はじめに
人工知能は、金融詐欺の現場をかつてない方法で変貌させつつある。2024年初頭、詐欺師たちはAIが生成したディープフェイクを使ってビデオ通話で幹部になりすまし、香港の従業員を騙して、銀行口座に振り込ませた。 $2500万ドル 詐欺師たちへ[1][2].このような事件は、生成的AIが犯罪者に、銀行とその顧客をターゲットにした非常に説得力のある詐欺を作り上げる力を与えていることを示している。規制当局は警鐘を鳴らしている。米国財務省のFinCENは2024年後半、銀行の認証を回避するための偽の身分証明書など、AIが生成した「ディープフェイク」メディアを使った詐欺の増加を警告するアラートを発表した。[3][4].このホワイトペーパーでは、最新情報を検証する。 金融サービスにおけるAI不正の動向 また、金融機関がどのように防御を強化できるかを議論します。ディープフェイクのなりすましから合成IDに至るまで、詐欺師がどのようにジェネレーティブAIを武器にしているのかを探り、テクノロジーと戦略（以下のような高度な検知ツールを含む）について概説します。 トゥルースキャンこの進化する脅威に対抗するために、詐欺チームや経営陣が展開できるものである。
金融サービスにおける主なAI不正動向
AIと機械学習は、詐欺をより大規模かつ巧妙に行うために悪質業者によって活用されている。注目すべき AIによる詐欺の手口 銀行、フィンテック、保険会社に影響を与えるものとして、以下が挙げられる：
- ディープフェイクなりすまし詐欺： 犯罪者が使う AIが生成したビデオとオーディオ は、信頼できる個人（CEOや顧客など）にリアルタイムでなりすますことができる。例えば、本物そっくりのディープフェイクの声は、不正な電信送金を承認するためのビッシング（音声フィッシング）攻撃で使用されており、AIが作成したビデオは、従業員を騙して偽の取引を承認させている。[1][5].これらの合成メディアは、あなたが思っている人物と本当に話しているかどうかを知ることを困難にし、上記の$25Mディープフェイク事件のような高額強盗を可能にする。ディープフェイクは 手頃な価格で生産が容易声のクローンを作成するのに必要な音声はわずか20～30秒、一見本物のように見えるビデオを作成するのに必要な時間は1時間以下である。[6].
- AIが強化するフィッシングとBEC： ジェネレーティブAIは、フィッシングメールやソーシャル・エンジニアリングなど、ソーシャル・エンジニアリングのスキームを加速させている。 ビジネスメール侵害（BEC）.AIチャットボットは、完璧なビジネス言語で高度にパーソナライズされた詐欺メールを作成し、CEOの文体を模倣したり、説得力のある偽の業者請求書を大規模に作成したりすることができる。実際、以下のようなアンダーグラウンドのツールもある。 不正GPT そして ワームGPT (ChatGPTのフィルタリングされていないバージョン）は、サイバー犯罪者がフィッシングやマルウェアの作成を自動化するのに役立っている。[7][8].つまり、最小限のスキルしか持たない詐欺師志願者が、洗練されたフィッシング・キャンペーンや悪質なコードを簡単に作成できるということだ。AIを使えば、一人の犯罪者が何千通ものオーダーメイドの詐欺メールやテキストメッセージを送りつけることができ、従来の詐欺の手口を大幅に拡大することができる。FBIのインターネット犯罪センターは、すでに次のようなことを確認している。 $27億ドル以上 2022年、BEC詐欺による被害が増加、AIがその被害をさらに拡大させる恐れ[9][10].
