銀行業界では、犯罪者に操られた顧客自身が決済を承認してしまう不正被害が増加しています。ThreatMarkの「Fraud Readiness Benchmark 2026」は、ソーシャルエンジニアリング、返金要件、そして増え続ける案件数によって不正対策業務が変化しつつある銀行業界の実情を描き出しています。
ソーシャルエンジニアリングによってリスクが顧客対応の場に移動
調査対象となった金融機関の55%が、自社で発生する不正の大半にソーシャルエンジニアリングが関与していると回答しました。犯罪者は銀行員や信頼される立場の人物になりすまし、顧客を説得して送金させます。
顧客は正規の認証情報を使い、自ら取引を承認してしまうケースがあります。そのため、盗まれた認証情報や不審なデバイス、アカウント乗っ取りを検知するために設計された対策では、一見して正規の顧客が通常の取引を行っているようにしか見えないことがあります。
不正対策チームは、銀行取引セッション中の行動により注意を払うようになっています。資金が口座から流出する前に、顧客が何らかの圧力を受けていたり、他者の指示に従っていたりする兆候がないかを見極めようとしています。
行動インテリジェンスが不正対策プログラムに導入され始める
行動インテリジェンスは、こうした兆候を特定するために利用される技術の一つです。顧客が銀行サービスとどのようにやり取りするかのパターンを確立し、セッション中の変化を検知できます。検知対象となるシグナルには、不自然なためらい、操作の繰り返し、新規の受取人への異例に高額な送金などが含まれます。
回答者の83%が、行動インテリジェンスはソーシャルエンジニアリングの検知に効果的だと評価しました。ただし導入はまだ限定的です。すでに技術を導入済みと回答したのは18%にとどまり、より多くの金融機関が導入を計画している段階です。
行動インテリジェンスは、不審な操作パターンを特定することで、他の不正対策と組み合わせて文脈情報を補うことができます。ある決済が標準的な技術チェックを通過したとしても、顧客の行動にさらなる精査が必要な兆候が表れることがあります。
返金ルールが重荷に
権限承認型の不正送金(APP詐欺)は、規制上の課題になりつつあります。この種のケースでは、被害者が操られて犯罪者への送金を自ら承認してしまいます。決済が正規の口座名義人から発生するため、検知や資金回収が難しくなります。
北米では、回答者の69%が2年以内にAPP詐欺に対する返金を義務付ける規制が導入されると予想しています。一方、現時点でそうした義務化に備えができていると回答したのは31%にとどまりました。
返金の義務化が進めば、詐欺による金銭的損失の多くが銀行や決済事業者側の負担に転嫁されることになります。これに伴い、請求対応、調査、顧客対応、資金回収といった業務が新たに発生します。不正をより早期に検知できれば、こうしたプロセスが必要になる前に一部の取引を止められます。
AIが調査業務のより多くを担うように
不正対策チームは、アラート発生後の案件処理にAIを活用するようになっています。調査では、アナリストが複数のシステムから情報を集め、取引を追跡し、通信内容を確認し、事象のタイムラインを構築する必要が生じることがあります。
金融機関の91%が、AIによって不正調査にかかる時間を大幅に短縮できると回答しています。具体的な活用例には、関連するアラートの紐付け、口座の活動をタイムラインとしてまとめること、リスクに応じた案件の優先順位付けなどが挙げられます。
AIは、案件数の管理や、人間の判断が必要な案件へのアナリストの振り分けをチームが行う上で役立ちます。調査を迅速化できれば、不正検知後に資金凍結や回収対応を調整するための時間をより多く確保できます。自動化は、各案件で必要となる定型的な調査業務の削減にもつながります。
不正対策とサイバーセキュリティ業務の融合が進む
不正対策チームとサイバーセキュリティチームは、フィッシング、マルウェア、認証情報の窃取、アカウント乗っ取りなど、多くの共通する脅威に対応しています。現在では多くの不正対策専門家がサイバーセキュリティの責任も併せ持つようになっており、不正対策とサイバー脅威に関する情報がより緊密に連携したワークフローへと統合されつつあります。同レポートによると、調査対象となった不正対策専門家の81%がサイバーセキュリティの責任も兼務していることが分かりました。
銀行はまた、外部プロバイダーや不正インテリジェンス共有ネットワークとの連携も進めています。情報を共有することで、複数の組織にまたがって現れる詐欺キャンペーン、不審な口座、攻撃パターンを特定しやすくなります。こうした取り組みにおいても、データプライバシーやコンプライアンス上の要件が引き続き重要な位置を占めています。
大きな課題の一つは、決済プロセスのより早い段階で不正を検知することです。ソーシャルエンジニアリングでは、正規の顧客が口座を操作しているため、従来の技術的なシグナルがそのまま維持されてしまいます。行動シグナルは、やり取りの最中に操作の兆候を見極めるためのもう一つの手段となります。
こうした状況を受け、顧客がセッション中に何をしているか、その行動が確立されたパターンと異なっていないか、そして決済が完了する前に銀行が介入すべきかどうかに、これまで以上に注目が集まっています。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/08/19/threatmark-banking-fraud-prevention-report/
