关键要点
- 合成身份欺诈 结合真实和虚假的个人数据来创建新的、可信的身份——估计企业会为此付出代价 2024 年将达到 120 亿美元，预计全球损失将达到 到 2030 年将达到 230 亿美元。
- 欺诈者利用 数据泄露、实时支付和生成式 AI 工具 绕过传统的 KYC 验证。
- 85%-95% 的入门系统 在账户批准之前无法检测到合成身份。
- 风险最大的行业包括 银行、贷款、零售、电信和博彩 — 都面临财务、合规和声誉损失。
- 企业可以使用以下方法进行反击 人工智能驱动的身份验证、设备指纹识别、联盟数据共享和行为分析 实时检测欺诈行为。
什么是合成身份欺诈及其重要性
一位客户申请了5万美元的贷款。社会安全号码存在。信用记录检查了一下。批准过程只需几分钟。六个月后，贷款违约，调查人员发现该人从未存在。这是合成身份欺诈，是威胁全球企业的增长最快的金融犯罪。
当犯罪分子将真实的个人标识符（例如国民身份证、社会安全号码或出生日期）与伪造的数据相结合以创建看似合法的新身份时，就会发生合成身份欺诈。这些混合配置文件通过了表面验证，然后用于开设账户、申请信贷或洗钱。
与窃取真实个人全部身份的传统身份盗窃不同，合成身份盗窃将真实性与虚构融为一体。欺诈者不是在冒充某人，而是在造人。这种根本差异使侦查变得异常困难，因为没有受害者可以举报犯罪，也没有合法的所有者可以举报可疑活动。
2024 年，全球企业遭受的损失超过 120 亿美元的合成身份欺诈损失，根据发表于《同行评审的研究》 IRE 期刊。这些损失可能会升级到 到 2030 年将达到 230 亿美元 如果未选中，则会发出警告 德勤金融服务中心。
这种不断升级的威胁不仅削弱了金融机构，还破坏了依赖快速、远程入职和无摩擦用户体验的零售商、金融科技公司和数字平台。
合成身份欺诈如何运作？
了解欺诈生命周期有助于企业在犯罪分子利用漏洞之前识别漏洞。欺诈者遵循经过精心设计的四阶段流程：
第 1 阶段：数据收集
会发生什么： 欺诈者从被入侵的数据库或暗网市场中获取真实的个人标识符，在这些市场中，身份套件的售价低至50美元。
红旗： 有效的政府身份证与不一致的人口统计数据的不寻常组合。
第 2 阶段：身份伪造
会发生什么： 犯罪分子将真实数据与虚构的细节混为一谈，这些细节包括一次性电子邮件、VoIP 号码、人工智能生成的照片。
红旗： 注意使用临时电子邮件服务、虚拟电话号码以及通过 VPN 或代理服务器路由的 IP 地址的注册模式，所有这些都是掩盖欺诈性身份的常见策略。
第三阶段：信贷培养
会发生什么： 欺诈者通过小额购买和按时付款来培育身份的6至12个月。根据Gartner（2024）的说法，合成账户旨在冒充真实客户，这使得他们特别难以与合法用户区分开来。
红旗： 信贷状况显示长期处于休眠状态，随后出现突然的激进利用。
第 4 阶段：利用成熟的配置文件
会发生什么： 欺诈者最大限度地利用贷款，耗尽账户，并在被发现之前消失。
红旗： 快速增加信用额度，然后在 48-72 小时内同时使用多个账户进行最大额度发放。
这些 “身份” 经过数月的演变，形成了逃避静态验证的强大信用档案。销售身份套件的暗网经济在规模和复杂程度上都有所扩大，先进的算法现在可以生成逼真的凭证和文档扫描。
为什么合成身份欺诈在数字经济中兴起？
数字加速增加了身份的复杂性。如今，三个宏观驱动因素加剧了合成身份欺诈：
- 支离破碎的验证生态系统：许多银行仍然使用孤立的KYC或交易监控工具，留下了可利用的漏洞。这种分散性为欺诈者可以通过最薄弱的验证控制措施进行申请创造了渠道。
- 实时付款压力： 即时信用审批和实时支付 (RTP) 计划将验证时间窗口缩短到几毫秒。这种速度有利于在危险信号浮出水面之前利用审批系统的欺诈者。正如Gartner（2024）指出的那样，阻止欺诈性RTP交易的决定必须在200毫秒内做出，这使得人工智能驱动的检测必不可少。
- 生成式人工智能 (GenAI) 而且 deepfake 工具使伪造照片、语音和证书变得容易。高级身份验证解决方案报告说，人工智能生成的深度伪造正变得越来越令人信服。现在，欺诈者每天可以使用自动化的人工智能工具生成数千个可信的合成身份。
哪些行业最脆弱？
只要快速批准遇到薄弱的验证，合成身份就会利用数字生态系统：
这些行业有着共同的危险组合：依赖数字入职和分散的客户数据，这是合成概况的完美滋生地。
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业务系统中合成身份欺诈的警告信号
当企业知道要监控什么时，他们就可以发现预警信号：
- 客户数据不一致： 有效和无法核实的客户详细信息的异常组合
- 自动交易模式： 大量的小额自动化交易建立了信用记录
- 信用状况异常： 休眠时间长，随之而来的是利用率突然激增
- 验证信号失败： 未通过验证检查的手机、设备或位置数据
