疫情期間大眾減少外出，網購交易也增多。有機構最新調查發現，隨著急增的網絡交易，全球各地於2020年間的網絡欺詐活動上升近35％，作為小市民，如何減低誤墮騙局風險？
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疫情期間網購交易增加
SAS宣佈與國際數碼金融調查機構Javelin就新冠肺炎期間全球商業欺詐的情況及影響進行的最新調查報告顯示，隨著急增的網絡交易，全球各地於2020年間的網絡欺詐活動上升近35％，涉及的損失高達數十億美元。而網絡欺詐手法及攻擊目標亦愈趨層出不窮，變得更難以識別。
偽造信用卡變成帳戶盜用及網絡入侵
疫情影響下，商業機構及個人用戶對金融服務及商業交易的使用習慣都有改變，交易由實體場所轉移到網絡平台，卻加速了網絡欺詐的演進速度。調查顯示，欺詐案件亦由以往常見的偽造信用卡變為更難以識別的手法，如帳戶盜用及網絡入侵，並涵蓋多個電子支付平台，包括電子錢包、個人網上銀行及跨境匯款等。
竊用支付單據及進行「錢騾」活動
網上購物及到店取貨成為犯罪分子的主要攻擊目標，欺詐手法包含竊用支付單據及進行「錢騾」活動等。亞太區內已有多個國家發現各種新興的欺詐手法，例如：欺詐罪犯利用社交媒介，透過電子郵件、短訊及WhatsApp等方式與用戶溝通以騙取機密資料，並利用網絡釣魚手法避開防欺詐機制，使用戶在不知情的情況下參與欺詐過程。
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減誤墮騙局方法1.「即時」( Real-Time ) 評估欺詐活動風險
透過建立全面的防欺詐機制，金融機構能有效遏止網絡欺詐罪案，減低用戶誤墮騙局的風險。「即時」( Real-Time ) 評估欺詐活動風險，透過對所有數據流程進行即時處理，並將身份管理和交易監控相結合，利用 AI及機器學習（Machine Learning）計算交易風險指數，取代原有的事後或批次監控。這樣可以識別已發生的身份欺詐，還能防患於未然。
減誤墮騙局方法2. 建置共用的智能監控機制
建置共用的智能監控機制，集中制定所有支付方式的決策，以客戶為中心的角度審核所有客戶與銀行交易的渠道。將所有電子交易傳送至同一智能風險評分引擎進行比對及評分，從而進行個案管理、自動終止可疑支付卡交易，以及客戶聯絡等進一步行動。
減誤墮騙局方法3. 使用關聯分析
使用關聯分析以識別欺詐案件的共同特性，並在欺詐集團攻擊支付系統時準確辨認。進階分析系統有助確認個人資料外洩事件的始末，並建議防欺詐機制如何重新部署。
減誤墮騙局方法4. 擴大欺詐調查範圍至反洗錢檢測
擴大欺詐調查範圍至反洗錢檢測，結合即時監測及企業以往的數據，識別出異常交易活動，以免用戶在不知情情況下參與洗錢活動或其他網絡犯罪活動。
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