LexisNexis Risk Solutions føjer AI-agentsignaler til beslutninger om svindel

LexisNexis Risk Solutions annoncerede Know Your Agent (KYA)-intelligens den 5. november 2026 og føjede aktivitet fra AI-agenter og kontekstuelle risikosignaler til sin platform for digital identitet og forebyggelse af svindel. Virksomheden oplyste, at agentbaseret trafik voksede med mere end 750 % i første halvdel af 2026.

Mange kunder bruger allerede KYA i deres nuværende risikostyringsbeslutninger. Virksomheden oplyste, at dens Digital Identity Network analyserede mere end 116 milliarder digitale transaktioner i 2025 og opdagede 4,9 milliarder automatiserede botangreb, 59 % flere end året før. Denne eksisterende indsigt i menneskelige og automatiserede interaktioner danner den kontekst, som KYA føjer agentaktivitet til.

Registrering indgår i en bredere risikovurdering

De fleste personlige agenter giver ikke selv til kende, at de er agenter, hvilket gør registrering til den umiddelbare udfordring. Identifikation alene kan ikke fastslå, hvem en agent repræsenterer, om dens aktivitet er godkendt, om dens adfærd stemmer overens med denne bemyndigelse, eller om den bredere interaktion virker legitim. KYA er udviklet til i realtid at føje registrering af agenter til konteksten for identitet, enhed, netværk, adfærd og relationer.

Denne kontekst kan ændre sig under én og samme digitale rejse, når kontrollen skifter mellem en person og en agent. Mike Woodberry, senior vice president for produkt og analyse, sagde, at målet er at fastslå, hvad der handler, hvem eller hvad det repræsenterer, om det er bemyndiget, og hvad det forsøger at gøre. Hver beslutning vedrører derfor en bestemt agent, der udfører en bestemt handling i en bestemt kontekst, underlagt organisationens risikopolitikker.

Sådan indgår signalerne i arbejdsgange til bekæmpelse af svindel

Virksomhedens brochure om agentbaseret intelligens beskriver browser-, enheds-, operativsystem- og netværksinformation som måder at genkende agentsignaturer og andre indikatorer på agentstyret aktivitet. Applikationer, der er indlejret i ChatGPT, Claude og lignende platforme, kan også profileres ud fra browserkarakteristika, domæner, applikationssignaler og andre indikatorer for at fastlægge konteksten for digital identitet. Tekniske og adfærdsmæssige indikatorer hjælper med at klassificere aktivitet som menneskelig, fra en ondsindet bot eller fra en AI-agent.

Trust Tags kan etablere vedvarende relationer mellem brugere, enheder og agentinteraktioner og dermed hjælpe organisationer med at vurdere senere aktivitet. Godkendelse via en separat kanal kan bidrage til at etablere betroede relationer mellem kunder, agenter og interaktioner. Organisationer kan derefter indarbejde signalerne i eksisterende arbejdsgange og tillade, godkende, gennemgå eller afvise en interaktion afhængigt af dens kontekst og deres egne risikopolitikker.

I ThreatMetrix kombinerer agentbaseret intelligens digital identitet og adfærdsbaseret intelligens. API’er, softwareudviklingssæt og arbejdsgangsklare integrationer understøtter web-, mobil- og backendmiljøer, mens leveringen via LexisNexis Dynamic Decision Platform forbinder funktionaliteten med efterforskning af kriminaltekniske data, sagsstyring, rapportering og koordinering af arbejdsgange.

Anvendelser inden for svindel og produktets afgrænsning

Anvendelsesområder omfatter handel med hjælp fra agenter, kontoåbning og onboarding, bankvirksomhed og betalinger, godkendelse og adgangsstyring samt kundeservice. Agenter kan undersøge eller købe produkter, deltage i registreringsforløb, få adgang til konti, planlægge returneringer eller administrere konti. Systemet skal også vurdere, om en agent har legitim bemyndigelse, når der gives adgang til konti og foretages verifikation.

LexisNexis advarer om, at autonome agenter kan øge omfanget og kompleksiteten af svindel med autoriserede push-betalinger og kontoovertagelsesangreb, idet ondsindede agenter lærer af både succeser og fiaskoer for at målrette efterfølgende angreb. Grayson Clarke, chief commercial officer, sagde, at en global finansiel institution brugte virksomhedens registreringsfunktioner til at identificere agentbaseret aktivitet og bidrage til at forhindre, at den udførte følsomme transaktioner.

De nuværende funktioner fokuserer på registrering, kontekst og beslutninger i arbejdsgange. Materialet beskriver mere avanceret agentidentitet og -bemyndigelse samt interaktioner mellem agenter som fremtidige udviklingsretninger uden at forpligte sig til at levere funktionaliteten. Resultaterne varierer afhængigt af implementering, datatilgængelighed, transaktionernes karakteristika og kundens anvendelse, og ingen løsning kan under alle omstændigheder identificere, klassificere, godkende eller registrere alle brugere, enheder, bots eller AI-agenter.

For svindelbekæmpelsesteams er den praktiske ændring, at agentinvolvering bliver endnu et input i en etableret beslutningsproces, hvor reaktionerne tilpasses den pågældende kunde, bemyndigelse og handling. Det åbne spørgsmål er, om denne kontekstbaserede tilgang fortsat vil være effektiv, efterhånden som agenter, standarder og interaktioner mellem agenter udvikler sig, særligt mens de mere avancerede funktioner inden for identitet og bemyndigelse stadig er fremtidige udviklingsretninger.