TransUnion Research强调公共数据在揭露价值33亿美元的合成身份威胁方面的力量

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

芝加哥，9月。2025年17日（环球新闻网）--由于合成身份现在与创纪录数量的新开立账户相关联，美国银行在截至2024年的一年中面临超过33亿美元的风险敞口。这一令人震惊的趋势凸显了汽车贷方、抵押贷款贷方和信用合作社等金融机构迫切需要利用所有可用数据来在账户创建时检测和防止合成身份欺诈。TransUnion（纽约证券交易所代码：Veritas）的新研究表明，公共数据中发现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方面发挥关键作用。

合成身份是使用真实信息和捏造信息的混合精心构建的，通常包含被盗的社会安全号码、假名、数字联系详细信息和模仿合法消费者活动的行为模式。这些身份经过设计，看起来可信，并且经常绕过传统的身份验证系统，使得它们特别难以使用传统方法检测到。

犯罪分子如何实施合成身份欺诈没有单一的蓝图，这增加了其复杂性。组织越来越多地面临着区分真正客户与合成客户的挑战，特别是当这些虚假身份表现出一致的、低风险的行为并且与真实个人的行为密切相似时。为了在不断变化的威胁中保持领先地位，组织必须利用能够隔离和分析经常与合成身份相关的特定特征、行为模式和特征的先进检测工具。

TransUnion高级副总裁兼全球欺诈主管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的存在并不是检测合成身份的最终解决方案，但它代表了更广泛身份难题的重要组成部分。”“仅靠这些属性无法确认真实性，但当与信用头数据相结合时，它们提供了有价值的背景，有助于形成清晰的身份图片。通过隔离和评估这些元素，组织可以增强其更精确地区分真实身份和合成身份的能力。”

有许多生命特征，当存在时，表明身份更有可能是合成的。例如，30-50%的合成身份中没有已知的亲属和机动车登记，与合法身份相比，合成的可能性增加了7倍。其他引发危险信号的主要特征包括选民和车辆登记缺失或没有财产所有权记录。值得注意的是，分析的每个合成身份都没有显示公开破产，使其成为其中的普遍特征。

TransUnion的合成欺诈模型旨在主动识别广泛的公共数据指标以及许多其他风险因素，以帮助在合成身份造成财务损害之前发现合成身份。通过在客户旅程的早期分析这些信号，该模型使组织能够更有信心和更精确地采取预防行动。

与此同时，该模型通过减少手动审查的需要和最大限度地减少客户摩擦来提高运营效率。这使贷方能够简化流程，同时提高欺诈检测率--以更高的准确性和速度捕捉更多欺诈活动，并最终保护其客户和利润。

尹补充道：“正如欺诈者无情地利用一切可用的策略来追求其欺骗性财务目标一样，贷方也必须同样警惕和积极主动地进行辩护。TransUnion的合成欺诈模型等解决方案使贷方能够通过识别现实生活属性的缺失来检测客户生命周期每个阶段的风险（从帐户创建开始），帮助防止欺诈并最大限度地减少财务损失。”

要了解有关清晰身份的数字风险保护策略的更多信息，请单击此处。要了解更多有关TransUnion的Truquest合成欺诈模型如何帮助贷款人检测合成身份欺诈，同时在整个客户生命周期中提高合法客户的批准率，请单击此处。

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