- 合成IDと文書詐欺： ジェネレーティブAIが合成ID詐欺のブームに拍車をかける最も急成長している金融犯罪のひとつである。[11][12].詐欺師は、本物の個人データと偽の個人データを組み合わせて「フランケンシュタイン」IDを作成し、AIを使って次のようにする。 現実的な裏付け資料を作成する - 偽造パスポートや銀行口座の明細書から給与明細書まで[7].AI画像ジェネレーターと編集ツールは、偽造することができます。 本物そっくりのIDと写真 何気ない検査を通過する。AIが操作した画像や動画によって、生存チェックや自撮り写真による認証さえも破られる可能性がある。何千もの偽のペルソナ（それぞれAIが生成したプロフィール写真やソーシャルメディアなど）を自動作成することで、犯罪者は銀行口座を開設したり、ローンを一括で申し込んだりして、資金洗浄や貸し倒れを行うことができる。合成ID詐欺による損失は、以下のように推定されている。 2023年に$350億ドル[13]そして、ジェネレーティブAIは、偽造IDをより安価に、より発見しにくくすることで、この傾向を加速させている。
- 自動化された詐欺と脱税： 偽コンテンツの作成にとどまらず、AIは詐欺師を支援する 計画を最大限に成功させる.高度なボットは、検出トリガーを回避するためにMLを使用して、電子商取引サイトで盗まれたクレジットカードの詳細を迅速にテストすることができます。AIは、犯罪者が組織のセキュリティの最も弱いリンクを特定したり、電話ベースの本人確認を破るために音声応答を合成したりするのにも役立つ。ダークウェブ上の家内工業は現在、「サービスとしての詐欺」AIツールをわずか$20で販売している。[14].AI能力の民主化は、低レベルの犯罪者でも高度に洗練された詐欺攻撃を仕掛けることができることを意味する。この軍拡競争は、検知を逃れることにも及んでいる。詐欺師はAIを使って銀行の不正防止システムを探り、フィルターをすり抜ける方法を見つけるまでアプローチを改良する。[15].要するに、AIは不正行為を可能にしているのだ。 かつてない規模と効率で従来のディフェンスに挑戦する。
こうしたAIを活用した戦術はすでに始まっている。 驚くべき速さで増殖.小切手の偽造やフィッシングのような伝統的な詐欺の手口は何年も前から存在していたが、AIがその量と現実性を増大させている。データは明確に物語っている：AI詐欺は サージング.
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ディープフェイク関連の詐欺事件が急増している。2022年には22件しか記録されていなかったディープフェイク詐欺事件は、2023年には42件、2024年には150件にまで爆発的に増加した。2025年の第1四半期だけで 179件のディープフェイク詐欺事件 2024年通年の合計を上回った。[16][17].
最近の業界分析もこうした傾向を反映している。ある報告書では 700%ディープフェイク事件の増加 2023年にフィンテック企業をターゲットに[18].さらに驚くべきことに、北米では 1,740%ディープフェイク詐欺事件の急増 2022年から2023年の間[19].多くの銀行や被害者は、AIが生成した欺瞞を検知する準備がまだできていない。
金融機関への影響と課題
AIによる不正行為の増加 重大な影響 金融機関、その顧客、そしてより広範な金融システムに対して。最も直接的な影響は金銭的損失である。業界の予測では、2027年までに ジェネレーティブAIが可能にする詐欺被害、米国で$400億円に達する可能性2023年の$123億ドルから増加[20].この3倍以上の増加(a 32% CAGR)は、不正リスクがドルベースでどれだけ急速に拡大しているかを反映している。
AIを活用した不正行為による損失が劇的に増加している。デロイトは、ジェネレーティブAIに関連する米国の金融詐欺の損失は、以下のように増加すると予測している。 2023年の1TP7123億ドルから2027年には1TP740億ドルへ[20].
