Husnain Bajwa, Phó Chủ tịch Sản phẩm tại SEON – Loạt Phỏng vấn

Husnain Bajwa, Phó Chủ tịch Sản phẩm tại SEON, dẫn đầu chiến lược sản phẩm cho các giải pháp phòng chống rủi ro và gian lận của công ty, với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trong lĩnh vực mạng, an ninh mạng và công nghệ doanh nghiệp. Đặt trụ sở tại Austin, trước đây ông từng là Phó Chủ tịch Chiến lược Sản phẩm và Phó Chủ tịch Kỹ thuật Bán hàng Toàn cầu tại Beyond Identity, và trước đó đã dành bảy năm làm Kỹ sư Distinguished tại Aruba Networks. Bajwa cũng từng giữ các vị trí lãnh đạo tại Ericsson và BelAir Networks và đồng sáng lập CardioAssure. Sự nghiệp của ông kết hợp chuyên môn kỹ thuật sâu sắc với lãnh đạo sản phẩm trên các lĩnh vực viễn thông, bảo mật và cơ sở hạ tầng kỹ thuật số.

SEON là một nền tảng phòng chống gian lận và chống rửa tiền giúp các doanh nghiệp phát hiện và ngăn chặn gian lận kỹ thuật số trên toàn bộ vòng đời khách hàng. Công nghệ của công ty phân tích hàng trăm tín hiệu dữ liệu – bao gồm email, thiết bị, IP và mẫu hành vi – để xác định hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực. Nền tảng của nó kết hợp đánh giá rủi ro bằng máy học với các quy tắc có thể tùy chỉnh để giúp các tổ chức giảm gian lận, tự động hóa quy trình tuân thủ và bảo vệ người dùng hợp pháp trên các ngành như fintech, thương mại điện tử và trò chơi trực tuyến.

Làm thế nào để AI tạo sinh dễ tiếp cận đã thay đổi các trò gian lận và ứng dụng hẹn hò trong 12 tháng qua?

AI tạo sinh đã trở thành một nhân tố tăng cường cho gian lận. Nó đã giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các cuộc gian lận tình yêu phức tạp, cho phép kẻ tấn công tiếp cận các công cụ mạnh mẽ mà các doanh nghiệp hợp pháp sử dụng.

Theo Báo cáo Lãnh đạo Gian lận và Chống Rửa tiền năm 2026 của SEON, 98% tổ chức hiện đang sử dụng AI trong các quy trình gian lận và tuân thủ. Thực tế tương tự cũng áp dụng cho tội phạm. AI không còn là một công nghệ thử nghiệm. Nó đã trở thành một công nghệ cơ bản. Những gì trước đây đòi hỏi sự kiên nhẫn, kỹ năng kỹ thuật xã hội và thành thạo ngôn ngữ có thể được tự động hóa.

Những kẻ gian lận đang xây dựng các danh tính tổng hợp hoàn toàn từ đầu, bao gồm cả tài khoản email đã qua sử dụng, ảnh có vẻ hợp lý, câu chuyện đời sống hợp lý và các tín hiệu kỹ thuật số hỗ trợ. Mỗi tín hiệu có thể xuất hiện hợp pháp khi xem riêng lẻ, nhưng khi kết hợp lại, chúng tạo thành một danh tính được thiết kế rõ ràng cho mục đích lừa đảo.

Ngôn ngữ không còn là một yếu tố đáng tin cậy, với AI loại bỏ các lỗi ngữ pháp và sự không nhất quán về giọng điệu. Nó cho phép có những cuộc trò chuyện phù hợp về mặt cảm xúc và có thể thích nghi động với phản hồi của nạn nhân. Một diễn viên có thể quản lý hàng trăm nhân vật cùng một lúc.

Kết quả là gian lận xuất hiện hợp pháp từ đầu đến cuối. Các vụ gian lận tình yêu đã chuyển từ các kẻ tấn công riêng lẻ sang các hoạt động được hỗ trợ bởi AI, chạy liên tục với tốc độ máy.

Có ba dấu hiệu đỏ tinh vi mà các hồ sơ được tạo bởi AI thể hiện?

Dấu hiệu đỏ đầu tiên là sự mất cân bằng về dấu vết kỹ thuật số. Câu chuyện hồ sơ rất phong phú và chi tiết, nhưng dấu vết kỹ thuật số lâu dài không khớp với độ sâu đó. AI có thể tạo ra câu chuyện ngay lập tức, nhưng nó gặp khó khăn trong việc sao chép lại lịch sử hành vi nhất quán trên nhiều kênh trong nhiều năm.

Dấu hiệu đỏ thứ hai xuất hiện khi bạn zoom out và xem các nhóm tài khoản. Cá nhân, các tài khoản trông rất thuyết phục. Nhưng khi xem xét tập thể, sự tương đồng thống kê xuất hiện như dấu vân tay thiết bị được chia sẻ, thời gian đăng ký tương tự và sự chồng chéo về cơ sở hạ tầng. Gian lận ngày càng ẩn náu trong sự tương đồng về mẫu chứ không phải trong những sai lầm rõ ràng.

