AI驅動欺詐來勢洶洶 僅7%機構具備充分防禦能力

隨著人工智能技術日益普及，不法分子的詐騙手段亦持續升級。根據特许诈骗审查师学会（ACFE）與數據分析巨頭SAS最新發表的《2026年反欺詐技術基準測試報告》，全球只有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的準備水平，反映企業在面對新型科技犯罪時普遍處於被動狀態。

是次調查共訪問713名遍及全球八大地區的反欺詐業界專家，受訪者來自政府及公共部門、银行业、金融服務業、專業服務、製造業、保險、科技、教育、能源及醫療保健等多個重要行業。調查結果揭示一個令人憂慮的現象：儘管AI工具成本低廉且容易取得，卻成為騙徒發動大規模攻擊的武器，導致相關欺詐活動數字攀升至歷史新高。

ACFE總裁John Gill指出：「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。」

Deepfake攻擊最嚴峻 近八成受訪者錄得升幅

調查顯示，各種AI驅動的詐騙手法在過去兩年均錄得顯著升幅。當中以Deepfake社交工程的增幅最為嚴峻，77%受訪者表示其升幅為「輕微到明顯」；消費者欺詐及騙案、生成式AI文件詐騙或偽造，以及Deepfake數碼注入攻擊的升幅亦分別達到75%、75%及72%。展望未來，55%受訪者預料Deepfake社交工程及生成式AI文件詐騙將於未來24個月內進一步劇增。

從物理生物識別技術、代理及生成式AI，以至量子AI，多項新興技術正迅速成熟，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。

AI應用落後 管治機制遠未達標

在AI採用方面，雖然只有四分一（25%）的機構在反欺詐工作中採用AI或機器學習技術，較2024年的18%有所上升，但仍有28%預計將於2028年前開始採用相關技術。面對仍在觀望的機構，報告指出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AI能力的時間已愈來愈短。

更值得關注的是管治機制嚴重落後於AI採用速度。調查發現近九成（86%）的機構認為在採用生成式AI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或機器學習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 新興技術展現發展潛力

即使超過一半（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，但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。

在新興技術應用方面，生成式AI正從概念走向實際應用。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%）、風險識別或評估（46%），以及報告撰寫（45%）。

AI代理的發展熱度亦持續升溫。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。

物理生物識別技術已成為目前反欺詐計劃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。量子運算方面，大部分（62%）受訪者均預期量子運算及量子AI將於2030年前對欺詐偵測及預防產生實質影響，另有11%認為影響已經開始出現。

企業需正視威脅 及早部署應對策略

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。企業每一個季度花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。」

面對AI驅動欺詐威脅急速攀升，問題的關鍵已不在於是否採用反欺詐創新技術，而是企業是否能夠承受繼續觀望所帶來的嚴峻風險。是次研究結果清楚地警告：若企業不及時強化其AI驅動欺詐防禦能力，將面臨更大的成為攻擊目標的風險。