生損だけでなく、風評被害もある。 信託費用.消費者は銀行が自分たちを守ってくれることを期待しているが、AIを使った詐欺はデジタル・チャネルに対する信頼を損なっている。例えば、顧客が説得力のあるディープフェイク詐欺（偽の銀行員のビデオ通話など）の被害に遭った場合、セキュリティが不十分だと銀行を非難するかもしれない。 国民の信頼 音声認証、電子メール、そしてビデオ会議でさえ、「見たもの／聞いたもの」が本物と見なされなくなれば、その価値は損なわれる。[21].調査によると、米国／英国の財務専門家の85%が、ディープフェイク詐欺を組織のセキュリティに対する「存立危機事態」と見なしている。[22].これらの市場の企業の半数以上が、ディープフェイク詐欺の標的にされたと報告している。 標的となった者のうち43%が攻撃の成功を認めている。 彼らを欺いて[23].インシデントが成功するたびに、金銭的な損害が発生するだけでなく、金融機関に対する顧客の信頼も失われていく。
金融機関もまた、次の課題に取り組んでいる。 運営とコンプライアンスの課題 AI詐欺から不正対策チームは、アラートやインシデントの急増に直面し、調査リソースを圧迫している。既存の詐欺検出モデル（その多くはルールや古い機械学習技術に依存している）は、合法的に見えるAI合成コンテンツを認識するのに苦労する可能性がある。実際、ラボで開発された最先端のディープフェイク検知システムは、以下のようなケースに直面すると、その精度がほぼ50%低下する。 現実のディープフェイク 野生の[24].人間のスタッフは、あまりうまくいかない。研究によると、人が高品質のディープフェイクビデオを見分けることができるのは、次の程度だという。 当時の55%-60%かろうじて偶然を上回る[25].このことは、新しいツールがなければ、銀行はAIによる詐欺の試みの大部分を見逃すことになることを示している。
また 規制の次元.規制当局や法執行機関は（FinCENの警告が示すように）リスクを強く認識しており、金融機関が適応することを期待している。銀行はAIの時代において、顧客確認や詐欺報告に関するガイドラインの厳格化に直面するかもしれない。例えば、銀行の従業員がディープフェイクに騙されて$1,000万ドルの送金を承認した場合、規制当局は銀行の管理体制やデューデリジェンス・プロセスを精査する可能性がある。その 銀行秘密保護法 サイバー犯罪およびディープフェイクに関連する活動の疑いに関する報告が明示的に含まれるようになった。[26][4]つまり、銀行は、AIが生成した詐欺の指標を認識し、疑わしい活動報告書（Suspicious Activity Report：SAR）で報告するよう職員を訓練しなければならない。AIを活用した詐欺手法への対応を怠ると、予見可能なAIを活用した詐欺を防ぐために銀行が十分な対応をしていなかったと顧客や取引先から反論された場合、コンプライアンス違反や法的責任を問われる可能性がある。
おそらく最大の課題は この新たな脅威の非対称性.ジェネレーティブAIは、攻撃者のコストとスキルの障壁を大幅に下げると同時に、攻撃の量とリアリズムを指数関数的に増加させる。たった1件のディープフェイクの噂や、説得力のあるボイスクローン通話が、何百万ドルもの認証投資を打ち負かす可能性がある。一方、防御側は、すべての取引と対話の真正性を検証しなければならないが、これははるかに困難な作業である。まさに軍拡競争だ：AIは詐欺師がセキュリティを回避するための自己更新ツールキットを提供するため、銀行は防御策も常に更新する必要がある。[15][27].多くの金融機関は、十分な準備ができていないことを認めている。 80%以上の企業がディープフェイク攻撃に対する正式な対応計画を策定していないまた、半数以上がディープフェイクのリスクに関する従業員研修を行っていない。[28][29].この準備態勢のギャップは、組織が現在脆弱であることを意味するが、同時に対策が必要な場所も浮き彫りにしている。
注目すべき、そして悲痛な指標は、最近の業界レポートから得られている： 金融セクターにおける詐欺の試みの42.5%が、何らかの形でAIを利用している。[30].言い換えれば、銀行が遭遇する詐欺攻撃の半数近くは、AIで生成された文書、合成音声、機械で生成されたフィッシング・メッセージなど、AIの要素を持っている。この統計は、AIが仮想的な将来の脅威ではなく、すでに現実に存在し、金融機関に適応を迫り、損失を拡大させていることを強調している。
AIを活用した不正行為からの防御：戦略とソリューション
