國 中國
消費者對提交和分享個人數據最能容忍
亞太區平均值
  • 相比亞太區平均值 27.5%,中國46.6%的用戶接受與其他商業實體分享現有帳戶的個人數據
  • 影響:數據私隱性和詐騙風險上升
紐西蘭
紐西蘭 紐西蘭
消費者通過網上銀行進行最多支付
  • 74%
    金融服務和保險業
  • 70.5%
    電訊
  • 54.5%
    零售
  • 46.5%
    金融服務和保險業
  • 39.6%
    電訊
  • 40.7%
    零售
  • 相比亞太區平均值,澳洲消費者通過網上銀行分別向銀行、保險公司、電訊公司和零售商付款的比例更高
  • 影響:由於在線交易量的日益增長和消費者對銀行的日漸信任,反詐騙能力顯得至關重要
澳洲
澳洲 澳洲
消費者對銀行和保險公司的詐騙後服務最為滿意
  • 相比平均59.7%的滿意度,澳洲消費者的滿意度超過70%
  • 影響:對金融服務和保險業的信任度有所提升
印尼
印尼 印尼
消費者在過去12個月內遭遇最多詐騙事件
49%
34.7%

亞太區平均值

  • 遭遇過詐騙的消費者比例為49.8%,而亞太區平均值僅為34.7%
  • 影響:整體防範詐騙能力需要提升
新加坡
新加坡 新加坡
消費者對政府的信任度最高
亞太區平均值
  • 相比 51.7% 的平均值,75.5% 的新加坡消費者會選擇政府機構
  • 影響:對個人數據的保護以政府機構為中心
香港
香港 香港
對銀行和保險公司詐騙管理的高滿意度消費者比率最低
亞太區平均值
  • 相比 21.1% 的平均值,只有 9.7% 的香港消費者感到最滿意

  • 影響:對于詐騙事件的有效回應亟待改善

alert
Japan 日本單列
消費者對數碼帳戶和交易最為謹慎
50.7% 積極維持數碼帳戶有效
27% 亞太區平均值
45.5% 不進行網上銀行轉帳
13.5% 亞太區平均值
  • 對比 50% 的平均值,超過 70% 的日本用戶在過去 12 個月內未遭遇詐騙事件
  • 影響:詐騙風險相對較低

2017年詐騙管理透視

在現今數碼化的世界,企業和消費者之間的大量交易使一種新的數碼貨幣為之興起 - 信賴。

 

企業如若尋求消費者並與其互動和交易,需要掌握支援流暢客戶體驗背後的科技,同時實施穩健的詐騙防範和管理策略,確保消費者享有安全的環境,從而建立基于信賴的長期關係。

 

由益博睿委托IDC推出的「2017年詐騙管理透視」,協助企業衡量自己與同業間的差距,提供深入的消費者數據,協助企業瞭解和實施塑造詐騙管理和防範策略的技巧。

 

對企業有價值的重點包括:

  • 益博睿 - IDC數碼信任指數,衡量消費者對于透過數碼途徑互動和交易的組織的信任水平
  • 超級ID的出現:超越國家性ID,以替代數據強化詐騙偵測機能,從而准確並唯一地辨識顧客
  • 贏取、維持和強化顧客信任的10 種最佳做法 - 亞洲領先機構的經驗

想要瞭解更多?立刻獲取一份報告吧!

 

請填寫以下表格以取得報告:

更多資訊

益博睿

益博睿於2017年12月28日發佈

立即閱讀

相關內容

益博睿推出全新Marketswitch<sup>®</sup>行銷最優化解決方案,支援企業顯著提高行銷回報率
益博睿推出全新Marketswitch®行銷最優化解決方案,支援企業顯著提高行銷回報率

益博睿的最優化解決方案專為行銷環境而設,使得市場行銷部門能最大限度提高客戶行銷項目的成效和回報率。

更多資訊
銀行的618盛宴:如何利用海量交易數據實現更精準的客戶管理
銀行的618盛宴:如何利用海量交易數據實現更精準的客戶管理

618電商大戰在即,銀行如何更好消化海量信息和交易數據,以轉換成生產力從而大幅提升自身收益?益博睿X-NET給你答案。

更多資訊
2020年全球數據管理研究基準報告
2020年全球數據管理研究基準報告

85%的組織將數據視為其最有價值的資產之一,但是缺乏數據理解力正阻礙其獲得成功。

更多資訊
  • 送出