LSEG_欺诈的隐性成本_诈骗如何重塑亚太地区的信任基础_25页_9mb

欺诈的隐性成本

核心内容

本报告分析了亚太地区（APAC）消费者在面对欺诈时所经历的隐性成本，包括情感、心理和行为层面的影响。通过对五个主要市场——中国、日本、新加坡、香港和澳大利亚——的深入研究，揭示了欺诈对信任基础、金融行为和数字平台使用方式的深远影响。

主要观点

• 欺诈影响广泛：诈骗不仅带来经济损失，还造成情感伤害，削弱消费者对数字渠道的信心。
• 技术进步加剧欺诈：AI生成的诈骗内容，如语音克隆、深度伪造视频和聊天机器人，正在改变欺诈的形态，增加公众的不信任。
• 公众认知与实际风险不匹配：许多消费者对欺诈风险的认知不足，导致他们无法有效识别和避免诈骗。
• 行为变化显著：诈骗受害者普遍改变行为，如更谨慎地处理线上支付和信息共享。
• 各国应对策略不同：不同市场因文化、监管和数字环境差异，采取了不同的应对方式，但都强调提升公众意识、加强技术防护和促进协同应对。

关键信息

欺诈接触情况

• 整体情况：亚太地区每4名成年人中就有1人（23%）曾被金融诈骗直接盯上，每3人中约1人（37%）表示认识的人曾被盯上。
• 各国情况：
  • 中国：15% 的受访者被直接盯上，但46% 的人表示认识的人曾被盯上。
  • 日本：16% 的受访者被直接盯上，69% 的人既无直接也无间接的诈骗经历。
  • 新加坡：23% 的受访者被直接盯上，11% 的人因诈骗损失金钱。
  • 香港：27% 的受访者被直接盯上，34% 的人最终损失金钱。
  • 澳大利亚：34% 的受访者被直接盯上，39% 的人最终损失金钱。

经济损失

• 整体情况：亚太地区约每10名成年人中就有1人成为欺诈受害者，42% 的被盯上者最终蒙受金钱损失。
• 各国情况：
  • 中国：56% 的被盯上者蒙受金钱损失，是亚太地区最高的损失率。
  • 新加坡：49% 的被盯上者蒙受金钱损失，位居第二。
  • 澳大利亚：39% 的被盯上者蒙受金钱损失，接近区域平均水平。
  • 日本：33% 的被盯上者蒙受金钱损失，低于平均水平。
  • 香港：34% 的被盯上者蒙受金钱损失，低于平均水平。

AI与技术的影响

• AI生成诈骗：在亚太地区，约每5人中就有1人（20%-30%）遇到过AI生成的诈骗内容。
• 信任下降：接触过AI诈骗内容的人中，近一半（47%）对陌生来电更加不信任，42% 对视频通话和线上广告更加怀疑。

情绪代价与行为变化

• 情绪影响：47% 的亚太受害者感到愤怒或挫败，40% 感到焦虑，30% 感到羞耻。
• 行为变化：96% 的受害者在事后改变了行为，如对线上支付更加谨慎、分享信息更加保守。

准备度与教育

• 认知水平：仅23% 的亚太消费者认为自己“非常了解”如何防范诈骗。
• 市场差异：
  • 中国：25% 的受访者认为自己在识别和躲避诈骗方面“非常了解”。
  • 日本：11% 的受访者认为自己“非常了解”。
  • 新加坡：25% 的受访者认为自己“非常了解”。
  • 香港：17% 的受访者认为自己“非常了解”。
  • 澳大利亚：未提供具体数据。

各国分析

中国

• 欺诈悖论：尽管诈骗接触率较低，但一旦被盯上，损失率较高。
• 性别与年龄差异：男性比女性更易遭受损失，25-34岁人群的损失率最高。
• 文化因素：羞耻感和不愿公开谈论诈骗经历影响了报告率和应对措施。

日本

• 欺诈悖论：接触率最低，但担忧程度最高。
• 社会因素：高度信任机构与社会制度有助于降低诈骗发生率，但漏报现象仍存在。
• 认知不足：不到五分之三的受访者能识别“深度伪造诈骗”等术语。

新加坡

• 智慧国家，高风险：高数字化水平带来高欺诈风险。
• 常见诈骗类型：工作诈骗、电商诈骗、短信钓鱼、投资诈骗、二维码诈骗。
• 行为变化：69% 的受影响者对陌生来电、语音便条、视频通话等信任度下降。

香港

• 警惕带来成效：公众高度警觉，执法与银行协作有效降低损失率。
• AI诈骗扩散：36% 的受访者在过去12个月中遇到过AI生成的欺诈。
• 情绪影响：51% 的受害者报告对财务的焦虑/恐惧，47% 表示对陌生来电不信任。

澳大利亚

• 直面欺诈前线：诈骗接触率最高，公众担忧程度也最高。
• 脆弱群体受影响：年长者和年轻技术娴熟者更容易成为目标。
• 行为变化：30% 的受害者因被欺骗感到尴尬，31% 的人表示对他人的信任下降。

结论

• 共同趋势：欺诈正在影响消费者的信任与行为，重塑其对数字渠道的依赖程度。
• 应对策略：提高公众认知、加强技术防护、促进跨行业协作是降低欺诈风险的关键。
• 未来方向：组织需持续适应欺诈形式的变化，通过数据、技术与协作，支持消费者保护与信任重建。

附录：研究方法

• 样本量：本研究覆盖了超过21,000名成年人，样本分布如下：
  • 中国：2,000人
  • 日本：1,000人
  • 新加坡：1,000人
  • 香港：1,000人
  • 澳大利亚：2,000人
• 调查时间：2025年11月至12月。
• 调查方式：在线调查，覆盖不同年龄层和市场成熟度。
• 研究范围：涵盖多种诈骗类型，包括深度伪造、冒充诈骗、投资诈骗、支付诈骗、网络钓鱼和扫码钓鱼。

诈骗类型概述

• 深度伪造：由AI生成的视频、图像或音频，用于模仿真实人物或事件。
• 冒充诈骗：诈骗者假扮为可信的人，如朋友、家人或同事。
• 投资诈骗：虚假金融机会，承诺高回报或保证回报。
• 支付诈骗：通过假发票或付款请求诱骗转账。
• 网络钓鱼：伪造邮件、短信或消息，用于窃取个人信息。
• 扫码钓鱼（Quishing）：恶意二维码引导至伪造网站，以窃取信息或安装恶意软件。