AI主導の詐欺に立ち向かうには、詐欺防止戦略を進化させる必要がある。従来のアプローチ（手作業による検証や静的なルールエンジンなど）では、形を変えるAI詐欺には太刀打ちできない。その代わりに、銀行は以下を採用する必要がある。 技術、トレーニング、チームワーク 流れを変えるために以下では、主な戦略と新たな解決策について概説する：
- AIと戦うためにAIを活用する（高度検出ツール）： 金融機関はますます AIを活用した検知ソリューション AIが生成したコンテンツと異常を識別する。要するに、火には火で対抗する必要があるのだ。次のような新しい企業向けツールがある。 トゥルースキャン テキスト、画像、音声、ビデオにまたがるマルチモーダルAI検出を提供し、コンテンツのリアルタイム認証を支援する。[31].例えば、銀行はAIテキスト検出器を導入して、フィッシングメールや偽の顧客からの問い合わせを示す可能性のある、AIが生成した言語の兆候がないか、受信通信（電子メール、チャットメッセージ）をスキャンすることができます。TruthScanのAIテキスト検出システムは、GPT-4のようなモデルから、AIが書いたコンテンツを識別することができます。 99%+の精度どの文章がAIによって生成されたものかを特定することもできる。[32][33].同様に、AI画像鑑識ツールは文書や画像を検証することができる。 AI画像検出器 提出された運転免許証や公共料金の請求書が、AIが生成した画像の既知のパターンと比較することで、デジタルで作成または操作されたものであるかどうかを判定することができる。[34].音声による脅威に対して、銀行は次のような対策を取り始めている。 音声ディープフェイク検出器 - は、通話音声を分析し、合成音声の音響指紋を検出するソリューションです。例えば、TruthScanのAI Voice Detectorは、音声クローニングの兆候を聞き取り、以下のことが可能です。 スピーカーの信頼性を確認する なりすまし電話を防ぐ[35].APIを介してこれらの検出器をワークフローに統合することで、金融機関は取引や対話のバックグラウンドでAIコンテンツを自動的にスクリーニングすることができる。これは、人間の目や耳が見逃す可能性のあるものをキャッチし、マシンスピードで動作する追加の防御層を提供します。
- 多要素および帯域外検証の実装： AIが声や画像を信用することを難しくしているため、銀行はAIが簡単に偽造できない認証方法にもっと依存すべきである。これには、安全なチャネルを使った多要素認証（MFA）も含まれる。例えば、電信送金依頼が電子メールやビデオ通話で来た場合、依頼者の既知の携帯端末に送信されるワンタイムパスコードや、登録された信頼できる電話番号へのコールバックなど、第2の要素を要求する。例えば、顧客に特定のジェスチャーや単語を使ったライブの自撮り写真を撮ってもらうなど、ディープフェイク・ビデオでは複製が困難な「ライブ性」チェックを追加している銀行もある。バイオメトリクス認証は、なりすまし防止策（例えば、3D顔の深さのスキャンや、ディープフェイクがしばしば模倣できない微妙な目の動きの監視）で強化することができる。[27]).重要なのは、単一障害点を避けることである。AIのディープフェイクが1つのチャンネル（例えば音声認証）を欺くことができたとしても、連携した帯域外チェックやバイオメトリック検査は、不正を明らかにするために必要なチャレンジを提供することができる。 ゼロ・トラストの原則 たとえ "既知の "重役や顧客からのものであっても）要請されていない、あるいは予期していない指示は、独立したルートを通じて確認されるまでは、疑わしいものとして扱うこと。
- 従業員研修と不正行為の認識： 特に詐欺師は、人間の信頼という最も弱い部分を狙うことが多いからだ。金融機関は、詐欺防止チームや現場のスタッフに対して、AIを利用した詐欺に関する定期的なトレーニングに投資すべきである。従業員は、ディープフェイクやソーシャル・エンジニアリングの赤信号を認識することを学ばなければならない。これには、微妙な異常（例えば、ビデオ通話におけるリップシンクの問題、不自然なイントネーションや少なすぎるバックグラウンドノイズを含む音声-合成音声の潜在的な兆候-）に関するトレーニングも含まれる。の文化を奨励する。 ベリフィケーション従業員は、疑わしい取引や要求があれば、たとえそれがCEOからのものであったとしても、それを一時停止し、独自に検証する権限を与えられていると感じるべきである。のケース フェラーリCEOの声によるなりすまし ある幹部が、偽者が答えられないような個人的な質問をすることによって、その策略を見破ったのである。[36].フィッシングやディープフェイクのシミュレーション訓練も有効だ。フィッシング・シミュレーションを実施して従業員を訓練するのと同様に、ディープフェイクのボイスメールや偽のビデオ会議をシミュレートし、従業員がそれを検知するかどうかを確認することができる。こうすることで、実際の攻撃に対抗するためのマッスルメモリーが構築される。ということを考えると 50%以上の企業がディープフェイクへの対応プロトコルを持たず、トレーニングもほとんど行っていない。[29]このようなプログラムを導入することは、レジリエンスを向上させるために必要なことである。
