การฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์จะเป็นการรวมเอาหมายเลขประจำตัวของจริงเข้ากับรายละเอียดส่วนบุคคลที่สมมติขึ้นเพื่อสร้างตัวตนที่ไม่ได้เป็นของใครเลย ซึ่งแตกต่างจากการฉ้อโกงโดยขโมยข้อมูลระบุตัวตนตรงที่จะไม่มีเหยื่อคอยตรวจสอบบัญชีเพื่อหากิจกรรมที่น่าสงสัย ซึ่งเป็นเหตุผลว่าอาจใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปีกว่าจะจับได้ ตัวตนที่สมมติขึ้นมักจะดูเหมือนกับลูกค้าที่มีความน่าเชื่อถือตามปกติ

ทั่วโลก การฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์สร้างความสูญเสียให้กับธุรกิจประมาณ 2 หมื่นล้านถึง 4 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ ต่อปี และคาดว่าเหตุการณ์การฉ้อโกงจะยังคงเพิ่มขึ้นต่อไป

ด้านล่างนี้ เราจะอธิบายว่าวงจรชีวิตของการฉ้อโกงทำงานอย่างไร วิธีป้องกันการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์ และเหตุใดเครื่องมือตรวจจับการฉ้อโกงมาตรฐานจึงอาจตรวจไม่พบ

ประเด็นสำคัญ

• การฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์จะจับคู่หมายเลขประจำตัวของจริงกับชื่อและที่อยู่ที่สมมติขึ้น ดังนั้นจึงไม่มีเหยื่อตัวจริงที่จะแจ้งเตือนกิจกรรมที่น่าสงสัย

• การฉ้อโกงมักจะกินเวลาหลายเดือนหรือหลายปีผ่านระยะการสร้างเครดิต ก่อนที่จะจบลงด้วยการฉ้อโกงแบบ Bust-out (การสูบเงิน) ซึ่งจะใช้เครดิตที่มีอยู่จนหมด

• ธุรกิจที่เสนอกระบวนการเริ่มต้นใช้งานที่รวดเร็ว สิ่งจูงใจในการสมัครใช้งาน หรือสินเชื่อให้กับลูกค้าที่มีข้อมูลน้อย (Thin-file) จะมีความเสี่ยงสูงที่สุดต่อการฉ้อโกงประเภทนี้

การฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์คืออะไร

การฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์เกิดขึ้นเมื่อมีคนนำข้อมูลส่วนตัวของจริง โดยปกติจะเป็นหมายเลขประจำตัว เช่น หมายเลขประกันสังคม (SSN) มาจับคู่กับรายละเอียดที่สมมติขึ้น เช่น ชื่อ วันเกิด หรือที่อยู่ที่สร้างขึ้น สิ่งนี้ทำให้เกิดตัวตนลูกค้าที่ไม่ได้ตรงกับบุคคลที่มีอยู่จริง

การฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์ทำงานอย่างไร

วงจรชีวิตของการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์จะดำเนินไปเป็นระยะๆ

โดยทั่วไปแล้วมีรูปแบบดังนี้

การสร้างตัวตน

มิจฉาชีพจะจับคู่หมายเลขประจำตัวจริงกับชื่อ วันเกิด และที่อยู่จัดส่งทางไปรษณีย์ที่สมมติขึ้นมา จากนั้นจึงสมัครผลิตภัณฑ์สินเชื่อมูลค่าต่ำ เช่น บัตรเครดิตแบบมีเงินฝากค้ำประกัน หรือบัตรของร้านค้าที่มีการประเมินและควบคุมความเสี่ยงที่ผ่อนปรน แม้ว่าใบสมัครใช้งานจะถูกปฏิเสธก็มีประโยชน์ เนื่องจากเป็นการเชื่อมโยงหมายเลขประจำตัวและชื่อปลอมเข้าด้วยกันในไฟล์ของบริษัทข้อมูลเครดิต ซึ่งเป็นการสร้างสิ่งที่อุตสาหกรรมเรียกว่าหมายเลขโปรไฟล์เครดิต

