在数字化时代，组织的在线业务无处不在，由此引发的业务欺诈威胁也成为影响全球企业、政府和个人的主要问题。调查数据显示，51%的受访组织表示在过去一年中经历过欺诈，而欺诈活动所产生的负面影响甚至超越了其直接的经济损失，延伸至客户信任的侵蚀和品牌商誉的损害。在此背景下，组织对新一代欺诈检测技术的应用需求进一步增强。
研究人员认为，全球范围内的欺诈损失正呈现惊人的增长趋势，给企业和消费者带来了巨大的困扰和损失。这一增长趋势背后的主要原因是技术进步和社会工程学的不断发展。此外，社会工程学的广泛利用，让许多缺乏信息安全思维的用户开始成为攻击者的目标。
目前，欺诈威胁呈现出以下发展趋势：
首先，自动化技术使欺诈活动变得更具可扩展性。
诈骗者可以利用各种各样的软件和机器人来发起自动化欺诈活动，由此造成的损失也比传统人工操作造成的损失要高得多。
第二，欺诈危害不断上升。
根据美国联邦贸易委员会的数据，消费者每年损失超过88亿美元，而这只是在美国。根据更广泛的研究预测，全球欺诈损失可能会高达5万亿美元以上。
第三，合成身份欺诈成为增长最快的欺诈形式之一
，占所有身份类欺诈的85%以上，每年所造成的损失达数百亿美元。合成身份的主要危害在于，它是由AI技术驱动的，这使得传统检测技术更加困难，因为传统技术缺乏足够的训练数据，尤其是在合成身份欺诈方面。
第四，组织难以平衡用户体验和欺诈损失。
用户总是期待真正无感的数字体验，导致了企业难以实施最严格的欺诈验证流程，这使得防范欺诈变得非常困难。因此，企业总是需要在失去客户的机会成本和欺诈损失之间做出取舍。目前，欺诈损失通常被视为在线业务的一种成本，需要在防止欺诈损失和造成客户摩擦之间取得平衡。
最后，单点式解决方案的大量扩散
。单点式解决方案可能是一个提供设备指纹数据的工具，也可能是一个提供IP分析的工具。这些解决方案都只关注客户交易过程中的某个部分，并且只在交易中的某个环节点解决欺诈风险，而并不能反应出全部情况和风险。
传统的欺诈检测主要依赖于基于规则的系统和人工审查过程。这些方法包括创建一组定义欺诈行为的规则或模式，并手动审查偏离这些预定义规范的交易。虽然它们已被证明在某些情况下是有效的，但在当今的智能化时代，需要处理大量和复杂的数据时，这些传统检测技术的实际应用表现往往是缓慢和低效的。
同时，这些系统是基于已知的欺诈模式，面对不断演变的新型欺诈威胁，它们往往力有不逮。如今的诈骗者既聪明又老练，总能找到新的方法来窃取卡号、支付信息和操纵支付细节。这表明，目前的反欺诈系统存在局限性。例如，当欺诈者更改送货地址或信用卡详细信息时，这些传统方法的缓慢性和迟钝性通常会导致威胁检测无法迅速阻断用户付款。
人工智能和机器学习的进步为欺诈检测带来了革命性的变化。它正在超越传统的欺诈方法，提供前所未有的检测速度和精度。概括来说，新一代欺诈威胁防护系统应该具有以下特点：
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高度智能化。
要充分利用机器学习、欺诈检测、预测分析和人工智能的力量，在异常模式和潜在的欺诈活动造成损害之前进行预测。
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基于行为的欺诈分析。
行为生物识别技术是一项新兴技术，它分析用户的典型行为（从鼠标移动到按键动力学），并使用这些数据来检测表明欺诈的异常情况。
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深度学习能力。
深度学习是人工智能的一个子集，能够识别大型数据集中的复杂模式，有助于预测和预防复杂的欺诈计划。
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区块链技术。
区块链是一种不可破坏的经济交易数字分类账，可以确保交易的透明度和可追溯性，使欺诈者难以改变或伪造数据。
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大语言模型的应用。
由人工智能驱动的大语言模型和虚拟助手也被用于实时检测和沟通潜在的欺诈行为，它代表了有效的、以预防为重点的欺诈检测的未来。
由于新一代欺诈威胁检测未来将更加深入到组织的业务领域，因此应具备以下关键能力特征：
有效的身份验证是实现强大欺诈威胁防护策略的一个关键部分，这是一个必不可少的、不断发展的过程，可以防止愈演愈烈的身份盗窃和账户接管欺诈。随着欺诈罪犯活动的进化，组织验证身份的方法也必须如此。在新一代的身份验证解决方案中，需要超越基本的数据检查，结合生物识别认证等元素，利用指纹、面部模式、声音甚至行为特征等生物和物理特征来确认身份。
