LexisNexis Risk Solutions Menambahkan Sinyal Agen AI dalam Pengambilan Keputusan Penipuan

LexisNexis Risk Solutions mengumumkan kapabilitas intelijen Know Your Agent (KYA) pada 5 November 2026, dengan menambahkan aktivitas agen AI dan sinyal risiko kontekstual ke platform identitas digital dan pencegahan penipuannya. Perusahaan menyatakan bahwa lalu lintas dari agen meningkat lebih dari 750% pada paruh pertama 2026.

Banyak pelanggan telah menggunakan KYA dalam pengambilan keputusan pengelolaan risiko saat ini. Perusahaan melaporkan bahwa Digital Identity Network menganalisis lebih dari 116 miliar transaksi digital pada 2025 dan mendeteksi 4,9 miliar serangan bot otomatis, 59% lebih banyak dibandingkan tahun sebelumnya. Visibilitas yang sudah ada atas interaksi manusia dan otomatis ini menjadi konteks yang dilengkapi KYA dengan aktivitas agen.

Deteksi Menjadi Masukan bagi Penilaian Risiko yang Lebih Luas

Sebagian besar agen pribadi tidak menyatakan bahwa dirinya adalah agen, sehingga deteksi menjadi tantangan mendesak. Identifikasi saja tidak dapat memastikan siapa yang diwakili agen, apakah aktivitasnya diizinkan, apakah perilakunya sesuai dengan kewenangan tersebut, atau apakah keseluruhan interaksi tampak sah. KYA dirancang untuk menambahkan deteksi agen ke konteks identitas, perangkat, jaringan, perilaku, dan hubungan secara waktu nyata.

Konteks tersebut dapat berubah dalam satu perjalanan digital ketika kendali beralih antara seseorang dan agen. Mike Woodberry, wakil presiden senior bidang produk dan analitik, mengatakan bahwa tujuannya adalah memastikan apa yang sedang bertindak, siapa atau apa yang diwakilinya, apakah tindakannya diizinkan, dan apa yang hendak dilakukannya. Karena itu, setiap keputusan berkaitan dengan agen tertentu yang melakukan tindakan tertentu dalam konteks tertentu, dengan tetap berpedoman pada kebijakan risiko organisasi.

Cara Sinyal Masuk ke Alur Kerja Pencegahan Penipuan

Brosur intelijen agen perusahaan tersebut menjelaskan bahwa intelijen peramban, perangkat, sistem operasi, dan jaringan dapat digunakan untuk mengenali sidik agen serta indikator lain dari aktivitas yang digerakkan agen. Aplikasi yang tertanam di ChatGPT, Claude, dan platform serupa juga dapat diprofilkan melalui karakteristik peramban, domain, sinyal aplikasi, dan indikator lain untuk membangun konteks identitas digital. Indikator teknis dan perilaku membantu mengklasifikasikan aktivitas sebagai aktivitas manusia, bot berbahaya, atau agen AI.

Trust Tags dapat membangun hubungan persisten antara pengguna, perangkat, dan interaksi agen, sehingga membantu organisasi menilai aktivitas selanjutnya. Autentikasi di luar jalur utama dapat membantu membangun hubungan tepercaya antara pelanggan, agen, dan interaksi. Organisasi kemudian dapat memasukkan sinyal tersebut ke dalam alur kerja yang sudah ada dan mengizinkan, mengautentikasi, meninjau, atau menolak suatu interaksi berdasarkan konteksnya serta kebijakan risiko masing-masing.

Di dalam ThreatMetrix, intelijen agen menggabungkan identitas digital dan intelijen perilaku. API, kit pengembangan perangkat lunak, dan integrasi siap pakai untuk alur kerja mendukung lingkungan web, seluler, dan backend. Sementara itu, penyediaan melalui LexisNexis Dynamic Decision Platform menghubungkan kapabilitas ini dengan investigasi forensik, pengelolaan kasus, pelaporan, dan orkestrasi alur kerja.

Penggunaan untuk Pencegahan Penipuan dan Batasan Produk

Cakupan penerapannya meliputi perdagangan dengan bantuan agen, pembukaan akun dan pendaftaran pelanggan, perbankan dan pembayaran, autentikasi dan pengelolaan akses, serta layanan pelanggan. Agen dapat meneliti atau membeli produk, mengikuti proses pendaftaran, mengakses akun, menjadwalkan pengembalian barang, atau mengelola akun. Sistem ini juga dirancang untuk menilai apakah agen memiliki kewenangan yang sah saat mengakses dan memverifikasi akun.

LexisNexis memperingatkan bahwa agen otonom dapat meningkatkan skala dan kecanggihan penipuan pembayaran push resmi serta serangan pengambilalihan akun, sementara agen berbahaya dapat belajar dari keberhasilan dan kegagalan untuk menyesuaikan serangan berikutnya. Grayson Clarke, direktur komersial, mengatakan sebuah lembaga keuangan global menggunakan kapabilitas deteksi perusahaan untuk mengidentifikasi aktivitas agen dan membantu mencegahnya melakukan transaksi sensitif.

Kemampuan saat ini berfokus pada deteksi, konteks, dan pengambilan keputusan dalam alur kerja. Materi tersebut menyebut identitas dan otorisasi agen yang lebih canggih, beserta interaksi antaragen, sebagai arah pengembangan di masa mendatang tanpa berkomitmen untuk menghadirkan fungsi tersebut. Hasilnya bervariasi bergantung pada implementasi, ketersediaan data, karakteristik transaksi, dan penggunaan oleh pelanggan, serta tidak ada solusi yang dapat mengidentifikasi, mengklasifikasikan, mengautentikasi, atau mendeteksi setiap pengguna, perangkat, bot, atau agen AI dalam segala situasi.

Bagi tim pencegahan penipuan, perubahan praktisnya adalah keterlibatan agen menjadi masukan tambahan dalam proses pengambilan keputusan yang sudah ada, dengan respons yang disesuaikan dengan pelanggan, kewenangan, dan tindakan terkait. Pertanyaan yang belum terjawab adalah apakah pendekatan kontekstual ini akan tetap efektif seiring berkembangnya agen, standar, dan interaksi ant agen, khususnya ketika kapabilitas identitas dan otorisasi yang lebih canggih masih menjadi arah pengembangan di masa mendatang.