- 设备和网络集群： 多个账户绑定到同一 IP 地址、设备指纹或行为签名
传统的欺诈筛查方法往往会漏掉这些指标，因为它们依赖于静态的、基于规则的模型。
在 亚太地区，例如，银行报告说 合成身份欺诈已成为增长最快的载体之一，与 多达70％的未被发现的案例与分散的入职和孤立的欺诈系统有关 — 尤其是在印度、印度尼西亚和菲律宾等市场，在疫情之后，数字化入职人数激增。
Gartner 进一步指出，分散的检测系统和跨渠道盲点是亚太地区和欧洲、中东和非洲（欧洲、中东和非洲）欺诈者利用的最大弱点之一，这突显了传统入职工具在验证数字身份方面的局限性。
在 拉丁美洲，数字钱包和无抵押贷款的快速增长同样推动了 合成身份和账户接管欺诈，尤其是在巴西和墨西哥，根据区域银行报告，那里的欺诈损失超过了全球平均水平。
这些差距凸显了对人工智能驱动的异常检测、链接分析和行为生物识别的需求，这是 TrustDecision 的领域 智能决策平台 提供实时风险评估以在账户批准之前识别欺诈身份。
生成式 AI 如何使合成身份更难检测
生成式 AI 彻底改变了欺诈策略。欺诈者现在使用大型语言模型、deepfake和语音克隆工具来伪造：
- 逼真的证件照片和视频 用于 e-KYC 验证流程
- 人工智能生成的财务历史 包括工资单和就业记录
- 令人信服的呼叫中心声音 以及绕过身份验证的文本互动
根据Gartner（2025）的数据，75％的银行已经或计划在12个月内部署GenAI，无论是用于创新还是国防。这场军备竞赛意味着企业必须采用合乎道德的人工智能治理和模型监控，以确保检测系统的发展速度与欺诈者的工具一样快。
企业应采用的顶级检测技术
1。人工智能和机器学习检测
高级机器学习模型可识别速度、交易行为和客户网络中的异常。像TrustDecision这样的现代平台近乎实时地持续地重新训练模型，从而提高了检测精度。
2。设备指纹识别
信任决策 设备指纹 解决方案跟踪设备 ID、操作系统签名和浏览器特征，以关联在相同环境中创建的多个合成账户，从而暴露机构间的欺诈团伙。
3.行为生物识别
监控打字节奏、滑动模式和登录行为，通过机器人或 AI 代理对真实用户进行身份验证。这创建了连续的身份验证层，即使采用复杂的自动化也无法复制合成身份。
4。联盟数据共享
欺诈网络跨机构——数据共享联盟使跨银行可以看到可疑身份。Gartner（2024）强调，协作欺诈信息交换会产生网络效应，暴露在多个机构中运作的合成身份环。当一个机构举报合成身份时，所有联盟成员都将从该情报中受益。
5。实时交易监控
在即时支付环境中至关重要，可以在资金离开账户前 200 毫秒内检测异常。TrustDecision 的欺诈管理系统提供全面监控 网上银行、自动柜员机和分支柜台——确保任何渠道都不会成为安全链中的薄弱环节。
了解有关 欺诈管理 用于端到端保护。
预防策略：企业如何加强验证
1。分层验证
结合 生物识别的， 设备，以及 行为的 即使静态凭证通过，也会检查以检测冒名者。
2。持续身份评分
分配随客户每次操作而更新的动态信任分数——TrustDecision 中使用的模型 身份验证 系统。
3.区块链促进诚信
使用分布式账本确保防篡改验证和透明的审计记录。
4。基于风险的身份验证
根据交易规模、设备信誉或地理位置调整安全严格程度——仅在风险允许的情况下才施加摩擦。
5。数据隐私协调
确保遵守 GDPR、PDPA 和 ISO 27001 框架，同时负责任地跨联盟网络共享数据。
未来展望：人工智能协作和监管协调
欺诈防御的未来在于人工智能协作、联邦学习和全球监管凝聚力。供应商正在转向先发制人检测，整合网络钓鱼套件监控和综合账户跟踪等预警信号（Gartner，2024）。
同时，随着ISO 20022在新加坡、印度尼西亚和菲律宾无处不在，交易数据的丰富性将提高可追溯性和合规性。TrustDecision 继续引领人工智能驱动的欺诈检测，使客户能够在毫秒内采取行动，同时确保遵守反洗钱、GDPR 和区域数据主权要求。
阅读更多 合成身份欺诈检测：AIGC 的挑战和机遇
结论：保护您的企业免受合成身份欺诈
合成身份欺诈不再是一种新兴的威胁——这是一场利用数字便利和人工智能创新的全面全球危机。
为了维护商业诚信，组织必须：
- 部署以毫秒为单位的实时 AI 监控
- 通过行为和设备智能增强身份验证
- 通过联盟网络促进全行业的数据协作
- 整合自适应、可解释的人工智能以做出透明的决策
TrustDecision 已被公认为 2025 年 Gartner® Magic Quadrant™ 身份验证中的利基玩家，重点介绍了我们用于安全、合规和可扩展的数字入职的先进 IDV 解决方案。
信任决策 人工智能驱动的身份验证 和 欺诈管理解决方案 使企业能够更快、更准确地检测、预防和响应合成身份攻击，从而保护客户对每笔交易的信任。
