2023 年全球数字支付欺诈猖獗报告

COVID-19 大流行引发了数字支付革命，永远重塑了人们的期望。当今的消费者在整个数字旅程中需要灵活、实时的支付选项。随着银行、金融科技公司、零售商和其他企业实现现代化并增加应用程序和产品以跟上步伐，犯罪分子每次都会利用弱点获利。 

专业诈骗分子如何反击？Javelin 和分析领导者 SAS 开展的一项支付欺诈研究探讨了 12 个国家的欺诈环境，并提出了八项遏制泛滥的建议。

《全球数字欺诈趋势：评估过去、现在和未来》是 Javelin 和 SAS 于 2020 年 10 月发布的关于疫情早期数字欺诈升级报告的延续。

下一章将探讨数字欺诈趋势的演变及其对全球消费者和企业的影响，并基于 2022 年全球欺诈形势市场研究、Javelin 的 2022 年身份欺诈调查（反映了 5000 名美国消费者的见解）以及对金融服务机构的采访领导者面临着不断演变的欺诈攻击。

2023 年的数字经济呈现出具有全球影响力的新欺诈趋势

COVID-19 大流行爆发后，数字经济迅速爆发。对于欺诈者来说，数字交易和支付方式的突然激增提供了无数新的欺诈途径。当反欺诈专家努力解决如何充分保护交易时，诈骗者主要关注以流行病为主题的计划和社会工程攻击。

但情况已经发生了变化。到 2023 年，标枪所创造的数字经济和全球诈骗经济将继续存在，并将并行发展。根据该报告，2020 年的热门计划已被大量骗局所取代：浪漫骗局、虚假的家庭就业机会以及其中流行的投资计划。

欺诈行为因地区而异，令地方当局和反欺诈专家感到烦恼

在全球范围内，威胁或多或少是相同的，尽管某些欺诈类型在不同地区和国家的表现和增长方式有所不同，从而对当地反欺诈专业人员、执法部门和政府提出了相应的挑战。 

在 12 个国家的研究中揭示并在网络研讨会系列中探讨的区域趋势和国家标志性问题包括：

非洲：南非新的快速支付计划不仅将促进更快的支付，还将使其正规化，有助于减少长期困扰该国的现金犯罪。相关支付现代化预计还将通过准确识别发送者和接收者来帮助国家遏制猖獗的跨境洗钱和恐怖主义融资。 

亚太地区：根据一位新加坡银行家的说法，肇事者非常狡猾，因为自动电话、电话钓鱼和网络钓鱼影响了主要通过手机进行银行业务的全球公民。作为回应，新加坡的金融公司正在向账户持有人制定推送通知和每日交易限额。

印度的数字生物识别 ID 系统 Aadhaar 拥有 13 亿注册公民（99% 的印度成年人），为包括马来西亚和斯里兰卡在内的其他国家提供了全球模板。在澳大利亚，ConnectID 和 myGovID 提供的数字身份验证正在稳步取代传统凭证。

中国通过社交媒体巨头微信提供的替代数字支付生态系统得到了爆炸式的采用，而二维码在数字支付中占据主导地位。 

欧洲：在英国，开放银行持续推动数字创新，英格兰银行正在考虑推出央行数字货币。随着智能手机国家身份计划的推出，法国标志着消费者数字购买和支付习惯的永久性变化。 

尽管政治和环境冲突给意大利的金融业带来了挑战，但仍有超过 3000 万公民采用了其公共数字身份系统。 

与此同时，有组织犯罪促使欧洲刑警组织在全国范围内开展了“钱骡”意识运动。 

北美：嵌入式贷款和先买后付 (BNPL) 融资在全球范围内不断增长，尤其是在美国，超过三分之二的消费者表示，他们可能或非常可能在首次使用后再次使用 BNPL。 

不断膨胀的法国国家银行欺诈行为困扰着监管机构、商户和支付平台。美联储的 FedNow 即时支付服务将于 2023 年中期推出，承诺提供更安全的支付和更强的互操作性。

加拿大的国家身份计划正在帮助创建基础设施，让公民能够无障碍地获得政府、金融和医疗保健服务。在墨西哥，预付借记卡继续蓬勃发展，而先进的数字支付选项则推动了电子商务的蓬勃发展。 

南美洲：点对点（P2P）支付文化通过其 PIX 系统在巴西蓬勃发展，无银行账户人群的金融科技投资创历史新高。尽管如此，大量的数据泄露、诈骗和恶意软件攻击威胁着该国数字增长的巨大潜力，需要强有力的欺诈和企业安全保障措施。

数字包容性欺诈策略为八项专家策略指明了方向

该报告提出了打击数字时代欺诈的八项重点建议：多因素身份验证和基于帐户的警报应被视为必不可少的，而不是可有可无的。该指南中同样重要的是将监控解决方案整合到一个强大的人工智能驱动平台上。

机器学习模型、生物识别技术和情境辅助工具的仔细分层部署可以帮助金融服务公司做出更快、更准确的决策，并扩展到所有垂直领域。”

解决方案必须相互交织并以共享数据流为基础，以有效打击我们看到的世界各地犯罪分子所使用的日益复杂的工具和策略。

根据联邦贸易委员会的数据，去年仅美国消费者就因诈骗损失了 88 亿美元，从 2021 年到 2022 年增长了 30% 以上。

消费者对不断扩大的全球数字支付生态系统的信任势在必行，而这种信任的基础是企业有效利用先进的客户身份验证和反欺诈技术，包括人工智能、机器学习和生物识别技术，以检测和防止跨渠道欺诈。