Deepfake欺詐激增 僅7%機構具備充分防禦能力
隨著騙徒利用AI技術愈趨精密，企業普遍反映難以跟上其步伐。根據特許詐騙審查師學會 (ACFE) 與數據分析及AI公司SAS最新研究顯示：不法分子正利用成本低廉且普及的AI工具進行大規模的社交工程攻擊、數碼偽造及消費詐騙，令相關欺詐活動數字攀升至歷史新高，僅有7%的反欺詐專家認為，其所屬機構在偵測或防範AI驅動欺詐方面具備「中等或以上水平」的準備。
各行業處於關鍵轉型期 亦面臨嚴峻攻擊風險
《2026 年反欺詐技術基準測試報告》（2026 Anti-Fraud Technology Benchmarking Report ）是ACFE與SAS自2019年起展開相關研究系列後發表的第四份報告，調查共訪問713名遍及全球八大地區的反欺詐業界專家。
ACFE總裁John Gill表示：「數據反映出令人憂慮的現況：詐騙手法的演變速度已超越大多數機構的防禦能力。AI驅動威脅並非遠在天邊，而是近在眼前，且正加速席捲全球。儘管業界在應用AI方面已取得實際進展，但這份報告卻響起警號—若企業未能加強對AI驅動欺詐風險的防禦，將會成為更大的攻擊目標。」
受訪者來自十多個行業，其中以政府及公共部門 (26%) 以及銀行與金融服務業 (23%) 佔大多數，另亦有其他重要行業代表參與，包括專業服務、製造業、保險、科技、教育、能源及醫療保健等。調查結果重點如下：
- 騙徒在AI競賽中略勝一籌。受訪專家指出，所有調查涵蓋的AI驅動詐騙手法在過去兩年均錄得升幅。其中，Deepfake社交工程的增幅最為顯著，77%受訪者表示其升幅為「輕微到明顯」；緊隨其後的是消費者欺詐／騙案(75%)、生成式AI文件詐騙／偽造(75%)，以及Deepfake數碼注入攻擊(72%)。展望未來，55%受訪者預料Deepfake社交工程及生成式AI文件詐騙／偽造將於未來24個月內劇增。
- AI及機器學習 (ML) 的應用正持續上升，但仍未如理想。目前只有四分一(25%)的機構在反欺詐工作中採用AI／ML技術，較2024年的18%有所上升。另有28%預計將於2028年前開始採用相關技術。對於仍抱觀望態度的機構而言，在競爭對手及犯罪分子進一步擴大技術差距之前，可用於建立及加強其AI能力的時間已愈來愈短。
- 管治機制嚴重落後於AI採用速度。近九成(86%)的機構認為，在採用生成式AI (GenAI)時，其結果的準確性屬「重要到非常重要」，然而，不足五分一(18%)的受訪者表示其機構會對AI模型進行偏見與公平性測試。同時，82%的受訪者認為模型可解釋性至關重要，但只有6%受訪者表示具充分信心全面解釋其AI／ML模型如何作出反欺詐決策。對於銀行、保險公司及其他受監管機構而言，這種AI部署方式有可能會帶來監管風險、法律責任，以至聲譽受損。
- 預算增長難掩資源限制。超過一半(55%)的受訪者預計，其所在機構將於未來兩年增加反欺詐技術預算。即使如此，預算及財務限制仍然是實施反欺詐技術的主要障礙， 84%受訪者表示這是當中的「重大」或「中度」挑戰。
新興科技的潛力、進展及等待成本
從物理生物辨識技術、代理及生成式AI，以至量子AI，多項技術正迅速成熟，全面改寫反欺詐的整體格局。然而，騙徒利用相關技術的進度亦同步提升，令不法分子在此領域取得龐大優勢。
SAS風險、欺詐及合規高級副總裁Stu Bradley補充：「網絡犯罪集團並無管治委員會，亦毋須等待預算周期或相關監管機構頒布清晰的指引，因此，可以迅速進行各項非法勾當。企業每花一個季度的時間去評估一項技術，不法之徒便有多一個季度將技術武器化，更突顯企業在應對相關風險的準備不足。」
問題的關鍵已不在於是否採用反欺詐創新技術，而是企業是否仍能承受繼續觀望所帶來的嚴峻風險？研究結果顯示，這些別具價值的新興技術正展現以下主要發展趨勢：
- 生成式AI (GenAI) 正從概念走向實際應用。雖然目前僅有 16%的 受訪者表示其機構已運用生成式AI技術作為反欺詐工具，但另有58%計劃在未來採用。在已使用生成式AI的企業中，其主要應用領域包括：網絡釣魚及詐騙偵測(49%)、風險識別／評估 (46%) ，以及報告撰寫(45%)。
- AI代理 (AI agent) 的發展熱度持續升溫。近一成(8%)的受訪者表示，其所屬機構目前已使用AI代理協助打擊欺詐活動，另有近三分一(31%)計劃將於2028年前部署相關技術，在研究涵蓋的各項新興技術類別中，預期採用意向最高的一項。
- 物理生物辨識技術應用在云云新興科技獨佔鰲頭，而自動化及雲端的優勢仍普遍備受忽視。研究顯示，物理生物辨識技術已成為目前反欺詐計畫中應用最廣泛的新興技術，近一半(45%)的受訪機構正在使用，較2022年的34%有明顯增長。相比之下，雲端原生欺詐偵測平台(10%)及自動化技術(29%)的使用率仍然偏低。
- 量子運算對反欺詐領域的影響接近預期。大部分(62%)受訪者均預期，量子運算及量子AI將於2030年前對詐欺偵測及預防產生實質影響，更有11%認為影響已開始出現。