隨著 AI 技術日漸普及且成本降低，不法分子正利用這些工具發動更精密的網絡攻擊，令企業防不勝防。特許詐騙審查師學會（ACFE）與數據分析及 AI 領導機構 SAS 最新發表的《2026 年反欺詐技術基準測試報告》顯示，在全球受訪的反欺詐專家當中，僅有 7% 認為其所屬機構在偵測或防範 AI 驅動欺詐方面具備「中等或以上」的準備，反映各行業的防備能力正嚴重落後於詐騙手法的演變速度。
Deepfake 成最大威脅 未來兩年恐迎爆發期
報告針對全球八大地區、超過 700 名業界專家進行調查，結果顯示各類 AI 驅動的詐騙手法在過去兩年均有明顯升幅。其中，「Deepfake 社交工程」的增幅最為驚人，高達 77% 的受訪者表示錄得相關攻擊上升；緊隨其後的分別為消費者欺詐（75%）、生成式 AI 文件偽造（75%）及 Deepfake 數碼注入攻擊（72%）。超過半數（55%）的專家更預警，Deepfake 社交工程與 AI 文件偽造將在未來 24 個月內迎來爆發性增長，企業將面臨更嚴峻的挑戰。
AI 反欺詐應用落後 預算與管治成絆腳石
面對來勢洶洶的 AI 威脅，企業在採用相應防禦技術上的步伐卻顯得遲緩。目前僅有 25% 的機構在反欺詐工作中採用 AI 及機器學習（ML）技術，而預算及財務限制（84%）仍是阻礙實施反欺詐技術的最大難關。另一方面，雖然有 86% 機構重視生成式 AI 結果的準確性，但不足五分之一會對 AI 模型進行偏見與公平性測試，僅 6% 專家有信心能全面解釋其 AI 模型的決策過程；這種缺乏完善管治機制的部署方式，隨時為受監管機構帶來法律及聲譽風險。
新興科技成破局關鍵 生物辨識技術成首選
為抗衡不法分子的技術優勢，企業正積極探索不同的新興反欺詐方案。報告指出，「物理生物辨識技術」已成為目前應用最廣泛的防禦工具，獲近半數（45%）受訪機構採用。同時，生成式 AI 與 AI 代理（AI agent）亦備受矚目，分別有 58% 及 31% 的機構計劃在未來數年內部署相關技術，主要應用於網絡釣魚偵測、風險評估及報告撰寫等領域。此外，高達 62% 受訪者預期，量子運算將於 2030 年前對欺詐偵測產生實質的顛覆性影響。