การสร้างเครดิต

เมื่อไฟล์ที่มีข้อมูลเพียงน้อยนิดนั้นมีอยู่จริง ตัวตนนี้ก็จะทำตัวเหมือนผู้กู้ยืมจริง ซึ่งอาจกินเวลาหลายเดือนหรือหลายปี (ซึ่งมักจะเป็นกรณีหลังมากกว่า) ผู้ใช้ที่เป็นมิจฉาชีพอาจใช้ไฟล์ดังกล่าวเพื่อเป็นผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตในบัญชีของผู้อื่นเพื่อรับประวัติการชำระเงินของพวกเขามา จากนั้นก็ทำการซื้อเล็กๆ น้อยๆ และชำระเงินตรงเวลา แล้วค่อยๆ สมัครขอสินเชื่อเพิ่มขึ้นเมื่อไฟล์มีข้อมูลหนาขึ้น กลยุทธ์เหล่านี้เป็นกลยุทธ์ที่พบบ่อยในการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์

การประสานงานเป็นเครือข่าย

บางปฏิบัติการจะควบคุมตัวตนสังเคราะห์หลายสิบตัวในเวลาเดียวกัน จากนั้นก็จะอ้างอิงข้อมูลไขว้กันในฐานะผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตในบัญชีของกันและกันเพื่อเร่งการสร้างเครดิต ซึ่งจะเปลี่ยนขั้นตอนรายบุคคลที่ล่าช้าให้กลายเป็นสิ่งที่ใกล้เคียงกับสายการประกอบ

การฉ้อโกงแบบ Bust-out (การสูบเงิน)

เมื่อตัวตนใดตัวตนหนึ่งสร้างเครดิตได้เพียงพอแล้ว ผู้ดูแลจะใช้ทุกวงเงินที่มีจนเต็มพิกัด รวมถึงบัตรเครดิต สินเชื่อส่วนบุคคล และยอดคงเหลือสำหรับซื้อตอนนี้ จ่ายทีหลัง (BNPL) ในช่วงเวลาสั้นๆ (บางครั้งอาจเพียงไม่กี่วัน) แล้วหายตัวไป

การหาประโยชน์จากสิ่งจูงใจ

บนแพลตฟอร์มที่มีโบนัสการสมัครใช้งานหรือรางวัลจากการแนะนำ การฉ้อโกงแบบ Bust-out (สูบเงิน) จะมีลักษณะที่ต่างออกไป ตัวตนนั้นอาจถอนเงินรางวัลหรือหาประโยชน์จากเครดิตโปรโมชันก่อนที่จะหยุดใช้งาน (Dormant) แทนที่จะใช้สินเชื่อจนเต็มวงเงิน

เครื่องมือ AI ได้เปลี่ยนหลักเศรษฐศาสตร์ของการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์ เพียงไม่กี่นาที โมเดล Generative ก็สามารถสร้างเอกสารประจำตัวที่สมมติขึ้นพร้อมรูปถ่ายที่ดูน่าเชื่อถือได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถสร้างประวัติธุรกรรมและการติดต่อโต้ตอบที่สอดคล้องกันได้ ซึ่งก่อนหน้านี้จะต้องใช้ความพยายามแบบแมนนวลในโปรไฟล์ปลอมหลายสิบโปรไฟล์

เหตุใดการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์จึงตรวจจับได้ยากมาก

ระบบตรวจจับการฉ้อโกงส่วนใหญ่สร้างขึ้นมาเพื่อจับผู้ที่สวมรอยเป็นบุคคลที่มีอยู่จริงและระบุตัวตนได้ แต่สำหรับการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์นั้นจะไม่มีบุคคลที่มีอยู่จริงให้เปรียบเทียบด้วย ไฟล์เครดิตของตัวตนสังเคราะห์ดูเหมือนจะถูกต้องตามกฎหมาย เนื่องจากสร้างขึ้นด้วยวิธีเดียวกับที่บุคคลทั่วไปสร้าง นั่นคือผ่านการชำระเงินตรงเวลาและการค่อยๆ เพิ่มวงเงิน นั่นคือเหตุผลว่าจะไม่แสดงเป็นการฉ้อโกงจากการดึงข้อมูลเครดิตตามมาตรฐาน

