ภัยเงียบ! ของธุรกิจสินเชื่อจากการปลอมแปลงตัวตนลูกค้า

ภัยเงียบ! ของธุรกิจสินเชื่อจากการปลอมแปลงตัวตนลูกค้าผ่าน Generative AI

ความเสี่ยงที่เกิดขึ้นจากการปลอมแปลงตัวตนลูกค้า

เมื่ออุตสาหกรรมฟินเทค (Fintech) ยังคงเติบโตอย่างรวดเร็วในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ และเทคโนโลยีต่างๆ ได้พัฒนาอย่างรวมเร็วโดยที่ไม่มีการควบคุม นวัตกรรมต่างๆ ได้เพิ่มความสะดวกสบายให้กับผู้ใช้บริการ อย่างไรก็ตามเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้ก็นำมาซึ่งความเสี่ยงต่อธุรกิจเช่นกัน ส่งผลให้การการฉ้อโกงตัวตนหรือ Synthetic Identity Fraud ที่เพิ่มขึ้น  โดยมิจฉาชีพจะสร้างตัวตนที่ไม่มีอยู่จริงโดยใช้ข้อมูลที่มาจากสิ่งที่มีอยู่และข้อมูลที่ประกอบกันเพื่อสร้างตัวตนใหม่ขึ้นมา เป็นเทคนิคนี้ได้รับความนิยมมากขึ้นในกลุ่มธนาคาร กลุ่มผู้ให้บริการทางการเงินและเทคโนโลยีการเงิน (Fintech) ในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้

Generative AI และ Deepfakes กับการปลอมแปลงตัวตน

วิธีหนึ่งในการทำให้สร้างตัวตนสังเคราะห์หรือปลอมแปลงตัวตนที่ดูเหมือนจริง คือ การใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างภาพถ่ายหรือวิดีโอที่เหมือนจริงซึ่งได้รับการจัดการแบบดิจิทัลเพื่อแทนที่ความคล้ายคลึงของบุคคลหนึ่งด้วยอีกบุคคลหนึ่ง หรือแม้กระทั่ง “สร้าง” ผู้คนที่ไม่มีอยู่จริง จนแทบจะแยกไม่ออกจากใบหน้าจริง รวมถึงการเคลื่อนไหวของตาและปากที่เป็นธรรมชาติ ทำให้ในปัจจุบัน Generative AI และ deep fakes ถือเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังอย่างมากในการส่งเสริมความสำเร็จของ การฉ้อโกงข้อมูลประจำตัว (Synthetic Identity Fraud)

  • Deepfake คือการบันทึกวิดีโอที่ถูกบิดเบือน ปรับแต่ง หรือสังเคราะห์ขึ้นโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อนำเสนอตัวแทนที่สร้างโดย AI ของใครบางคน เช่น หน้ากากดิจิทัล รูปแบบต่างๆ ที่ซับซ้อนที่สุดของ  โดยการใช้เทคโนโลยี Deepfake ในการฉ้อโกงข้อมูลระบุตัวตนนั้นครอบคลุมตั้งแต่การโจมตีด้วยการนำเสนอไปจนถึงการโจมตีแบบฉีดข้อมูลดิจิทัล ซึ่งทั้งสองเป็นวิธีที่ใช้สำหรับการพยายามหลีกเลี่ยงการตรวจสอบใบหน้า 

ขั้นตอนการปลอมตัวตนของมิจฉาชีพระหว่างการทำธุรกรรม 

  1. สร้างบัตรประชาชนขึ้นใหม่ โดยในบัตรจะมีรายละเอียดทั้งข้อมูลที่เป็นข้อมูลจริงและข้อมูลเท็จจากที่ได้ขโมยมาผสมกันกัน หรือนำภาพสังเคราะห์ที่ตรงกับภาพถ่ายในเอกสารระบุตัวตนที่ผิดกฎหมายขึ้น จนเกิดเป็นบัตรประชาชนใหม่
  2. เริ่มสมัครสินเชื่อ หากมิจฉาชีพสามารถผ่านขั้นตอนการตรวจสอบและยืนยันตัวตนของธุรกิจไปได้ ทำให้เกิดเป็นความเสี่ยงของธุรกิจที่เพิ่มขึ้นมาหรือความเสี่ยงที่สูญเสียทางการเงิน
  3. ปลอมแปลง Bank Statement ขึ้นใหม่ หลังจากที่มิจฉาชีพผ่านขั้นตอนตรวจสอบและยืนยันตัวตนแล้วมิจฉาชีพจะใช้เอกสารที่มีการสร้างเครดิตหรือประวัติทางธุรกรรมการเงินขึ้นมาใหม่  เช่น มีการปรับเพิ่มวงเงินเครดิตให้สูงสุด  ทำให้ธนาคารหรือสถาบันการเงินแทบจะระบุไม่ได้เลยว่าบุคคลเหล่านี้กำลังเผชิญกับความท้าทายทางการเงิน หรือเป็นผู้กระทำการที่ไม่ดีที่ผิดกฎหมาย 

แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่ธุรกิจจะตรวจสอบข้อมูลลูกค้าด้วยบัตรประชาชนหรือเช็คจากเครดิตบูโรเพียงอย่างเดียว การนำเทคโนโลยีหรือโซลูชันที่ทันสมัยในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลส่วนบุคคลมาปรับใช้เป็นสิ่งที่ธุรกิจให้ความสำคัญอย่างยิ่งในเพราะนอกจากจะแม่นยำในการตรวจสอบข้อมูลยังลดเวลาในการทำงานของบุคลากรในธุรกิจอีกด้วย

การยืนยันตัวตนด้วยวิธี  Biometrics อาจไม่เพียงพออีกต่อไป

 การยืนยันตัวตนด้วยไบโอเมตริก ซึ่งเป็นมาตรฐานปัจจุบันสำหรับการยืนยันตัวตนทางดิจิทัล อาจไม่เพียงพออีกต่อไป การป้องกันและลดความเสี่ยงจาก Synthetic Identity Fraud ต้องใช้การยืนยันตัวตนที่มากกว่า 1 ขั้นตอน  วิธีการตรวจสอบเพื่อป้องกันภัยคุกคามที่ซับซ้อนเหล่านี้ การผสมผสานระหว่างตัวตนสังเคราะห์ (Synthetic Identity) และบัตรประชาชน พร้อมกับ Deepfake  ช่วยเพิ่มความเสี่ยงในกระบวนการ onboarding ผ่านช่องทางออนไลน์สำหรับองค์กรในทุกๆ  อุตสาหกรรม  การใช้ประโยชน์จาก AI ควบคู่ไปกับโซลูชัน Biometrics จะช่วยให้ธุรกิจหรือผู้ให้บริการทางการเงินสามารถปรับปรุงประสบการณ์ onboarding ที่ปลอดภัยได้ยิ่งขึ้นและสามารถต่อสู้กับอันตรายที่เพิ่มขึ้นของการฉ้อโกงทางการเงินได้ เช่น AI ของ UpPass 

  • ใช้ Machine Learning เพื่อตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัย: AI จะวิเคราะห์ได้ว่าใบหน้าและข้อมูลในบัตรมีความสัมพันธ์กันมากน้อยแค่ไหน เพื่อตรวจจับจับความผิดปกติของภาพขณะที่ลูกค้ายืนยันตัวตนได้ว่าเป็นรูปถ่ายที่ถูกปลอมแปลงขึ้นมาหรือเป็นวิดิโอแบบเรียลไทม์ (Real-time)
  • Facial Liveness Detection: ได้รับรองมาตรฐานระดับสูงสุด  The iBeta/NIST Level 2 เพิ่มความสะดวกกับผู้ใช้งานด้วย Passive Liveness Detection คือระบบจะไม่ขอ Action ใดๆ จากผู้ใช้งาน แค่มองตรง ผู้ใช้งานสามาถยืนยันตัวตนได้โดยไม่ต้องหันซ้าย-หันขวา หรือกระพริบตา ก็สามารถยืนยันได้ว่าวิดิเซลฟี่นั้นมาจากใบหน้าคนจริงๆ ไม่ได้มาจากภาพถ่ายบนหน้าจอมือถือ แท็ปเล็ต ซึ่งมีโอกาสที่จะจับ Fraud พลาดค่อนข้างต่ำ มีความแม่นยำสูง
  • Document Spoofing Detection: เพื่อป้องกันการปลอมแปลงบัตรหรือการถ่ายรูปบัตรผ่านรูปภาพบนจอภาพ หรือรูปภาพจากในโทรศัพท์มือถือ

เพราะการตรวจสอบการฉ้อโกงกลายเป็นสิ่งที่มองไม่เห็นได้ด้วยตาเปล่าอีกต่อไป นั่นเป็นเหตุผลที่องค์กรต่างๆ ต้องการเทคโนโลยีมาใช้ในการยืนยันตัวตนและ Biometrics ที่ทันสมัยที่สุดเพื่อต่อสู้กับภัยคุกคาม โซลูชัน Bank Statement OCR สามารถยืนยันความถูกต้องและตรวจสอบได้ว่าเอกสารดังกล่าวไม่ได้ถูกแก้ไข สิ่งนี้จะขัดขวางข้อมูลระบุตัวตนสังเคราะห์ระหว่างการเริ่มใช้งาน ก่อนที่จะเข้าสู่ระบบ

โดยการฉ้อโกงนั้นมีแนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ธุรกิจต้องปรับกระบวนการป้องกันการฉ้อโกงเพื่อรักษาความปลอดภัยในการดำเนินธุรกิจและปกป้องลูกค้าของตนเอง หากธุรกิจไม่มีเทคโนโลยีที่ช่วยป้องกันความซับซ้อนของวิธีการฉ้อโกงต่างๆ และยืนยันตัวตนผู้ใช้งาน จะส่งผลให้เกิด ความเสี่ยงต่อผู้ให้บริการทางการเงินเกิด “หนี้สูญ” หรือ สินทรัพย์ที่เสียไปจากการทุจริต (Loan Frauds)

หากธุรกิจของคุณต้องการขอคำปรึกษาเกี่ยวกับโซลูชันที่ช่วยลดความเสี่ยงให้กับธุรกิจ สามารถติดต่อได้ที่ support@uppass.io หรือนัดหมายและขอชม Demo

อ่านบทความอื่นเพิ่มเติมได้ที่ https://blog.uppass.io