在接下来的问答中，我们将全面了解合成欺诈，从风险缓解措施到企业现在可以采取的有效应对这一全球性新挑战的行动。
什么是合成欺诈？它与普通欺诈有何不同？
合成欺诈是一种利用伪造或篡改的身份信息来开立消费者和企业金融账户的欺诈行为。它与身份盗窃截然不同，因为没有任何受害者主动站出来声称自己的身份被盗用。因此，合成身份往往多年都未被发现。所以，合成欺诈不仅每年给银行和贷款机构造成数十亿美元损失，而且这些虚假身份还助长了各种犯罪活动。
如何 Sentilink 揭示合成欺诈的风险（通过报告、研究或其他途径）？
SentiLink 提供多种解决方案，帮助信用合作社防范合成欺诈。
合成评分（Synthetic Scores）：SentiLink 的“合成评分”产品可评估某一身份为合成身份的可能性。客户可通过 API 或用户友好的仪表板获取合成评分。
Manifest：Manifest 是用于生成 SentiLink 合成评分的机器学习算法所依赖的身份数据。该数据集包括来自征信局、公用事业记录、死亡主文件以及电话和电子邮件的数据。SentiLink 对这些身份数据进行丰富处理，并通过 API 和仪表板以 Manifest 产品的形式向客户提供。客户可以将 Manifest 整合到自有模型中，或通过仪表板利用这些数据调查个案。
eCBSV：借助 eCBSV，金融机构首次能够实时验证社会安全号码（SSN），方法是将其与社会安全管理局的 SSN 数据库进行比对。在申请人同意的前提下，金融机构可通过 API 将申请人的姓名、出生日期和社会安全号码发送至 SentiLink，并在毫秒级时间内收到匹配或不匹配的响应。这项服务使那些传统上需要 SSA-89 表格的贷款机构（如抵押贷款机构）能够将贷款发起流程缩短数天。
为什么合成欺诈对信用合作社而言比其他机构更具风险？
必须明确的是，合成欺诈对所有金融机构都是风险。但一些信用合作社可能认为其严格的会员准入要求能阻止合成欺诈。然而，我们发现欺诈分子能够成为信用合作社成员并从中获得贷款。
信用合作社可以采取哪些措施来降低合成欺诈的风险？
信用合作社可以采取以下几项措施：
教育是第一步。美联储撰写了 3 篇关于合成欺诈的白皮书，内容非常具有启发性。
要特别关注申请人的社会安全号码（SSN）。如果 SSN 是在申请人没有地址历史的州签发的，这是一个潜在的警示信号。如果 SSN 的签发年份与出生日期不同，这也是一个潜在的警示信号。这并不一定意味着有人正在使用合成身份进行申请，但这些情况可能需要额外的验证。通过填写 SSA-89 表格或使用 eCBSV 来验证 SSN 是一个明智的做法。
根据欺诈类型对损失进行分类也很重要。了解损失是由于身份盗窃、合成欺诈还是其他类型的欺诈造成的，将使信用合作社能够衡量每种欺诈类型造成的损失，并学习如何识别类似的身份在它们申请时。
什么是 7 种合成身份？它是如何运作/识别的？
也许我应该澄清一下"1/7 的合成身份拥有来自信用合作社的信贷额度”这一说法。SentiLink 已标记超过 10 万个合成身份。我们有一个子集的身份，可以看到哪些金融机构向这些虚假消费者发放了贷款。我们的分析显示，其中七分之一（1/7）的合成身份从信用合作社获得了贷款。我们要强调的是，信用合作社面临合成欺诈的风险与其他银行、金融科技公司及贷款机构一样大。
你所说的“来自信用合作社且余额高 2/5 倍的账龄记录”是什么意思？
我们查看了信用合作社向这些合成身份发放的贷款规模，并将其与向非合成身份发放的贷款规模进行了比较，发现向合成身份发放的余额显著更高。因此，当向合成身份发放贷款时，信用合作社遭受了更多的资金损失。这是另一个原因，说明信用合作社应在这些人成为会员之前努力识别合成身份，以避免遭受此类损失。
就合成欺诈而言，信用合作社面临哪些风险？
风险包括损失和合规问题。如上所述，合成身份给金融机构造成了重大损失。此外，还有监管要求的“了解你的客户”（KYC）。KYC 解决方案无法检测合成身份，随着监管机构对此问题的认识加深，他们对适当 KYC 措施的要求可能会发生变化。如果信用合作社向合成身份发放贷款，就意味着他们没有进行适当的尽职调查以了解其客户。如果不解决合成欺诈问题，他们的 KYC 合规能力将受到影响。
信用合作社应关注哪些警告信号？
当然，损失的增加可能是合成欺诈增加的迹象。但同样，频繁使用同一地址申请贷款也可能表明有一组欺诈分子正在攻击信用合作社。
你认为未来信用合作社在这种欺诈方面的前景如何？
在可预见的未来，合成欺诈仍将是信用合作社面临的问题。与身份盗窃不同，身份盗窃中欺诈者窃取身份后必须迅速申请贷款、取款并离开，而合成身份可以反复使用很长时间。而且，合成身份很容易创建，因此信用合作社必须学习如何检测和阻止它们对其业务造成影响。
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