Thứ ba là hành vi hoàn hảo đáng ngờ. Hoạt động của con người chứa đựng sự ngẫu nhiên. Người dùng đăng nhập không đều, thay đổi giọng điệu giữa cuộc trò chuyện và hành động không thể đoán trước. Các nhân vật được tạo bởi AI thường giới thiệu sự chính xác cơ học, như nhịp độ nhắn tin đều, tên người dùng được tối ưu hóa và độ sâu hoạt động được kiểm soát. Việc phát hiện ngày nay phụ thuộc ít hơn vào việc phát hiện ra các lỗi cẩu thả và nhiều hơn vào việc xác định hành vi quá nhất quán để trở nên tự nhiên.

Bên cạnh việc xác minh danh tính, những tín hiệu nào mà các nền tảng nên theo dõi?

Xác minh tĩnh, một lần tại thời điểm đăng ký, không còn đủ. Những kẻ gian lận thường vượt qua các kiểm tra cơ bản và sau đó hoạt động mà không bị kiểm soát.

Bảo vệ hiện đại đòi hỏi phải xác minh liên tục, thích ứng, phản ứng với rủi ro khi nó xuất hiện. Điều đó có nghĩa là phân tích độ sâu dấu vết kỹ thuật số, thông tin thiết bị và telemetry hành vi trong thời gian thực, cả trước và trong khi người dùng tương tác.

Các tín hiệu kỹ thuật như dấu vân tay thiết bịersistent, phát hiện proxy, tái sử dụng cơ sở hạ tầng và các dấu hiệu tự động hóa là quan trọng. Nhưng cũng quan trọng không kém là các tín hiệu hành vi: nhịp độ cuộc trò chuyện, tăng tốc độ tin cậy nhanh, cố gắng di chuyển các tương tác ra khỏi nền tảng và các mẫu nhắn tin giữa các tài khoản.

Mục tiêu là đưa ra quyết định nhận thức về ngữ cảnh, đặc biệt là trước khi đầu tư cảm xúc xảy ra. Thay vì hỏi “Danh tính này có tồn tại?”, các nền tảng cần hỏi, “实 thể này có hành động như một con người hợp pháp theo thời gian?”

Làm thế nào để gian lận được thúc đẩy bởi AI thách thức các đội truyền thống và hình thức giảm thiểu thời gian thực trông như thế nào?

Gian lận được hỗ trợ bởi AI là có thể mở rộng, thích ứng và liên tục. Nó nén các chu kỳ tấn công và làm quá tải khả năng xem xét thủ công. Các chiến thuật phát triển trong quá trình tương tác, điều này làm cho các bộ quy tắc tĩnh trở nên lỗi thời.

Các mô hình kiểm duyệt truyền thống là phản ứng. Họ xem xét các trường hợp sau khi thiệt hại bắt đầu. Nhưng nếu bạn không có quyết định thời gian thực được tích hợp vào ngăn xếp của mình, bạn đang chơi phòng thủ sau khi thiệt hại đã được thực hiện.

Giảm thiểu thời gian thực có nghĩa là đánh giá rủi ro trong vài giây tại thời điểm đăng ký và lần tương tác đầu tiên. Nó có nghĩa là sử dụng phân tích dựa trên đồ thị để phát hiện các mạng lưới phối hợp chứ không phải đánh giá các tài khoản riêng lẻ. Nó có nghĩa là tự động ngăn chặn các cụm có rủi ro cao trước khi đặc quyền nhắn tin được cấp.

Gian lận đồng thời tăng và chuyên môn hóa. Mặt trận đã chuyển từ lạm dụng rõ ràng sang việc thao túng danh tính chính xác. Phòng thủ phải chuyển từ kiểm duyệt phản ứng sang điều phối trực tiếp.

Điều gì là quan niệm sai lầm lớn nhất mà người dùng có?

Nhiều người dùng giả định rằng nếu một hồ sơ tồn tại, nó đã được xác minh sâu sắc. Họ đồng nhất sự tồn tại lâu dài với tính hợp pháp và ảnh có vẻ hợp lý với tính xác thực.

Trên thực tế, việc xác minh là phân lớp và có tính xác suất. Các nền tảng giảm thiểu rủi ro, nhưng chúng không thể đảm bảo tính xác thực tại mọi thời điểm. Việc vượt qua một kiểm tra tại một thời điểm không có nghĩa là tính hợp pháp liên tục.

An toàn là quản lý rủi ro, không phải được đảm bảo. Sự hiện diện của một hồ sơ có nghĩa là một tài khoản đã đáp ứng một số ngưỡng nhất định, không phải là nó đại diện cho một danh tính con người được xác thực hoàn toàn vô thời hạn.

Khả năng sản phẩm nào sẽ tăng cao nhất rào cản cho những kẻ gian lận?