与此相辅相成的是欺诈编排，这是一种将欺诈检测的各种元素同步到未来欺诈威胁检测流程中的必然要求。欺诈编排在很大程度上依赖于人工智能和自动化，提高了检测的效率，更重要的是，提高了捕捉欺诈行为的准确性。实际上，它充当了一个警惕的守卫者和一个坚定不移的欺诈保护盾牌，保护组织的业务免受欺诈威胁损害。
在新一代的欺诈威胁检测中，数据分析和预测建模扮演着“剑”和“盾”的角色。它们是一种强大的工具，可以检查大量的历史和实时数据，识别已知的欺诈模式，并通过对数据趋势和不一致性进行建模来预测即将出现的新模式。
下述是一些应用示例：
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财务数据的回归分析；
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侦测信用卡诈骗；
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概率模型，以确定可能的逃税案件；
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保险索赔的文本分析，以检测欺诈活动；
异常检测是数据分析的一个子领域，同时也是发现隐性欺诈的关键技术，专门用于识别数据集中的异常值。一个强大的异常检测系统将能够提供以下关键信息：
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即将或正在发生的安全漏洞；
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硬件或软件问题；
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不断变化的客户需求；
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任何需要（立即）关注的挑战。
在新一代的欺诈威胁检测中，人工智能与模式识别在识别表明欺诈活动的异常行为方面将起着至关重要的作用。基于人工智能的识别系统可以成为入侵防御系统的一部分，防止未经授权的网络流量、登录尝试和数据传输。
该技术能够利用复杂的数学模型来发现数据集中的不规则模式，下面是一些常见的检测用例：
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使用统计模式识别（statistical pattern recognition）来确定异常值；
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利用神经网络识别复杂模式；
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利用序列检测识别重复的欺诈模式；
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聚类在基于组的异常检测中的应用；
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利用分类技术预测欺诈案件。
在未来的欺诈威胁检测战场上，团结就是力量。只有将欺诈检测系统与各种风险管理系统、网络安全工具相结合，才可以创建一个全面的欺诈威胁防御体系。这种全面的防御策略有助于捕获和消除跨多个点的欺诈行为，增加检测和预防复杂攻击的机会。
在实现能力集成的基础上，有效协作将是有效打击欺诈活动的另一支柱。通过协作和共享威胁情报库，组织可以获得巨大的集体知识收益。这种协作方法可以更快地对新威胁做出反应，从而使企业在与欺诈者的竞争中占据关键优势。联合各种力量有利于建立一个更安全、更防欺诈的未来。
整合健全的内部控制对于打击欺诈至关重要。以下这些旨在阻止欺诈活动的控制措施，能够在打击欺诈的战争中卫组织构建一道坚固的防线：
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评估和识别公司内部的风险区域；
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制定清晰一致的内部威胁政策和程序；
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对重要的数据资产实施加密和安全保护措施；
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对特权账户进行职责分离，以避免潜在的利益冲突；
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定期监控和审核业务流程的合规性；
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建立欺诈活动的保密举报机制。
