随着数字贷款继续改变墨西哥的金融格局，消费者和贷款机构都面临着越来越复杂的挑战。在线贷款平台、金融科技公司和替代信用评估模型的发展扩大了获得信贷的机会，但也为欺诈创造了新的机会。
如果我们仔细研究一下金融体系—— 墨西哥银行（Banxico），墨西哥中央银行，在监督金融体系的稳定和完整性方面发挥着至关重要的作用，而 全国银行和证券委员会（CNBV） 监管金融服务业。此外， 征信机构 像 信贷局 和 信贷循环 在向贷款人提供评估信誉所需的信息方面至关重要。尽管做出了这些努力，但数字平台和替代数据的兴起也带来了新的漏洞，因此了解塑造该行业的欺诈趋势至关重要。
展望2025年，墨西哥数字贷款的未来取决于这些实体加强欺诈检测、改善安全协议以及采用更强大的验证方法来应对不断上升的欺诈浪潮的能力。
在本文中，我们将探讨我们发现的塑造墨西哥贷款欺诈格局的最关键趋势，研究欺诈者正在使用的策略，并预测这些威胁在2025年可能如何演变。
欺诈团伙：有组织犯罪的兴起
欺诈团伙是由一些人组成的团体，他们共同利用数字贷款平台，通常以高度协调的方式欺骗贷款人和借款人。这些团伙通常针对依赖快速、低接触贷款发放的在线平台，使其容易受到操纵。
欺诈团伙的关键特征之一是 系统地使用被盗或合成身份。这些欺诈者经常会以多种身份共享电话号码、电子邮件地址甚至社会保险号码等信息，从而造成合法的错觉。这种欺诈行为可能特别难以发现，因为它涉及 身份交换—例如，一个人可能为多个不同的贷款申请充当担保人，在每份申请上使用不同的个人信息。相同的联系方式（例如电话号码或电子邮件）可能用于多个账户，这使贷款人的验证过程变得复杂。
在墨西哥，此类欺诈团伙利用了许多数字贷款平台提供的相对容易获取个人数据和快速批准流程。这些犯罪集团甚至可能使用多个别名在不同阶段申请贷款，提取资金并使用相同的欺诈性身份进行还清。
第一方欺诈：信息滥用和贷款堆积
当个人故意提供虚假信息或虚假陈述其财务状况以获得贷款而无意偿还贷款时，就会发生第一方欺诈。这种形式的欺诈在数字贷款环境中尤其令人担忧，在数字贷款环境中，自动化流程严重依赖借款人提供的数据的准确性。
第一方欺诈最常见的表现形式之一是 贷款堆叠，借款人从多个平台获得贷款，而无需透露他们获得的其他贷款。这可能会给贷款人带来巨大的财务风险，因为借款人可能永远不会打算全额偿还款项。但是，第一方欺诈不仅限于贷款堆积；它还包括伪造的损益表、虚假的资产申报表或提供虚假证明以获得批准。
根据TrustDecision的最新发现，贷款堆叠已成为一种重要趋势，欺诈者使用多个平台来最大限度地提高借贷能力。随着越来越多地使用替代数据来评估信用，贷款机构开始使用更先进的信贷决策引擎探索这种方法，以提高信用评分和加快批准速度。尽管这为业务带来了增长，但也导致了不良行为者在不触发警报的情况下对系统进行游戏的漏洞。这导致了下一个欺诈趋势。
替代数据借出模型中的欺诈行为
随着墨西哥数字贷款平台的兴起，许多金融机构越来越依赖 替代数据 评估信誉。这包括社交媒体活动、公用事业付款和手机使用等因素，这些数据源通常比传统的信用报告更容易获得。尽管这些替代模式为得不到充分服务的人群开辟了信贷渠道，但它们也带来了新的欺诈风险。
正如突出显示的那样 报告 根据IDB Invest的报道，另类数据贷款正成为墨西哥金融生态系统的关键趋势，为可能没有传统信用记录的个人提供金融普惠性。但是，这种转变也使欺诈者更容易操纵其数字足迹。例如，个人可以根据社交媒体、在线交易或其他非传统信息创建虚假或误导性的数据档案，这些资料可用于为他们原本没有资格获得的贷款提供担保。
预计到2025年，替代数据借贷将继续越来越受欢迎。金融服务的快速数字化，加上准确验证替代数据的挑战，为欺诈的蓬勃发展创造了理想的环境。特别是，各种数据源缺乏标准化可能使贷款人难以区分真正的借款人和对该系统进行博彩的人。
网络钓鱼与社会工程：利用信任获取欺诈性收益
网络钓鱼和社会工程攻击已成为数字贷款领域欺诈者越来越常用的方法，既针对借款人，也针对贷款人。这些策略通常涉及欺诈者冒充合法金融机构或贷款官员，欺骗个人泄露个人信息，例如登录凭证、银行账号或其他敏感数据。
随着数字平台越来越融入墨西哥的日常生活，此类攻击的风险也越来越大。根据 Vertigo Politico，2024年，墨西哥记录了针对企业的4240万次恶意软件攻击尝试。这相当于平均每天进行 116,000 次尝试，相当于每分钟大约 80 次攻击。预计未来几年，网络犯罪和网络钓鱼活动将大幅增加，尤其是随着数字服务的广泛采用。欺诈者经常利用某些群体缺乏意识或数字素养来利用客户的信任。例如，欺诈者可能会发送虚假的贷款优惠或紧急消息，要求用户验证其身份或个人详细信息，但随后才将这些信息用于恶意目的。
随着墨西哥数字格局的快速发展，网络钓鱼和社会工程变得越来越复杂，这使得借款人和贷款人越来越难以区分合法和欺诈性互动。随着这些方法的复杂程度不断提高，预计此类攻击将在2025年成为主要威胁，越来越多的人成为欺诈的受害者。
人工智能生成内容 (AIGC) 和合成身份欺诈
人工智能生成内容 (AIGC) 的兴起，例如 deepfakes 以及人工智能驱动的文档生成，为全球打击数字贷款欺诈带来了新的复杂性。欺诈者现在可以使用 AIGC 技术轻松生成合成身份或更改现有身份。通过创建令人信服的虚假身份或伪造的个人详细信息，他们可以绕过传统的OCR验证甚至KYC防御。
的流行率 合成身份欺诈 随着欺诈者将人工智能工具与被盗或伪造的数据相结合，创建了极具说服力但完全虚假的借款人档案，这种情况有所增加。这种新的欺诈形式尤其令人担忧，因为它针对的是严重依赖自动信用评分模型和替代数据的平台，这些平台更容易受到操纵。
在墨西哥，越来越多地使用AIGC工具加剧了这个问题，许多数字贷款机构难以跟上日益复杂的欺诈策略。随着人工智能技术的不断发展，专家预测，合成身份欺诈可能会在2025年恶化，对该地区的贷款人和监管机构都构成重大挑战。
