Проблема мошенничества в процессе найма, и пиковые сезоны только ухудшают ситуацию

Каждый год процесс найма подчиняется предсказуемому ритму. В январе происходит новый годовой оборот. Весной заполняются потоки выпускников. Лето стимулирует сезонное штатное расписание. И каждый из этих пиков создает одну и ту же уязвимость. Поток заявок проходит через системы, которые были разработаны для скорости, а не для тщательного рассмотрения.

Мошенники знают об этом. Они используют те же условия, которые делают пиковые периоды найма продуктивными для легитимного набора персонала, от перегруженных рекрутеров и давления на быстрое заполнение вакансий до процессов, которые отдают приоритет эффективности над проверкой. В результате растет кризис, с которым большинство команд по управлению персоналом не могут справиться.

Gartner прогнозирует, что к 2028 году одна из четырех профилей кандидатов во всем мире будет фальшивой, благодаря инструментам ИИ, которые делают создание профессиональных идентификатов быстрее и дешевле. И это не проблема будущего. Согласно отчету Deepfake Readiness Benchmark 2025, 41% лидеров в области ИТ, кибербезопасности, рисков и мошенничества подтвердили, что их организация уже наняла и приняла на работу мошенника.

Почему пиковые периоды являются магнитом для мошенничества

Занятые периоды найма создают идеальный прикрытие для мошеннических заявителей. Когда рекрутеры обрабатывают сотни заявок на одну вакансию, индивидуальный контроль снижается. Шаблоны, которые могли бы выделяться в меньшей группе заявителей, такие как кластер заявок, поступивших в течение нескольких минут, или несколько резюме с почти идентичным языком, теряются в шуме.

Давление на быстрое заполнение вакансий также сокращает сроки проверки. Проверки биографии и звонки для подтверждения рекомендаций, которые уже несовершенны для обнаружения сложного мошенничества, откладываются на более поздние этапы или вообще не проводятся для контрактных и сезонных позиций. К тому времени, когда проблема становится очевидной, мошеннический найм может уже быть внутри организации.

Одна кибербезопасная компания сообщила, что после развертывания инструментов обнаружения мошенничества в конце 2025 года 23,2% заявителей были помечены как риск мошенничества, с самыми высокими показателями в удаленных и инженерных ролях. Этот показатель говорит о том, что проблема намного больше, чем большинство команд по найму осознают, поскольку организации, которые не развернули инструменты обнаружения, не имеют возможности измерить, что они пропускают.

Как фальшивые кандидаты действительно проходят проверку

Тактика эволюционировала далеко за пределы обычного завышения квалификации в резюме. Сегодняшние мошеннические заявители строят полные профессиональные идентификаторы с нуля.

Процесс обычно начинается с синтетической идентификации, фабрикованного имени, парного с ИИ-генерируемым изображением, отполированным профилем LinkedIn и портфолио реалистичной, но поверхностной работы. Аккаунты GitHub заполняются клонированными репозиториями. Электронные адреса стареют в течение месяцев, прежде чем быть прикрепленными к заявкам. Всё пакет предназначено для прохождения поверхностного обзора, поскольку это всё, что требует большинство процессов найма на этапе заявки.

ИИ сделал каждый из этих шагов значительно быстрее. Убедительное резюме, которое ранее занимало часы для адаптации, теперь может быть сгенерировано за секунды. Письма-мотивации точно соответствуют описаниям вакансий. Ответы на оценки отполированы до степени, с которой опытные рекрутеры борются за различие их с настоящей работой. В опросе 2025 года среди 3000 менеджеров по найму 59% сказали, что они подозревали кандидата в использовании ИИ для неправильного представления себя, в то время как только 19% сказали, что они были абсолютно уверены, что их текущий процесс поймает мошеннического заявителя.

На этапе интервью мошенничество становится ещё более сложным. Прокси-интервьюеры сидят за кандидатов, используя программное обеспечение для обмена лицами в режиме реального времени. Клонирование голоса накладывает другой голос на реальный аудио. Ответы, подготовленные заранее, и сценарные ответы обрабатывают стандартные поведенческие вопросы. Лицевые выражения, которые слегка отстают от речи, аудио, которое выпадает из синхронизации, или ответы, которые кажутся репетированными, не совсем соответствуя тому, что было на бумаге, являются теми тонкими индикаторами, которые требуют обученной осведомленности для обнаружения.

