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团队成员

Kriti Kanda,

Arianne Omila,

Selina Wang

金融反欺诈体验设计

Flare

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时间

2025 · 四个月

责任

用户体验负责人,交互设计师

PM, 内容创作者,主导移动端

Contributions

项目管理

成果展示和叙事

调研

AI工作流

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noise
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团队成员

Kriti Kanda,

Arianne Omila,

Selina Wang

金融反欺诈体验设计

Flare

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Time

2025 · 四个月

Role

用户体验负责人,交互设计师

PM, 内容创作者,主导移动端

Contributions

项目管理

成果展示和叙事

调研

AI工作流

noise

问题

欺诈风险持续上升,但现有的防护工具往往反应滞后、信息不透明、信任度低。

欺诈风险持续上升,但现有的防护工具往往反应滞后、信息不透明、信任度低。

解决方法

双端防护系统: 浏览器插件与移动端 App 的组合产品。在交易前后提供实时、透明的反欺诈保护。

双端防护系统: 浏览器插件与移动端 App 的组合产品。在交易前后提供实时、透明的反欺诈保护。

了解Yudie的经历

了解Yudie的经历

在这个项目开始之际,我的室友 Yudie,一名19岁的美国留学生,正在经历着一段艰难的时光。她的信用卡被盗刷了250美元。事发时她没有收到任何通知,直到钱花光了才发现。

"那一刻我发现我什么都做不了。"她说。

目睹她的遭遇让我开始思考:这只是一个偶然的不幸事件,还是一个普遍存在的问题?

结果是后者。

仅2024年一年,每10名美国成年人中就有1人遭受过诈骗。

结果是后者。

仅2024年一年,每10名美国成年人中就有1人遭受过诈骗。

项目背景

市场在增长,但用户采用率却没有跟上。

信用卡盗刷和身份泄漏已是一个数十亿美元规模的市场。仅用四年时间,市场规模便从50亿翻倍至100亿美元,且仍在持续增长。然而,在阅读市场报告时,我发现了一个奇怪的现象:市面上有很多旨在保护用户资金安全的产品,但它们的实际采用率却出奇地低。

2024年,每10名美国成年人中就有1人遭受过欺诈,但订阅反欺诈服务的用户仅占14%,尽管超过80%的人表示担心自己会被诈骗。

社交媒体调研

验证前文,低采用率是一个普遍规律。

为进一步验证采用率数据,我在 Reddit 和小红书上发起了一项社交媒体调查,共收集到107份回复。结果与此前的数据高度吻合:大多数人依赖银行和电子钱包来保障资金安全,几乎没有人提到第三方反欺诈服务。这进一步印证了我们在前期研究中观察到的采用率低的现象。

欺诈风险在上升——但消费者为什么不使用防护工具?

我的假设是:现有产品未能真正满足用户的实际需求。

现有的 C端产品不够用户友好

目前市面上的 B2C 反欺诈产品,大多聚焦于身份信息泄露检测、支付流程接管或信用评分监控。但这些产品往往需要一定的学习成本,且要求用户持续关注,给普通用户带来了不小的使用门槛。

为什么用户无法依赖银行的反诈系统?

美国公众利益研究集团(U.S. PIRG)引用的调查显示,许多消费者甚至不会采取最基本的防护措施,因为他们默认银行会替自己处理一切。所以尽管人们担心遭受欺诈,实际上却几乎完全依赖银行。

然而,问题恰恰出在这里。用户期待银行保护自己的资金,但银行的运作方式并非如此。

理解目标用户的实际痛点

至此,我意识到现有市场在保护消费者方面存在明显缺失。为了更深入地了解问题所在,以及用户的真实需求,我访谈了7位曾有过被诈骗经历的用户,围绕事件发生前、中、后三个阶段展开提问,梳理出具体的问题节点,明确设计可以介入和改善的方向。

Affinity Diagram

访谈洞察:
  • 大多数人是自己发现被骗的。银行未能及时发出提醒,导致后续的处理过程更加漫长和痛苦。

  • 即便经历过诈骗,他们仍然感到茫然,不知道下次该如何应对。

  • 印证了前期研究:用户倾向于依赖银行,而非第三方应用。


三大核心缺口揭示低采用率

三大核心缺口揭示低采用率

01

缺乏紧迫感

用户无法实时发现欺诈的

发生,等到发现时往往已经

太晚。

02

缺乏清晰度

现有解决方案大多面向企业,需要一定的技术背景,或根本不够用户友好。

03

缺乏安全感

市面上少数面向消费者的产品,数据安全性往往存疑。被欺诈过的用户难以二次信任。

落地功能

01

Lack of Urgency

People have no way of knowing fraud is happening in real time. When they find out, it's already late.

