TransUnion研究凸显公共数据在揭示33亿美元合成身份威胁中的力量

新的分析表明，选民登记、车辆所有权和家庭关系等缺失的现实世界属性可以帮助贷方检测合成身份并减少欺诈风险

芝加哥，2025年9月17日（GLOBE NEWSWIRE）——随着合成身份与创纪录数量的新开账户关联，截至2024年，美国贷款机构面临的风险敞口超过33亿美元。这一令人担忧的趋势凸显了汽车贷款机构、抵押贷款机构和信用合作社等金融机构迫切需要利用所有可用数据，在账户创建时检测并预防合成身份欺诈。TransUnion（纽约证券交易所代码：TRU）的最新研究表明，公共数据中的关键特征和行为特征可以在这些欺骗性身份构成风险之前识别它们，发挥关键作用。

合成身份是精心构建的，混合了真实信息和虚假信息——通常包含被盗的社会安全号码、虚假姓名、数字联系方式以及模仿合法消费者活动的行为模式。这些身份经过精心设计，看似可信，并且经常能够绕过传统的身份验证系统，因此使用常规方法很难检测到。

目前，犯罪分子如何实施合成身份欺诈尚无统一的蓝图，这增加了其复杂性。企业越来越面临着区分真实客户和合成客户的挑战，尤其是当这些虚假身份表现出与真实客户高度相似的一致、低风险行为时。为了应对不断演变的威胁，企业必须利用先进的检测工具，这些工具能够分离和分析与合成身份经常相关的特定特征、行为模式和特性。

TransUnion 高级副总裁兼全球反欺诈主管 Steve Yin 表示：“虽然车辆所有权、选民登记或家庭关系等生活特征并非识别合成身份的最终解决方案，但它代表了更广泛的身份难题中的一个重要部分。这些属性本身无法确认真实性，但与信用头数据相结合，可以提供宝贵的背景信息，有助于清晰地描绘身份。通过分离和评估这些要素，组织可以更精确地增强区分真实身份和合成身份的能力。”

一些在世特征一旦出现，就表明该身份极有可能是合成身份。例如，在所有合成身份中，30% 到 50% 的复合身份中没有已知亲属且没有机动车登记，这使得合成身份的可能性比合法身份高出 7 倍。其他值得警惕的典型特征包括缺少选民登记和车辆登记，或没有房产所有权记录。值得注意的是，所有被分析的合成身份均未显示任何公开破产记录，这使得破产记录成为合成身份的普遍特征。

TransUnion 的合成欺诈模型旨在主动识别各种公共数据指标以及众多其他风险因素，从而帮助在合成身份造成财务损害之前将其发现。通过在客户旅程的早期阶段分析这些信号，该模型使组织能够更自信、更准确地采取预防措施。

同时，该模式通过减少人工审核需求和最大程度减少客户摩擦，提升了运营效率。这使得贷款机构能够简化流程，同时提高欺诈检测率——以更高的准确性和速度发现更多欺诈活动，最终保护客户和自身利益。

Yin补充道：“正如诈骗分子会不遗余力地利用一切手段来达到其欺骗性的财务目的一样，贷款机构也必须同样保持警惕，积极主动地进行防御。TransUnion的合成欺诈模型等解决方案能够帮助贷款机构在客户生命周期的每个阶段（从创建账户开始）检测风险，识别真实属性的缺失，从而帮助预防欺诈并最大限度地减少财务损失。”

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