В некоторых случаях мошенничество не является случайным, а спонсируется государством. Главный офицер безопасности Amazon раскрыл в конце 2025 года, что компания заблокировала более 1800 подозреваемых северокорейских оперативников из своего процесса найма , с приложениями, связанными с КНДР, увеличившимися на 27% квартал к кварталу. Эти заявители использовали украденные идентификации, фабрикованные квалификации и фермы ноутбуков, эксплуатируемые внутренними посредниками, чтобы казаться легитимными работниками США. Цель была простой. Получить работу, собрать зарплату и направить доход обратно в режим.

Почему традиционные проверки недостаточны

Большинство процессов найма всё ещё концентрируют свою верификацию на неправильном этапе. Проверки биографии происходят после интервью, даже иногда после предложений. Верификация занятости полагается на информацию, предоставленную кандидатом. Звонки для подтверждения рекомендаций идут к контактам, выбранным кандидатом. К тому времени, когда эти проверки проводятся, рекрутеры уже вложили часы в кого-то, кто может не существовать.

Основная проблема заключается в том, что традиционная верификация отвечает на вопрос “является ли этот документ реальным?”, а не “является ли этот человек тем, кем он себя выдает?”. Фабрикованная идентификация, построенная с использованием устаревших электронных адресов, последовательной истории устройства и правдоподобного поведенческого шаблона, может пройти проверку документа, потому что каждый индивидуальный сигнал выглядит легитимным. Мошенничество становится видимым только тогда, когда эти сигналы рассматриваются вместе.

Координированные кампании делают это ещё более трудным для обнаружения. Мошенники подают десятки заявок на несколько открытых вакансий одновременно. Каждая заявка выглядит сильной сама по себе. Шаблон становится видимым только при анализе заявок в полном пуле заявителей, поиске общих устройств, перекрывающихся сетевых соединений, идентичной форматировки или подозрительно похожего тайминга.

Обнаружение мошенничества без замедления процесса найма

Ответ не заключается в добавлении больше препятствий для кандидатов. Легитимные заявители уже ориентируются в сроках найма, которые в среднем составляют 40-60 дней во всем мире. Добавление видимых шагов верификации рискует отпугнуть именно тех людей, которых вы хотите нанять.

Что работает вместо этого, так это запуск обнаружения на фоне, начиная с момента подачи заявки. Современное обнаружение мошенничества может оценить сигналы, невидимые для заявителя. Какое устройство они используют? Откуда они подключаются? Выглядит ли их время подачи заявки как человеческое? Сохраняются ли их идентификационные данные последовательными во всём их резюме, профиле LinkedIn и заявке?

Для подавляющего большинства заявителей это означает нулевое дополнительное трение. Они подают заявку, они переходят дальше и они никогда не знают, что был запущен слой проверки за кулисами. Система только выделяет флаг для человеческого обзора, когда несколько сигналов указывают в одном направлении; резюме, которое соответствует другим заявкам слово в слово; совершенно новый онлайн-присутствие; соединение, маршрутизированное через местоположение, которое противоречит заявке; устройство, общее для нескольких якобы не связанных между собой кандидатов.

Этот подход также решает вопрос справедливости. Исследование Gartner показало, что 62% кандидатов сказали, что они с большей вероятностью подадут заявку на вакансию, если организация требует личных интервью, что говорит о том, что кандидаты сами ценят верификацию, когда она кажется прозрачной, а не произвольной. Проверка, основанная на объективных технических сигналах, а не на интуиции или поверхностных впечатлениях, снижает риск предвзятости, одновременно обнаруживая заявителей, которые действительно заслуживают более пристального внимания.

Ставки выше, чем плохой найм

Риск пропуска мошеннического кандидата распространяется далеко за пределы потраченного времени рекрутера. Как только он нанят, этот человек имеет легитимный доступ к внутренним системам, зарплате, данным клиентов и конфиденциальной информации. Последствия варьируются от перенаправленной зарплаты и украденной интеллектуальной собственности до полномасштабных утечек данных.По мере того, как ИИ продолжает снижать стоимость и сложность создания фальшивых профессиональных идентификаторов, объем фальшивых заявок будет только расти, особенно во время пиковых окон найма, которые уже напрягают возможности по набору персонала. Организации, которые адаптируются, будут теми, которые переместят верификацию идентификации на более ранний этап процесса и свяжут её с сигналами в режиме реального времени, а не со статическими проверками документов. Они создадут обнаружение, которое масштабируется с объемом заявок, не создавая препятствий для кандидатов, которые заслуживают быстрого и справедливого опыта.Процесс найма был разработан, чтобы быть открытым и приветливым. Эта же открытость теперь является его самой большой уязвимостью. Вопрос больше не заключается в том, нацеливаются ли фальшивые кандидаты на вашу организацию. Это вопрос, знаете ли вы, если они уже сделали это.