Features

  • Real-time alerts

  • Highlight suspicious activities

02

Lack of Clarity

Many existing solutions are built for businesses, require technical know-how, or simply aren't user-friendly.

Features

  • Simple and clean design

  • Status overview

  • Easy to access

03

Lack of Safety

The few consumer-facing products in the market often have questionable data security.

Features

  • Simple and clean design

  • Status overview

  • Easy to access

  • 实时提醒

  • 标记可疑账户活动

  • 清晰简洁的UI设计

  • 状态纵览页面

  • 易于访问

  • 数据安全

  • 数据权限管控

  • 删除数据功能

  • 清晰授权机制

双层防护系统

欺诈往往发生在两个关键时刻:结账时与交易后。现有解决方案通常只针对其中一个环节。

为了从结构上解决这一问题,我们设计了一套多层防护系统,在交易前与交易后同时为用户提供保障,

形成双向联动的闭环保护机制。

交易前防护

浏览器插件,在付款前检测欺诈信号,实时呈现卖家风险、商品异常及域名预警。

交易后防护

移动端 App,在购买完成后持续监控交易动态,及时提醒未授权扣款、数据泄露及账户异常。

浏览器插件

anteFlare 在你购物时实时扫描页面。

在你输入任何支付信息之前,即时呈现卖家风险评分、商品异常及域名预警。

在线卖家风险评分

无需登录

透明评分标准

移动端app

postFlare 在后台持续监控每一笔交易。

标记可疑扣款,保护你的数据,让你全面掌控自己的金融隐私。

01 — 主界面

一览安全状态

  • 清晰的状态提示,无需任何门槛

  • 一眼掌握交易监控情况与拦截记录

  • 近期动态流,异常项目高亮标注

02 — 交易记录

每一笔扣款,自动扫描

  • 自动标记需要关注的交易

  • 支持全交易历史搜索

  • 分类全交易和安全风险交易,可直接查看

03 — 隐私中心

掌控你的数据

  • 自选数据访问时限:24小时、7天或30天

  • 可选择权限范围

  • 数据删除功能

概念验证

概念验证

在正式打磨产品之前,先验证系统的可行性

在进入最终设计阶段之前,我们使用 Lovable AI 快速搭建了浏览器插件与移动端 App 的原型,并对 9 名参与者进行了概念测试,围绕实用性、信任度、清晰度与隐私舒适感四个维度收集反馈。

目标很简单:如果这套系统真正尊重用户的时间与隐私,他们会愿意使用它吗?

哪些地方做对了?

哪些地方做对了?

信任度: 4.67 / 5

实用性: 4.33 / 5

  • 实时防护被认为是核心需求

  • 隐私保护与安全机制获得认可

  • 用户认可双端系统的设计价值

  • 核心概念有效填补了现有产品的缺口

哪些地方需要优化?

哪些地方需要优化?

非侵入性: 3.9 / 5

视觉清晰度:3.9 / 5

  • UI 需要更具可信度与清晰感,两款产品之间的关联性也需要加强

  • 提醒方式显得过于打扰,需要更柔和的交互行为

  • 高风险页面的视觉过于紧张,容易造成压力和使用阻力

设计迭代

个人收获和反思

对问题保持执念

在整个研究与探索过程中,我们刻意不提前去预设解决方案,只专注于问题本身。这帮助我避免了确认偏误,也提醒我设计不是为自己而做。经过一轮又一轮的市场调研与用户研究,每一次我对市场和用户的理解都在更新,最终才能找到真正的规律和核心痛点。当我开始思考解决方案时,我对整个问题的背景已经有了足够的把握,可以带着自信和清晰的目标去设计。

沟通,假设对方抱有善意

坦白说,团队里每个人来自不同背景,工作方式也各不相同。项目初期,大家在对彼此的期待上确实出现了一些摩擦。于是我提议把对团队目前满意的地方和希望改进的地方都写下来。这之后,我们的沟通和工作质量都有了明显提升。透明真的很重要。我也想说,团队里每个人都付出了很多去理解彼此、互相帮助。我真正学到的是:有摩擦和分歧没关系,只要带着善意去沟通,就能找到出路。而且在我们有过坦诚的沟通和对现状的评估之后,组里的关系都变得更融洽了。

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Copyright 2026 by Helen Chen

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