- 不正分析と異常検知： 銀行は、不正分析を強化することで、AIを防御面で活用し続けるべきである。最新の不正検知システムは、取引をリアルタイムで分析し、異常やリスクの高いパターンにフラグを立てる機械学習モデルを採用している。これらのモデルは、AI主導の不正行為を示すシグナルを含むように更新される必要がある。例えば、ボットによるアカウント乗っ取りに関連するメタデータや行動パターン（例：あり得ないほど速いフォーム入力時間、自動化されたスクリプトを示唆する完全に一貫した入力パターン）を検出するために、MLモデルを訓練することができる。言語モデルは、メッセージの内容を分析し、サプライヤーからのEメールが以下のようなものである場合にフラグを立てるために使用できる。 AIサウンド または過度に定型的なもの（前述のAIテキスト検出と組み合わせる）。JPMorganのような銀行は、ソーシャルエンジニアリングの試みを示す可能性のあるフレーズやコンテキストを検出するために、社内コミュニケーションに大規模な言語モデルを使用し始めている。[37].マスターカードなどの決済ネットワークは、膨大なデータセット（数十億件の取引）をAIでスキャンし、従来のルールでは見逃してしまうような不正取引を特定している。[38].つまり ディフェンシブAI は攻撃型AIと同様に革新的でなければならない。企業は、ディープフェイク・コンテンツ、合成ID、および生成的な攻撃パターンを検出するためのAIモデルの開発または購入を検討すべきである。重要なことは、これらのモデルは、AI詐欺の最新の事例（オンライン学習または連合学習と呼ばれる慣行）で継続的に再トレーニングされ、犯罪者の急速に進化する戦術に対応できるようにすることである。[39][40].
- コラボレーションと情報共有： AIを活用した不正行為に対抗するには、金融機関内および金融機関間の協力が必要となる。組織の枠を超えた脅威に対しては、サイロ化した取り組みでは効果が薄い。 不正防止チーム、サイバーセキュリティチーム、IT部門 例えば、セキュリティ・チームはビデオ会議ツールにディープフェイク検知を導入し、詐欺チームは取引監視にコンテンツ・スキャンを統合することができる。より広範なレベルでは、銀行は金融サービス情報共有分析センター（FS-ISAC）のような業界団体に参加し、新たなAI詐欺スキームに関する情報を交換すべきである。[41].ある銀行が斬新なディープフェイク攻撃のベクトルを発見した場合、その洞察を共有することで、他の銀行が攻撃を受ける前にそのギャップを埋めることができる。AIを含むシナリオ（ディープフェイクの幹部詐欺やAIが生成したID認証のバイパスなど）を用いた合同演習や「レッドチーム」シミュレーションは、業界コンソーシアムを通じて、あるいは規制当局の支援を受けて実施することができる。規制当局自身もAIリスクに注目しているため、積極的に関与することが賢明である。AI利用に関する標準やガイドラインに貢献することで、銀行はより安全なエコシステムの形成に貢献できる。最終的には 一行の脅威は全行の脅威となる この空間で[42]集団的な防衛アプローチによって、AIを活用した不正行為を検知・抑止する能力が強化される。
- 顧客教育と信頼対策： 最後に、金融機関は顧客啓発の役割を見落としてはならない。一般消費者をターゲットにしたディープフェイクやAI詐欺（例えば、祖父母詐欺における偽の声や、AIによって生成された偽の「技術サポート」チャットなど）において、銀行はこれらの危険性について顧客を教育することができる。すでに多くの銀行がフィッシングに関するアラートを送信しているが、これを拡大し、AIのボイス・クローニングやディープフェイク・ビデオについても言及し、リクエストの確認方法に関するヒントを提供することができる。先進的な組織の中には プッシュ通知 または、既知の詐欺が出回っている場合、アプリに警告を表示する（例：「ご注意ください：詐欺師が家族の声変わりを使って金銭を要求することがあります」）。[43].攻撃を直接防ぐことはできないが、教育によって成功率を低下させ、銀行がセキュリティのパートナーであることを強化することができる。さらに、最先端の詐欺防止策に投資している銀行は、顧客に対し、詐欺防止策を以下のように強調する必要がある。 差別化要因 - 例えば、すべてのビデオ通話や提出書類がAIによって真正性をスキャンされていることを顧客に知らせることで、（機密性の高い方法を漏らすことなく）銀行は利用可能なあらゆるツールを使って顧客を保護していることを顧客に安心させることができる。銀行がサービスにおいてAIの利点を十分に活用するためには、デジタルの信頼を維持することが重要であるため、透明性と顧客重視のセーフガードは全体的な防衛策の一部となる。