กฎการยืนยันตัวตนที่อิงจากการเทียบเอกสารก็มีจุดบอดที่คล้ายกัน บางคนอาจส่งใบขับขี่ที่มีชื่อสมมติซึ่งตรงกับที่อยู่ในระบบ และเมื่อตรวจสอบหมายเลขประจำตัวก็จะพบว่าถูกต้องเนื่องจากตัวหมายเลขนั้นเป็นของจริง เพียงแต่ระบุไว้ผิดคน ใบสมัครใช้งานนั้นจะผ่านทุกการตรวจสอบในระบบที่อิงตามกฎ การฉ้อโกงจะเห็นได้ชัดก็ต่อเมื่อเกิดการฉ้อโกงแบบ Bust-out (สูบเงิน) เท่านั้น ซึ่งในตอนนั้นความสูญเสียก็เกิดขึ้นไปแล้ว

ทีมผู้ดูแลด้านการฉ้อโกงมักจะดูบัญชีที่น่าสงสัยจำนวนเล็กน้อยที่กระจายอยู่ในฐานลูกค้าที่ใหญ่กว่ามากในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง เนื่องจากการสร้างตัวตนสังเคราะห์เพียงตัวเดียวต้องใช้เวลาหลายเดือน ทีมจึงควรตรวจสอบบัญชีเมื่อเวลาผ่านไประยะหนึ่งเพื่อหารูปแบบแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ธุรกรรมหรือบัญชีเดียว

ธุรกิจประเภทใดมีความเสี่ยงมากที่สุดต่อการฉ้อโกงโดยใช้ข้อมูลระบุตัวตนสังเคราะห์

การฉ้อโกงโดยใช้ข้อมูลระบุตัวตนสังเคราะห์มักจะเกิดขึ้นในจุดที่สิ่งจูงใจในการเปิดบัญชีใหม่ การให้สินเชื่อ และลูกค้าที่มีข้อมูลในระบบน้อยมาบรรจบกัน

มีธุรกิจบางประเภทที่มีความเสี่ยงสูง ดังนี้

• ผู้ให้บริการซื้อตอนนี้ จ่ายทีหลัง ธุรกิจเหล่านี้มักให้สินเชื่อแก่ผู้กู้ยืมหน้าใหม่ที่มีประวัติเครดิตจำกัด ซึ่งทำให้แยกแยะลูกค้าใหม่ที่แท้จริงออกจากลูกค้าที่ใช้ข้อมูลสังเคราะห์ได้ยากขึ้น

• แพลตฟอร์มการสมัครใช้งานที่มีสิทธิ์ทดลองใช้ฟรีหรือโบนัสจากการแนะนำเพื่อน มีสิ่งจูงใจทางการเงินให้สร้างบัญชีใหม่ แต่การยืนยันตัวตนระหว่างการสมัครใช้บริการมักจะไม่เข้มงวดเท่ากับที่ธนาคารกำหนด

• มาร์เก็ตเพลสที่มีโบนัสจากกระบวนการเริ่มต้นใช้งาน เครือข่ายการฉ้อโกงเพียงเครือข่ายเดียวอาจสร้างบัญชีหลายสิบรายการเพื่อรับเครดิตจากการสมัครหรือรางวัลจากการแนะนำเพื่อนก่อนที่บัญชีใดบัญชีหนึ่งจะเป็นที่สังเกต

• ผู้ออกบัตรและผู้ให้สินเชื่อเพื่อผู้บริโภค ผู้ที่แข่งขันกันเพื่อเพิ่มปริมาณบัญชีใหม่ด้วยเวลาการอนุมัติที่รวดเร็วจะมีความเสี่ยงเป็นพิเศษ เนื่องจากการประเมินและควบคุมความเสี่ยงที่รวดเร็วขึ้นมักหมายถึงการมีเวลายืนยันตัวตนน้อยลง

• ธุรกิจที่ให้บริการกลุ่มคนอายุน้อยหรือผู้ที่ไม่มีข้อมูลเครดิต ผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่เน้นกลุ่มนักศึกษาจะจัดอยู่ในกลุ่มนี้ เนื่องจากลูกค้าเหล่านี้มักมีประวัติเครดิตจำกัด ซึ่งทำให้แยกแยะผู้กู้ยืมหน้าใหม่ที่แท้จริงออกจากผู้กู้ยืมที่ใช้ข้อมูลสังเคราะห์ได้ยากขึ้น

