2025年AI欺诈杀疯！跨境传统防线濒临淘汰

随着数字经济的蓬勃发展，全球贸易日益紧密，跨境电商、数字支付和在线金融服务正深刻改变着我们的生活与商业模式。然而，与机遇并存的，是网络犯罪分子利用新兴技术带来的挑战。特别是在2025年当下，人工智能（AI）技术的飞速进步，在推动行业创新的同时，也为不法分子提供了前所未有的工具，使得欺诈行为更加智能化、隐蔽化，且成本大幅降低。对于身处中国跨境行业的从业者而言，理解并有效应对这些日趋复杂的欺诈手段，已成为保障业务安全和用户信任的关键。

过去，伪造身份通常被认为是经验丰富的黑客才能实施的复杂操作，但到了2025年，借助简单的AI提示，这些行为的门槛已大大降低。AI模型不仅能帮助企业进行创新，也同样被恶意行为者所利用，使网络犯罪分子能以更低的成本和更高的复杂程度实施欺诈。面对这种新常态，传统的防欺诈方法正面临淘汰的风险。因此，深入探讨并部署先进的工具和技术，构建强化的防御体系，是当前和未来需要重点关注的方向。

欺诈的“飞轮效应”

恶意行为者将人工智能视为其犯罪活动的“试验场”。通过AI模型，网络犯罪分子可以高效地生成和测试虚假凭证。与受监管和道德约束的合法企业不同，威胁行为者不受这些限制，这使得他们能够以比防欺诈专业人员更快的速度迭代和完善其作案手法。

这些不法分子还利用日益增多的数据泄露事件中获取的海量个人数据，以及消费者和企业在线共享的丰富信息。借助更庞大的数据资源和更先进的工具，网络犯罪分子现在可以构建极其难以检测的合成身份。

雪上加霜的是，许多金融机构至今仍依赖过时的验证方法。例如，在2023年乃至更早的时候，一些银行在处理客户服务电话时，欺诈者仅需提供静态身份信息——如姓名、出生日期、账户号码等，便能冒充受害者。而这些信息，通过社交媒体或数据泄露，在互联网上已变得唾手可得，且呼叫中心往往未能进行充分验证。

更令人担忧的是，2025年当下的欺诈攻击往往高度协同，由分布广泛且组织严密的欺诈团伙实施。他们不仅拥有更先进的作案工具，而且合作更加紧密，频繁分享作案技巧和经验。这形成了一个快速增长的欺诈“飞轮”，使整个生态系统面临巨大的欺诈风险。曾几何时，欺诈行为可能只是“两个人在宿舍里试图搞点小破坏”；而现在，它们已演变为大规模的、组织化的行动，甚至在某些社交媒体平台上都能轻易找到教授欺诈技巧的教程。对于跨境企业而言，这意味着潜在的威胁可能来自全球任何角落，且具有高度的专业性和隐蔽性。

构建多层次防御体系

在对抗日益复杂的欺诈方案中，金融机构和跨境企业已不能再仅仅依靠单一的防线。最有效的策略是构建多层次防御体系——一个由工具、数据和分析系统协同运作的综合系统，能够从多个角度检测和预防欺诈。虽然一些组织曾担心这种方法会增加客户操作的复杂性，但当前的技术进步已大大缓解了这些顾虑。

一个有效的起点是充分利用金融机构或跨境平台已经掌握的海量客户数据。通过恰当的数据分析，机构可以利用这些数据点进行合成身份或被盗身份的检查，从而发现伪造的身份或与已故人员关联的记录。

除了身份验证，当下的金融机构拥有日益增多的工具。例如，“人脸重复检测”这一概念简单而强大，能够有效捕捉大量欺诈行为：即在平台或服务中，是否已多次出现过同一张面孔？尽管其概念简单，但真正部署并有效利用的公司并不多。这项技术通过比对身份证件照片或自拍图像，来识别是否有重复的人脸，对于防范同一人使用多重虚假身份开户或进行交易具有显著效果。

除了人脸重复检测，金融机构还应部署系统，对其他身份元素进行重复性标记。例如，如果一家银行发现有十几个账户使用相同的姓名或出生日期开立，这可能预示着协调一致的欺诈活动。