Khả năng có tác động nhất sẽ là một trung tâm chỉ huy gian lận thời gian thực được nhúng trực tiếp vào quá trình đăng ký, có thể đánh giá rủi ro ở cấp độ thực thể trên các tín hiệu thiết bị, email, điện thoại và mạng trước khi bắt đầu nhắn tin. Nó có thể phát hiện các mẫu cấp độ cụm sớm, không phải sau khi các nạn nhân báo cáo thiệt hại. Nó có thể áp dụng ma sát tiến bộ, nhận thức về ngữ cảnh thay vì xác minh chung.

Bảo vệ hiệu quả nhất xảy ra trước khi tin nhắn đầu tiên được gửi. Khi sự tham gia cảm xúc bắt đầu, gánh nặng phòng thủ tăng lên đáng kể.

Làm thế nào để các nền tảng cân bằng việc phát hiện gian lận và trải nghiệm người dùng?

Sự đánh đổi giả định giữa trải nghiệm không ma sát và bảo mật là thiết kế hệ thống kém, không phải là một luật bất biến.

Phòng chống gian lận thông minh áp dụng ma sát động, tăng mức độ xác minh chỉ khi các tín hiệu hành vi hoặc kỹ thuật biện minh cho điều đó. Người dùng có rủi ro thấp di chuyển suôn sẻ. Rủi ro tăng cao kích hoạt sự kiểm tra sâu hơn.

Khi các nền tảng đo lường an toàn và chuyển đổi cùng nhau, việc phòng chống gian lận cải thiện trải nghiệm người dùng. Loại bỏ các kẻ xấu sớm tăng cường niềm tin và giảm thiểu sụp đổ cảm xúc và tài chính mà thúc đẩy sự chấm dứt của người dùng.

Sự chính xác thay thế ma sát chung.

Vai trò của các nền tảng phòng chống gian lận bên ngoài là gì?

Không một nền tảng hẹn hò nào nhìn thấy toàn bộ cảnh quan mối đe dọa. Các mạng lưới gian lận hoạt động trên các ngành, nền tảng và địa lý.

85% tổ chức dự định sẽ thêm hoặc thay thế một nhà cung cấp gian lận vào năm 2026, theo báo cáo của SEON. Điều này cho thấy rằng các nhà lãnh đạo nhận ra nhu cầu về thông tin mạnh mẽ và tích hợp hơn.

Các nền tảng phòng chống gian lận bên ngoài cung cấp sự phong phú tín hiệu giữa các ngành và nhận dạng mẫu rộng hơn. Chúng phát hiện tái sử dụng cơ sở hạ tầng, các chiến thuật AI đối lập mới nổi và các mạng lưới phối hợp có thể không nhìn thấy được trong một hệ sinh thái.

Trí tuệ gian lận được tăng cường khi tầm nhìn mở rộng. Khi AI cho phép các kẻ tấn công phối hợp quy mô lớn, phòng thủ phải trở nên tương tự như mạng lưới và thích ứng.

Các khả năng AI mới nào mà những kẻ gian lận sẽ tận dụng trong 12 đến 18 tháng?

Chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên của AI đối lập, hoặc các hệ thống được thiết kế cụ thể để lừa dối các hệ thống AI khác.

Báo cáo của SEON lưu ý rằng 25% lãnh đạo hiện đang trích dẫn việc sử dụng AI và các kỹ thuật che giấu của tội phạm như một mối đe dọa bên ngoài hàng đầu. Lo lắng đó là có căn cứ.

Chúng ta có thể mong đợi nhiều hơn các nỗ lực vượt qua tính sống của deepfake, nhân bản giọng nói thời gian thực để tăng tốc độ ngoài nền tảng và bắt chước hành vi AI được đào tạo trên dữ liệu người dùng hợp pháp. Những kẻ gian lận có thể ngày càng “lão hóa” các nhân vật theo thời gian để mô phỏng lịch sử lâu dài và xây dựng niềm tin trước khi kích hoạt.

Thử thách xác định được sự xác thực của con người thông qua các tín hiệu hành vi, sinh trắc học và môi trường tinh vi thay vì các thông tin chứng thực tĩnh.

Lời khuyên bạn sẽ đưa ra cho người dùng nghi ngờ một kẻ gian lận được hỗ trợ bởi AI?

Chậm lại sự tương tác. Các vụ gian lận được hỗ trợ bởi AI dựa vào việc tăng tốc cảm xúc và sự khẩn cấp.

Hãy hoài nghi về các mối quan hệ tiến triển nhanh, đặc biệt nếu các câu chuyện khó khăn về tài chính xuất hiện. Không bao giờ gửi tiền ngoài nền tảng. Yêu cầu tham gia video thời gian thực không theo kịch bản và xác minh độc lập hình ảnh thông qua tìm kiếm ngược.

Nếu có điều gì đó cảm thấy không ổn, hãy báo cáo ngay lập tức. Việc báo cáo sớm cho phép các nền tảng phát hiện các cụm và phá vỡ các mạng lưới phối hợp trước khi nhiều người dùng bị ảnh hưởng.

Tình yêu nên cảm thấy tự nhiên. Khi hành vi cảm thấy được thiết kế, nó thường là như vậy.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập SEON.