ธุรกิจจะป้องกันการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์ได้อย่างไร

เพื่อป้องกันการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์ ให้เริ่มต้นจากจุดที่คุณมีความเสี่ยงจริงๆ หากบัญชีใหม่ส่วนใหญ่มาจากลูกค้าที่มีประวัติเครดิตอยู่แล้ว คุณจะมีโปรไฟล์ความเสี่ยงที่ต่างไปจากการให้บริการผู้กู้ยืมครั้งแรกหรือการใช้สิ่งจูงใจในการสมัครใช้งานซึ่งดึงดูดให้เกิดความพยายามในการฉ้อโกงที่สูงกว่า ให้เชื่อมโยงความสูญเสียจากการฉ้อโกงกลับไปยังอายุบัญชี เนื่องจากความสูญเสียจากตัวตนสังเคราะห์มักจะกระจุกตัวอยู่ในบัญชีที่มีอายุหลายเดือนหรือหลายปี เมื่อข้อมูลการดึงเงินคืนและการผิดนัดชำระหนี้ของคุณไม่ได้ถูกแบ่งกลุ่มด้วยวิธีดังกล่าว ก็เป็นเรื่องยากที่จะทราบว่าความสูญเสียของคุณจริงๆ แล้วเกิดจากตัวตนสังเคราะห์หรือเกิดจากสาเหตุอื่นโดยสิ้นเชิงมากน้อยเพียงใด

จากนั้น ให้ตรวจสอบว่าการยืนยันในปัจจุบันของคุณเป็นแบบทำ ณ เวลาใดเวลาหนึ่งหรือแบบต่อเนื่อง การตรวจสอบตัวตนเพียงครั้งเดียวตอนสมัครใช้งานจะทำให้พลาดการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่แสดงให้เห็นระหว่างระยะการสร้างเครดิต เช่น การเปลี่ยนแปลงรูปแบบธุรกรรมอย่างกะทันหันก่อนการฉ้อโกงแบบ Bust-out (สูบเงิน) Stripe Radar จัดการปัญหานี้โดยประเมินสัญญาณความเสี่ยงตลอดวงจรชีวิตของลูกค้า แทนที่จะทำเฉพาะตอนสร้างบัญชีเท่านั้น โดยจะอ้างอิงจากรูปแบบที่สังเกตได้จากเครือข่ายธุรกิจของ Stripe เพื่อแจ้งเตือนพฤติกรรมที่ดูไม่สอดคล้องกับรูปแบบการเติบโตตามปกติของบัญชีที่ถูกต้อง

ไม่ว่าคุณจะใช้เครื่องมือใด ให้วางแผนจังหวะเวลาในการทดสอบไว้ด้วย กลุ่มผู้ทำการฉ้อโกงจะเปลี่ยนกลยุทธ์อยู่เสมอ ซึ่งหมายความว่าการตั้งค่าการตรวจจับต่างๆ เช่น รูปแบบเอกลักษณ์ของอุปกรณ์ที่เฉพาะเจาะจงหรือลำดับพฤติกรรมของบัญชีที่เฉพาะเจาะจง ที่ใช้ได้ผลดีในไตรมาสนี้อาจลดประสิทธิภาพลงในไตรมาสหน้าหากไม่มีใครนำมาประเมินใหม่กับข้อมูลใหม่

การป้องกันการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์มีข้อจำกัดอะไรบ้าง

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องการตัวอย่างข้อมูลในอดีตของการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์ที่ได้รับการยืนยันเพื่อใช้ในการฝึกอบรม เนื่องจากมักจะตรวจไม่พบการฉ้อโกงประเภทนี้จนกว่าจะเกิดการฉ้อโกงแบบ Bust-out (สูบเงิน) ซึ่งก็เป็นเวลาหลายเดือนหรือหลายปีหลังจากเปิดบัญชี ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับไว้เพื่อการฝึกอบรมจึงมีความล่าช้าและไม่สมบูรณ์อยู่แล้วในตัว

