近些年，虽然金融机构在降低银行信用卡欺诈层面获得了较大进度，但现如今又出現了一个新的且持续上涨的危害：合成身份欺诈(synthetic identity fraud)。根据在数字平台上融合真正和仿冒的信息，金融业犯罪者早已可以更好地完成该类欺诈主题活动。
什么是合成身份欺诈?
之前，欺诈者会运用自身或被盗的身份设立新账号。如今，她们可以根据将很多虚报信息和/或被盗或改动的本人鉴别信息(PII)合拼在一起来建立身份。这种信息通常是以数据库查询中盗取，从没什么疑心的受害人处骗取或在暗网上订购。因为在大部分情形下，其对PII被盗的所有人的干扰都比较有限，因而这类欺诈通常较长一段时间都不可能被注意到。
一旦创建了很好的合成身份，就可以开展比较严重的欺诈。在金融信息服务中，这种故意个人行为者很有可能会利用他们来构建优良的个人信用记录，直到之后“个人信用倒闭”并留有高额的未偿负债。她们也许会应用线上销售市场开展“优良”的业务流程，不断充足长的时间段能够取得较好的客户评价，随后依据已确定的订单信息盗取顾客的现钱。不论是盗取资产，选购价格昂贵的物件或是不法挣钱，合成身份的故意概率都是在呈指数级增长，而且会愈来愈受大家喜爱。
合成欺诈已经持续飙升
世界各国的金融机构在鉴别这类错综复杂的欺诈个人行为时都面对着艰难。合成身份欺诈者是专业的互联网犯罪嫌疑人，她们利用影子网络获得合理合法的本人信息，随后将其与假冒的信息结合在一起。下面，她们将应用这一新和成的身份来创建充分的个人信用报告并开展开支或借款，直到她们的开支工作能力做到極限才行。
她们常常会与此同时结合多种多样综合性身份，以最大的水平地激发其效应。并且这类欺诈方法一般难以发觉，由于合成欺诈的“合成”就代表着绝大多数信息全是真實的信息，仅仅不属于这一身份而已，这种信息的完备水平非常之高，例如取名为“张三”，电邮地址便是“zhangsan0202@sina.com”，而不是像过去很不光滑的应用“33229918@qq.com”。
欺诈的经济形势
由于新冠病毒大流行对全世界产生的社会经济危害，预估在今年全世界GDP状况并不开朗。結果便是，这些在困难的行业室内环境中勤奋保持经营的公司必须寻找新的信贷额度，而贷款银行组成的范围也早已并将不断提升。针对零售顾客来讲，一样也存有这类附加银行信贷要求。
如此一来，在这类借款主题活动猛增，投资组合梯度下降法更新的条件中，管控免不了心有余而力不足，欺诈个人行为也非常容易掩藏在其中。这类自然环境使互联网犯罪嫌疑人可以掩藏在社会经济动荡不安的纷扰当中，而银行则无法解决前所未有巨大的授权量，在身份查验全过程中难免会发生疏忽。
因为这种借款必须到期还款，因而难以区别真正消费者的托欠和毁约及其欺诈者的故意进攻。除此之外，在这类下岗、金融及其遭遇别的经济发展艰难的条件中，很有可能会出现越来越多人偏向于根据欺诈方法来维持自身的日常生活。
优先选择考虑到用户体验
在新冠新冠疫情大流行的异常现象下，务必在远程控制方式开展大量的身份鉴别和认证，由于就现在状况看来，在线办公将变成一种常态化。尽管这类方式对顾客和金融机构而言既便捷又快捷，可是当买卖、付款和身份认证彻底存有于数据行业时，开展欺诈也就非常容易多了。
传统式的提升维护的方式，例如更深层次的证实身份的全过程(例如证实“你是你”)，通常会消除一般顾客对该公司的兴趣爱好。没有人喜爱在认证步骤上耗费很多時间，她们常常会挑选别的办理手续更简洁的金融机构进行实际操作。因为害怕丧失顾客，很多金融机构如今为她们的顾客给予流线形且无阻碍的感受，乃至在一定水平上，她们想要接纳从而产生的欺诈风险性。
欺诈者根据持续检测全部金融机构的系统漏洞，明确容易成功的总体目标，随后将进攻集中化在这种组织上，直到其欺诈个人行为被检验到并被停止才行。
有结构的团伙犯罪早已研发出利用这种系统漏洞的新方式，并常常对于几乎沒有个人信用记录的年青人或不大可能定期维护其个人信用报告的老人着手。
阻拦合成欺诈
虽然其多元性已经持续提升，可是身份盗取和合成欺诈并不是金融机构务必学好与之相处的必定结果。金融机构无须为了更好地执行合理的欺诈操纵而放弃其用户体验。
应对这样的事情，很多金融机构的本能反应是改善身份认证全过程，以证实具体客户与应用软件中的客户同样。可是，根据利用包含机器设备数据信息和外界数据库以内的跨方式情报信息，组织既可以维护本身和顾客安全性，也不会使认证流程对顾客而言过度繁杂。
在未来数年中，实体线分析针对阻拦合成欺诈将尤为重要。实体线分析将来源于诸多由来的数据统计在一起，而且更非常容易鉴别信息差别，这恰好是合成身份欺诈的风险数据信号。实体线分析会查询应用软件或个人信用报告上相关员工的全部信息，剖析它们是不是应用一致的详细地址、联系电话、电子邮箱地址、名字英语拼写和别的信息。
此外，金融企业还要更紧密地监控互联网，由于有结构的团伙犯罪通常会留有互相联系的踪迹，而这种踪迹可以应用恰当的技术性和专用工具开展检验。金融机构将必须寻找更强的解决方法，应用聚类分析来追踪资产的主要来源和流入，鉴别很有可能偏向欺诈的方式。
总而言之，金融机构务必面临那样一个实际，即合成身份欺诈者尽管占总顾客群的占比不大，但会严重影响其资金和借款损害。
是时候应用实体线分析、聚类分析和其它一些创造力方式来制订进攻方案，便于合理处理合成欺诈的问题。