AIコンテンツ検出サービスの役割
AI時代のアンチ・フラウド・ツールキットの礎石は、以下のものを使用することである。 AIコンテンツ検出サービス.これらのサービスは、人間のレビュアーをすり抜ける可能性のある、AIが生成したコンテンツの「指紋」を見つけることに特化している。TruthScanはそのようなプロバイダーの1つで、エンタープライズ・グレードの AI検出スイート 複数のコンテンツタイプにまたがる。金融機関はこれらのツールを統合して、偽造や詐欺の指標を自動的にスクリーニングすることができる：
- 文書と画像の検証： TruthScanのプラットフォームにより、銀行は以下のことが可能になる。 AIが作成した不正な財務書類をリアルタイムでテストします。[44].つまり、新しい口座が開設されたときや、写真付き身分証明書と給与明細書とともにローン申込書が届いたときに、システムがこれらの画像を即座に分析して、合成生成や改ざんの兆候を見つけることができるのです。99%以上の目標精度[45]AI画像検出器は、偽造ID画像や人間が額面通り承認する可能性のある改ざんされたPDFを検出することができます。この種の 文書の真正性確認 は、口座が開設される前に、合成ID詐欺を阻止するために極めて重要である。
- リアルタイムトランザクション監視： API統合を導入することで、TruthScanは銀行のトランザクション処理にフックし、次のような異常のフラグを立てることができる。 実時間.疑わしいと思われる指示が電子メールで送られてきた場合、電子メール詐欺検出器はメッセージの内容を分析し、それがベンダーや幹部になりすまそうとしているAIモデルによって書かれた可能性が高いかどうかを検出することができます。[46].同様に リアルタイムAIディテクター ライブコミュニケーション（チャットやコラボレーションプラットフォームなど）を監視し、例えば、重要な会議中に偽者のディープフェイクビデオフィードが検出された場合、即座にアラートを提供することができます。[47][48].即座のアラートと自動応答による継続的な監視は、不正行為が発見されないまま発生する可能性を縮小するのに役立つ。
- 音声と映像のディープフェイク防衛 コールセンターとリレーションシップ・マネージャーにとって、TruthScanを取り入れることは非常に重要である。 AI音声検出器 はセキュリティのレイヤーを追加する。詐欺師がボイスクローンを使ってクライアントになりすまして電話をかけてきた場合、システムは通話音声を分析し、AIが合成した要素（自然なマイクロポーズの欠落や音波のアーチファクトなど）が含まれているかどうかフラグを立てることができる。[35].映像面では ディープフェイク検出器 ビデオフレームにコンピュータビジョンアルゴリズムを適用し、不自然な顔の動き、奇妙な照明、リップシンクの不一致など、フェイクを明らかにする矛盾を検出する。[49][50].重要なやり取りにおける声と顔の完全性を検証することで、銀行は従業員を欺こうとする偽者を阻止することができる。これらのツールは、デジタル・コンテンツのためのハイテク嘘発見器のように機能し、バックグラウンドで目に見えないように動作する。
このような検知技術の導入は、プラグアンドプレイの万能薬ではなく、その機関のワークフローに合わせて調整する必要があることは注目に値する。誤検知を管理する必要がある（例えば、AIテキスト検知ツールは、違いを学習するまで、テンプレートベースの正当な通信を疑わしいものとしてフラグを立てるかもしれない）。しかし、適切に統合された場合、これらのツールは組織の以下の能力を著しく向上させる。 不正なコンテンツが被害をもたらす前に発見する.また、監査証跡や分析レポートも作成され、コンプライアンスや不正モデルの継続的な改善に役立つ。