准备好对自己的防御能力进行压力测试了吗？ 联系 TrustDecision 防欺诈专家将评估您的合成身份风险敞口。
关于合成身份欺诈的常见问题解答：
合成身份欺诈者如何在入职时使用deepfake？
欺诈者现在使用 人工智能生成的照片、语音和视频 在数字入职期间模仿真实人物。这些 deepfakes 可以绕过静态文档检查， 活体检测和行为验证 对于识别假用户至关重要。
当合成身份未被发现时会发生什么？
未被发现的合成档案可以保持活跃数月，从而在进行大规模欺诈之前建立信用或忠诚度历史记录。这导致 贷款违约、退款和监管处罚 适用于批准账户的机构。
人工智能如何改变银行检测合成身份的方式？
人工智能使银行能够进行分析 非线性行为和设备模式，将交易、知识产权和地域连接起来。机器学习模型会不断地重新训练以发现 基于规则的系统看不到异常。
哪些法规会影响合成身份欺诈的预防？
合规性 反洗钱、GDPR 和地区数据隐私法案（例如 PDPA） 要求组织实施积极的 KYC 和欺诈控制。监管机构越来越期待 基于 AI 的验证和实时监控 以保证合规性。
TrustDecision 的身份验证解决方案与传统的 KYC 有何不同？
与静态文档检查不同， TrustDecision 的身份验证 整合 生物识别、行为和设备智能 实现持续的信任评分——即使在入职后也能检测出不一致之处。
TrustDecision 的联盟数据模型如何帮助防止合成欺诈？
通过它的 跨机构欺诈情报网络，TrustDecision 使组织能够共享匿名数据，从而暴露在多家银行和数字平台上运营的合成身份戒指。
是什么让 TrustDecision 的人工智能在防欺诈方面独树一帜？
TrustDecision 的 AI 专为 实时决策，能够在 200 毫秒内评估风险。其可解释的模型确保 透明的合规性 同时不断适应不断变化的欺诈模式。
为什么 TrustDecision 在 2025 年获得 Gartner 的认可？
TrustDecision 被公认为 2025 年 Gartner® Magic Quadrant™ 身份验证中的利基玩家 以表彰其在以下方面的创新 安全、合规且可扩展的数字化入职培训，巩固了其在人工智能驱动的身份验证领域的领导地位。
小型企业可以使用TrustDecision的欺诈解决方案吗？
是的。TrustDecision 的基于 API 的模块化设计允许 可扩展部署 适用于金融科技公司、数字贷款机构和中小企业——提供企业级欺诈检测，无需复杂的集成开销。
公司如何衡量预防合成欺诈的投资回报率？
通过跟踪指标，例如 减少虚假批准、退款量和欺诈损失率，使用 TrustDecision 等基于人工智能的工具的组织通常会看到 立即提高效率并降低与欺诈相关的成本。
参考文献：
- Adepeju Deborah Bello 等 “打击合成身份欺诈中的人工智能：亚马逊和Shopify电子商务的比较案例研究。”IRE 期刊，第 9 卷，第 2 期，2025 年 8 月，ISSN 2456-8880。可用： https://www.irejournals.com/formatedpaper/1710309.pdf
- 注册欺诈审查员协会（ACFE）。2024 年向联合国报告。 https://www.acfe.com/report-to-the-nations
- 联邦储备系统。“检测美国支付系统中的合成身份欺诈。”美联储/美国支付改善社区白皮书，2019 年 10 月。可用： https://fedpaymentsimprovement.org/wp-content/uploads/frs-synthetic-identity-payments-fraud-white-paper-october-2019.pdf
- Gartner。 银行业欺诈检测技术买家指南。 2023。 https://www.gartner.com/document/code/789565
- Gartner。 银行支付欺诈检测市场指南。 2024。 https://www.gartner.com/document/code/811420
- Gartner。 商业银行和支付的十大趋势。 艾特诺瓦里卡集团（2023）。 https://aite-novarica.com/
- Gartner。 银行业生成式 AI 服务市场指南。 2025。 https://www.gartner.com/document/code/808182
德勤金融服务中心。“金融机构和合成身份欺诈。”德勤洞察，2023 年。可在以下网址获得： https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/financial-services/financial-institutions-synthetic-identity-fraud.html
