2025年，跨境电商欺诈变得更加复杂和普遍，机器学习模型成为防御关键。系统实时分析每笔交易的上千个特征：设备指纹、IP地址、购买行为模式、历史记录等，识别潜在欺诈。模型不断学习新的欺诈模式，准确率达99.9%，误报率仅0.1%。这既保护了商家免受欺诈损失（平均占收入的1-2%），也避免了正当交易被错误拒绝导致的客户流失。随着加密货币支付的普及，欺诈检测技术也在适应新的支付方式。