นอกจากนี้ยังมีการได้อย่างเสียอย่างระหว่างความเข้มงวดในการตรวจจับและประสบการณ์การสมัครใช้งาน การกำหนดให้มีขั้นตอนเพิ่มเติม เช่น การเทียบภาพเซลฟีกับบัตรประจำตัวที่ออกโดยรัฐบาล หรือการยืนยันผ่านวิดีโอแบบสด จะช่วยจับตัวตนสังเคราะห์ได้มากขึ้น แต่ก็เพิ่มความซับซ้อนที่อาจทำให้ลูกค้าที่ถูกต้องละทิ้งขั้นตอนกลางคัน ให้ติดตามอัตราผลบวกลวงควบคู่ไปกับอัตราการจับการฉ้อโกง เนื่องจากอาจเกิดความเสียหายได้หากลูกค้าที่ถูกต้องถูกปฏิเสธหรือถูกผลักให้เข้าสู่ขั้นตอนการยืนยันที่ไม่จำเป็น ธุรกิจจะต้องตัดสินใจว่ายินดีที่จะยอมรับความได้เปรียบเสียเปรียบนั้นมากน้อยเพียงใด

การแชร์ข้อมูลข้ามสถาบันก็ช่วยได้เช่นกัน ตัวตนสังเคราะห์ที่ดูขาวสะอาดในธุรกิจหนึ่งอาจแสดงรูปแบบที่น่าสงสัยในธุรกิจอื่นๆ อีกมากมาย แต่การแชร์ข้อมูลก็ถูกจำกัดด้วยกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวและข้อเท็จจริงที่ว่าคู่แข่งไม่ได้ต้องการแลกเปลี่ยนสัญญาณการฉ้อโกงเสมอไป โมเดลข้อมูลแบบรวมกลุ่มช่วยจัดการกับปัญหานี้ได้ อย่างไรก็ตาม ความครอบคลุมนั้นจะแตกต่างกันไปตามภาคส่วน และธุรกิจในอุตสาหกรรมที่ครอบคลุมน้อยกว่าจะไม่ได้รับประโยชน์เท่ากับอุตสาหกรรมการธนาคารหรือการออกบัตร

Stripe Radar ช่วยอะไรได้บ้าง

Stripe Radar ช่วยตรวจจับการฉ้อโกงและปลดล็อกการเติบโต โดยใช้ AI ที่ได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลจากเครือข่ายทั่วโลกของ Stripe Radar จะช่วยปกป้องธุรกิจของคุณจากการฉ้อโกงตลอดวงจรชีวิตลูกค้าก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อผลกำไรของคุณ ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้คุณอนุมัติลูกค้าและการชำระเงินที่ถูกต้องได้มากขึ้น

Radar ช่วยธุรกิจได้ดังนี้

• ป้องกันการสูญเสียจากการฉ้อโกง: AI ของ Radar เรียนรู้จากธุรกรรมมูลค่ากว่า 1.9 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปีในเครือข่ายทั่วโลกของ Stripe ซึ่งจะช่วยระบุและบล็อกรูปแบบการฉ้อโกงที่แต่ละธุรกิจอาจจับไม่ได้ด้วยตนเอง

• รวมการป้องกันการโจมตีเพื่อฉ้อโกงที่มีการพัฒนาอยู่เสมอ: Radar ได้รวมการป้องกันการฉ้อโกงธุรกรรม การฉ้อโกงบัญชี และการละเมิดของลูกค้าไว้ในโซลูชันเดียว ดังนั้นคุณจึงได้รับการป้องกันแบบรวมที่ครอบคลุมประเภทการฉ้อโกงหลักๆ

• ปรับตัวตามการฉ้อโกงที่มีการพัฒนา: Radar จะปรับตัวตามรูปแบบการฉ้อโกงที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่การละเมิดโดยบุคคลที่หนึ่งไปจนถึงธุรกรรมที่ดำเนินการโดยเอเจนต์ ซึ่งช่วยปกป้องธุรกิจของคุณจากภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่

• ทำงานร่วมกับเทคสแต็กที่มีอยู่ของคุณ: ใช้ Radar กับการชำระเงินของ Stripe โดยไม่ต้องมีการผสานการทำงาน หรือเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกของ Radar ผ่าน API แบบตั้งโปรแกรมได้ ไม่ว่าคุณจะดำเนินการชำระเงินบน Stripe หรือไม่ก็ตาม

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Stripe Radar หรือเริ่มใช้งานเลยวันนี้

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์