身份验证 (IDV) 每年都变得越来越复杂。高级欺骗工具现在可以绕过甚至高级验证引擎。生成式 AI 欺诈检测是打击这种欺诈行为的必要条件。通过严格的身份欺诈检查可以减轻文件欺诈的危害，但找到解决这个问题的正确方法可能具有挑战性。
本指南介绍了解决文件欺诈的强大解决方案，并讨论了世界各地面临的一些最大挑战。
什么是文件欺诈？
文件欺诈是利用伪造或篡改的文件来欺骗企业或个人的行为。伪造的文件可用于现代经济中的一系列活动，包括但不限于：
- 金融欺诈——使用伪造的文件（包括信用报告等财务信息）获取贷款、进行税务相关的身份盗窃或信用卡盗窃。
- 就业欺诈——篡改文件或签证记录，以获取您不符合资格或法律不允许从事的工作。
- 移民欺诈——使用虚假文件获取移民权利、跨越边境或索取某些福利。
任何类型欺诈的受害者都应向联邦贸易委员会 (FTC) 提交报告。报告身份盗窃或冒充诈骗至关重要，这样 FTC 才能了解这些问题的普遍程度，并实施补救措施和立法。
欺诈有多种形式。我们都见过 捉住我吧，年轻的莱昂纳多·迪卡普里奥 (Leonardo Di Caprio) 戏弄了汤姆·汉克斯 (Tom Hanks) 的侦探。在 20 世纪 60 年代，伪造身份证、银行对账单甚至银行支票等形式的个人或财务信息要简单得多。
在数字化时代，数据抓取和照片编辑工具使伪造文件变得更加容易。然而，在生成式人工智能 (Gen AI) 时代，这项任务变得更加容易。
什么是生成式人工智能？
Gen AI 是一种使用生成式人工智能和数据模型来创建文本、图像、影片或任何其他数据的技术。通常，欺诈性图像是根据书面和视觉提示创建的。
生成式人工智能模型从输入的大量信息中学习，这意味着特定的数据模式会生成新的但不同的数据模式。 这个过程称为数据增强 通过机器学习，并常用于人工智能欺诈。
什么是生成式人工智能欺诈？
生成式人工智能欺诈是指利用生成式人工智能创建伪造文件和图像，以绕过安全系统。下面是生成式人工智能欺诈过程的一个示例。
如上所示，生成式人工智能欺诈可与身份盗窃一起使用，生成合成数据以创建看似真实的账户。利用欺诈生成的图像，不法分子可以使用其他个人的身份证件创建令人信服的新账户，并绕过世界各地金融机构 (FI) 使用的安全系统。
人工智能可以使欺诈损失达到 到 2027 年，美国将达到 $400 亿美元.
德勤的这份报告表明，合规技术的采用让犯罪分子在利用 Gen AI 规避合规安全计划方面比公司更具优势。如果这种发展持续到 2024 年以后，全球金融体系的洗钱规模可能会超过今天的水平。
据估计，全球洗钱规模略低于 $2 万亿.
解决方案不仅可以防止这一数字上升，还可以积极降低这一数字，即采用合规解决方案，利用与试图攻破金融机构相同的先进技术。许多国家和国际监管机构明确了这一点，例如：
- 美国财政部 (DoT)。
- 金融行为监管局（FCA）。
- 新加坡金融管理局（MAS）。
- 金融行动特别工作组（FATF）。
生成式人工智能欺诈检测
检测生成式人工智能欺诈需要先进的机器学习来利用用于创建欺诈性文档和图像的类似数据集。当验证系统使用相同或类似的数据集时，它们可以识别生成式人工智能欺诈技术为绕过传统方法而创建的模式。这些工具大大提高了公司的欺诈检测能力。
文件验证
为了获得最可靠的结果，必须在客户获取过程中实时进行文件验证流程。文件实时性可确保上传的图像不会被篡改，因为它必须来自用户的智能手机相机才能完成。然后，该过程将检查 ID 中所有可用的数据点。
- 目视检查区 (VIZ)
- 机器可读区 (MRZ)
- RFID 芯片
- 条形码
近场通信 (NFC) 验证通过读取文档内嵌入的芯片（提供不可变的数据传输）进一步推进了这一过程。NFC 验证可以捕获文档的库存图像，其质量远远高于图像上传，从而实现更高的生物特征匹配并确保文档的完整性。有关更多信息，请阅读 什么是 NFC 身份验证？
生物特征验证
生物特征验证或自拍验证用于为企业增加第二层身份保证。在从证件中获取数据并进行验证后，生物特征验证用于匹配身份证中的库存图片和自拍照中的面部生物特征之间的相似性。
再次强调，实时性至关重要，因为它可以确保图像未被 AI 编辑或生成。用于确保实时性的过程称为演示攻击检测 (PAD)。PAD 验证在面部周围构建数字 3D 结构，以分析肤色和微表情、检查面具并检测像素改变。有关更多信息，请阅读 活体检测：反欺骗安全的最佳实践。
ComplyCube 的自拍验证引擎也可用作年龄估算解决方案。它为受年龄限制的商品提供准确且无阻碍的安全保障，同时防止欺诈者获得访问权限。
您的平台是否受到保护，免受生成性人工智能欺诈？
IDV 和文件欺诈解决方案不仅提供高水平的身份保证，而且大大减少了误报的数量。借助机器学习驱动的异常检测功能，即使在身份验证过程之后也可以发现恶意行为者，从而防止信用卡欺诈以及许多其他恶意方法。
此外，当今时代的复杂欺诈计划通常利用众多不同的银行、账户、个人和资产类别。犯罪分子使用的方法多种多样，使得金融机构很难识别和追踪这些复杂的欺诈模式，金融机构现在必须采用监控欺诈交易和交易数据的方法。