AI検知ツールの有効性は、次の点に大きく依存する。 常時更新.ウイルス対策ソフトウェアが新しいウイルスに対して新しいシグネチャを必要とするように、AI検知器も最新のディープフェイク技術とAIモデルに対する再トレーニングが必要である。TruthScanのようなベンダーは、新しい生成モデルや回避戦術に対応するためにアルゴリズムを更新し、AIが進化しても高い精度を維持している。[51].これにより、社内チームの負担が軽減され、犯罪者が新たなAIトリックに移行している間に銀行が昨日の戦争と戦うことがなくなる。
結論
金融サービス業界は詐欺との戦いで岐路に立たされている。一方では、犯罪者がジェネレーティブAIを急速に導入し、これまで以上に説得力があり、広範な詐欺を仕掛けている。もう一方では、銀行や詐欺対策担当者が自由に使えるAI主導の防御手段が拡大している。成功するのは、以下のような金融機関である。 新たな脅威の状況を認識し、創意工夫を凝らして対応する。.これは、高度な検知能力に投資し、多層的な検証プロセスを統合し、スタッフと顧客の両方を教育し、警戒と適応の文化を育成することを意味する。
今日企業を騙したディープフェイク詐欺も、明日は新たな検知技術で対抗し、来週には詐欺師が手口を変えているかもしれない。したがって、2025年における「業界標準」の不正防止戦略とは、俊敏性と継続的な改善を重視するものである。金融機関は、不正防御システムを以下のように扱うべきである。 生き、学ぶ主体 犯罪の手口と連動して進化するテクノロジー・プロバイダーとのパートナーシップを活用することは、こうした能力を構築するための賢い近道である。例えば、TruthScan（銀行・金融向けにカスタマイズされたソリューションを提供）のような専門企業と協力することで、金融機関の以下の能力を加速させることができる。 規制遵守と顧客の信頼を維持しながら、AIを活用した不正行為を防止する。[52].
結局のところ、AI主導の不正行為から身を守ることは、単にテクノロジーだけの問題ではない。 信頼 金融を支える顧客は、銀行が本物の取引と偽物、本物の顧客とAIの詐欺師を見分けられるという信頼を必要としている。最先端のAI検知ツールを導入し、検証プロトコルを強化し、新たな脅威に先手を打つことで、金融サービス企業はその信頼を維持することができる。この先、敵対勢力による詐欺のイノベーションがさらに企てられることは間違いないが、備えと適切な投資により、銀行は以下のことを確実に実行できる。 AIは脅威よりも資産になる 不正防止の領域においてである。それは達成可能な目標である。混乱を招く恐れのある同じAI技術を、金融システムの完全性を守るために活用することができる。今こそ、不正防止チームとCレベルの経営幹部は断固とした行動を取るべき時なのだ、 詐欺師を出し抜くための高度なソリューションと戦略の導入 そしてデジタル金融の未来を確保する。
情報源 最近の業界レポート、規制当局の警告、テクノロジーのホワイトペーパーは、全体を通して参照されている（デロイト[20][18]世界経済フォーラム[19][24]米国財務省 FinCEN[3][4]連邦準備制度理事会[13]Keepnet Labs[16][30]など）がデータと例を提供している。すべてのデータと例は、読者がさらに調べられるように、インラインで引用されている。
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[2] [5] [6] [19] [21] [24] [25] [27] [36] [39] [40] [41] ディープフェイク時代には危険なAIの検知が不可欠｜世界経済フォーラム
[3] [4] [26] FinCEN、金融機関を標的としたディープフェイクメディアによる詐欺計画に関する注意喚起を発表｜FinCEN.gov
[7] [8] FraudGPTとGenAI：詐欺師は次にAIをどう使うのか？| アロイ
[11] 合成ID詐欺：AIはいかにゲームを変えるか - ボストン連銀
[12] [13] 人工知能が合成ID詐欺の脅威を増大させる
[16] [17] [22] [23] [28] [29] [30] ディープフェイクの統計と動向2025｜主要データとインサイト - Keepnet
[31] [34] [35] [46] [47] [48] TruthScan - エンタープライズAI検知＆コンテンツセキュリティ
[32] [33] [51] AI Detector：エンタープライズグレードのAIテキスト検出 - TruthScan
[44] [45] [52] バンキングAI不正検知｜CROソリューション｜トゥルーススキャン
[49] [50] ディープフェイク検出 - フェイク動画とAI動画を識別 - TruthScan