设备智能和行为分析则增加了另一个关键的保护层。这些系统能够识别客户与平台交互时的异常模式，从而实时向机构发出潜在风险警报。最终，组织将受益于对客户行为的更广泛、更具比较性的视角。通过将个人活动与其所在相似人口统计群体的同类行为进行比较评估，金融机构可以区分合法的异常情况和真正可疑的行为。

当前，许多已经部署了行为分析系统的金融机构，其不足之处在于他们往往只关注单个客户的行为。这种方法或许能有效应对针对该客户的账户盗用，但对于新账户欺诈等问题则力有不逮。因此，在账户开立之初便应引入设备智能，检查该设备是否曾被使用过。同时，需要分析此行为是否符合该人口统计群体的典型客户行为模式，并结合该客户的历史数据以及与同类群体比较的历史数据，这对于全面防欺诈至关重要。

战略层面的转变

仅仅依靠技术是不够的。越来越多的组织认识到，真正的弹性不仅需要工具，更需要战略上的转变。有业内专家指出，许多公司倾向于在客户入驻（onboarding）阶段重点关注欺诈防范，但欺诈可能发生在客户生命周期的各个阶段。企业常常会忽略在后续的旅程中可能发生的账户盗用，而这类欺诈在2025年当下正变得非常普遍。

虽然持续的欺诈预防至关重要，但对金融机构而言，最重要的战略转变之一是加强同业间的沟通与协作。通过在行业联盟中共享数据，各组织可以开始利用集体的网络洞察力——不仅了解个人或设备在其自身平台上的行为模式，还能将其行为扩展到其他机构进行交叉验证。鉴于恶意行为者通常以有组织的团伙形式运作，金融服务公司之间进行合作至关重要，这样才能追溯欺诈攻击的源头。

然而，许多金融机构仍因合规性和隐私担忧而不愿参与行业联盟模式。虽然这些担忧不无道理，但只要客户充分了解其数据的使用方式，且组织能对个人信息进行加密处理，联盟成员便可以在满足监管和隐私义务的前提下自由共享情报。有研究分析指出，金融机构在隐私问题上往往犹豫不决，他们不仅担心触犯隐私法，也害怕因共享信息而疏远客户。但若无法实现有效的协同合作，我们将很难在这场对抗中占据上风。对于中国跨境企业而言，如何在确保数据安全和合规的前提下，积极参与行业信息共享，将是提升整体抗风险能力的关键。

整个生态系统的协同防御

不幸的是，与欺诈的斗争只会变得更加艰难。生成式人工智能（Generative AI）和代理式人工智能（Agentic AI）工具正以惊人的速度发展，为恶意行为者提供了新的欺骗和利用方式。为了跟上步伐，企业必须采纳能够弥合差距的技术，并共同努力建立更强大、更全面的行业标准，以识别和预防欺诈。

或许更重要的是，组织需要最大限度地利用现有系统。例如，一家在数字金融领域具有广泛影响力的平台，其网络连接了全球众多用户和金融机构。据统计，目前全球已有相当数量的民众通过某种方式使用过这类平台。该平台已经在整个生态系统中见证了数十亿次的设备连接，正因为其庞大的规模，他们能够观察到这些设备和个人在整个金融生态系统中的行为模式。

归根结底，欺诈的核心目标是经济利益——而发现和追溯欺诈最确凿的方法便是追踪资金流向。具有中心地位的平台，能够提供独特的视角，识别出其他方难以察觉的模式。例如，一个人可能在短短一周内连接了六个不同的金融科技应用。他们使用的个人身份信息可能各不相同，但却使用了相同的设备或相同的电子邮件。正是这些欺诈者可能没有意识到的行为模式，对于识别潜在风险具有极其强大的作用。

对于中国跨境从业者而言，这意味着需要关注并利用那些能够提供全链路、跨生态系统视图的解决方案。通过整合设备指纹、行为生物识别、AI风险评分以及多方数据共享，构建一个立体化、智能化的风控体系。同时，积极倡导和参与行业内的合作与信息互通，共同提升整个跨境生态系统的安全水位，才能在新形势下行稳致远。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2025-ai-fraud-threat-x-border-defenses-fail.html