TransUnion Research強調公共數據在揭露價值33億美元的合成身份威脅方面的力量

新的分析表明，缺失的現實世界屬性（如選民登記、車輛所有權和家庭關係）如何幫助貸方檢測合成身份並減少欺詐風險

芝加哥，9月。2025年17日（環球新聞網）--由於合成身份現在與創紀錄數量的新開立賬户相關聯，美國銀行在截至2024年的一年中面臨超過33億美元的風險敞口。這一令人震驚的趨勢凸顯了汽車貸方、抵押貸款貸方和信用合作社等金融機構迫切需要利用所有可用數據來在賬户創建時檢測和防止合成身份欺詐。TransUnion（紐約證券交易所代碼：Veritas）的新研究表明，公共數據中發現的關鍵特徵和行為特徵可以在這些欺騙性身份構成風險之前識別它們方面發揮關鍵作用。

合成身份是使用真實信息和捏造信息的混合精心構建的，通常包含被盜的社會安全號碼、假名、數字聯繫詳細信息和模仿合法消費者活動的行為模式。這些身份經過設計，看起來可信，並且經常繞過傳統的身份驗證系統，使得它們特別難以使用傳統方法檢測到。

犯罪分子如何實施合成身份欺詐沒有單一的藍圖，這增加了其複雜性。組織越來越多地面臨着區分真正客户與合成客户的挑戰，特別是當這些虛假身份表現出一致的、低風險的行為並且與真實個人的行為密切相似時。爲了在不斷變化的威脅中保持領先地位，組織必須利用能夠隔離和分析經常與合成身份相關的特定特徵、行為模式和特徵的先進檢測工具。

TransUnion高級副總裁兼全球欺詐主管Steve Yin表示：「雖然車輛所有權、選民登記或家庭關係等生活特徵的存在並不是檢測合成身份的最終解決方案，但它代表了更廣泛身份難題的重要組成部分。」「僅靠這些屬性無法確認真實性，但當與信用頭數據相結合時，它們提供了有價值的背景，有助於形成清晰的身份圖片。通過隔離和評估這些元素，組織可以增強其更精確地區分真實身份和合成身份的能力。」

有許多生命特徵，當存在時，表明身份更有可能是合成的。例如，30-50%的合成身份中沒有已知的親屬和機動車登記，與合法身份相比，合成的可能性增加了7倍。其他引發危險信號的主要特徵包括選民和車輛登記缺失或沒有財產所有權記錄。值得注意的是，分析的每個合成身份都沒有顯示公開破產，使其成為其中的普遍特徵。

TransUnion的合成欺詐模型旨在主動識別廣泛的公共數據指標以及許多其他風險因素，以幫助在合成身份造成財務損害之前發現合成身份。通過在客户旅程的早期分析這些信號，該模型使組織能夠更有信心和更精確地採取預防行動。

與此同時，該模型通過減少手動審查的需要和最大限度地減少客户摩擦來提高運營效率。這使貸方能夠簡化流程，同時提高欺詐檢測率--以更高的準確性和速度捕捉更多欺詐活動，並最終保護其客户和利潤。

尹補充道：「正如欺詐者無情地利用一切可用的策略來追求其欺騙性財務目標一樣，貸方也必須同樣警惕和積極主動地進行辯護。TransUnion的合成欺詐模型等解決方案使貸方能夠通過識別現實生活屬性的缺失來檢測客户生命周期每個階段的風險（從帳户創建開始），幫助防止欺詐並最大限度地減少財務損失。」

要了解有關清晰身份的數字風險保護策略的更多信息，請單擊此處。要了解更多有關TransUnion的Truquest合成欺詐模型如何幫助貸款人檢測合成身份欺詐，同時在整個客户生命周期中提高合法客户的批准率，請單擊此處。

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