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目前，各大商业银行纷纷推出各种类型的银行卡。在通过各类产品的推出获得中间业务收益、绑定高端客户的同时，银行也逐渐认识到银行卡是一个资金密集、技术密集、劳动力密集的行业，其业务存在的风险不容忽视。
一般银行卡业务风险包括信用风险和欺诈风险两类。信用风险是由于免担保、循环信用额度、申请人额度审批过松等原因而形成。而在整个银行卡业务风险损失中占90%以上的欺诈风险，一般指伪冒交易，伪卡欺诈、遗失/被窃、邮购/电购欺诈等。目前全世界每年因欺诈风险造成的损失要超过二十亿美元（这个数字还在不断增长）。此外，欺诈性交易的隐蔽性强，很容易隐藏于大量有效交易数据之中，据统计，平均每13000笔交易中就有可能出现1笔欺诈交易。
因此，为了打击欺诈行为，欺诈风险防范系统的构建和实施成为银行卡业务风险控制的核心。一方面，防欺诈的关键是：通过对持卡人静态客户资料、交易行为、历史数据和已发生的各类欺诈案例的分析，对潜在的欺诈风险交易做到早期识别、及时调查，对持卡人的风险评估变被动追缴为主动防御，利用各种先进技术和统计分析手段，降低实质的欺诈风险损失。
另一方面，风险防范管理解决方案一般有基于规则和基于类神经网络技术两类欺诈行为防范技术。前者针对交易档案中的欺诈行为，通过大量的分析和研究总结，设计出由一些特设条件组成的规则。符合单项指标或组合设定条件的，就被标上可疑标记，并将它传送到风险监控的岗位人员进行审查，未超出预警条件的交易则视为正常交易不做标记可顺利通过。这些特殊条件指标一般指高风险商户的一些参数，比如交易地点、交易商户，还可以按照交易周期、交易次数、交易金额、单笔交易、累积交易等参数来控制。基于规则的风险控制一般能够防范一些特点明显的伪冒交易，但其控制手段静态、偏于死板，应变性较差。在设计规则时可以适当增加设定对象的参数，比如客户按照等级区分，交易按照类型分开，参数设置适当独立并可以按照需要组合等，以更好地增强规则防范的控制。
随着银行卡市场的逐渐放开和成熟，如何预见和识别新类型的欺诈行为显的尤为重要。而基于类神经网络技术针对欺诈行为的改变具有频率快、各异性的特点，能够使用神经网络模型识别来侦测，通过模拟客户的消费习惯，分析持卡人行为特征，找出非本人消费或新型的欺诈行为。系统不仅可以自动从交易信息中学习，而且降低伪卡、遗失/被窃、卡片未达、邮购/电购等各类信用卡欺诈行为的损失。通过对比持卡人近期交易模式和以往交易习惯，合理评估持卡人的交易行为。尽早侦测欺诈行为，并能在尽量提高欺诈侦测率的同时尽可能降低欺诈误判率。此外，基于类神经网络技术能快速适用并识别国际信用卡欺诈犯罪智能化、技术化和隐蔽性增强的新动向。
欺诈风险的防范仅仅依靠先进的技术手段是片面的，系统使用的有效性与风险监控人员的经验直接相关。欺诈风险防范系统应支持动态的案件管理，根据案件类型、风险度及交易金额等要素排列案件优先级，按照风险监控人员的经验设置操作权限，使得业务处理效率达到最优化。风险监控人员根据系统提供的持卡人基本资料、以往交易明细以及当前交易案例，判断持卡人的交易习惯，通过一系列的指标判断，或者人工通过短信、电话、电邮等方式在第一时间与客户取得联系，经确认排除风险后，通过系统提供的基本信息和账户活动记录的维护功能，对持卡人卡片进行处理，使持卡人后续交易不受原报警规则影响，以保证风险监控人员对风险案件判断的及时性和准确性。
为了及时了解欺诈风险防范系统对欺诈行为的侦测能力，系统应通过静态数据挖掘，提供类似侦测能力分析跟踪报表、欺诈交易损失报表、关注客户交易动态报表等。帮助风险监控人员进行分析和风险评估，适时地启用新的预警规则，有针对性地调整各项参数，以不断加强系统的风险防范能力。
随着经济的发展，特别是随着中国加入WTO后外资银行的涌入，国内银行业将面临来自各个方面越来越多的挑战，利用新科技、新产品来不断提高服务质量、争取更多的市场份额，从而在激烈的竞争中急流勇进已成为金融机构的共识。欺诈风险防范系统在银行卡业务上的广泛使用已是大势所趋，它不仅在降低银行损失上效果显著，根据国外银行的使用情况，实施欺诈风险防范系统后可识别40%-60%的欺诈交易，可减少20%-50%的欺诈损失。与此同时还存在一定的社会效益和规模影响，通过提高产品的抗风险能力，持卡人增强用卡消费的信心，对树立产品品牌形象将大有裨益，保障了银行卡业务的健康发展。另外由于欺诈风险防范系统提供快速精确的交易判断，使风险监控人员能将精力集中在最紧急最重要的案例上，既提高了工作效率又提高了欺诈的处理效率。