GASA与Whoscall:大马人在一年内被骗走128亿美元!
相等于国内生产总值的3%

70%大马诈骗受害者选择不向执法单位报案。
人工智能诈骗案频密发生:25%受访者不确定诈骗案有否涉及人工智能。
Whoscall 积极于大马加强合作伙伴关系并投入AI技术,以打击国内诈骗罪案。
吉隆坡,2024年10月3日讯 - 最新出炉的《亚洲诈骗调查报告-马来西亚篇》》显示,过去一年里,诈骗集团卷走大马人高达128亿美元的血汗钱,大约占据国内生产总值的3%!有鉴于诈骗集团持续对国人造成严重的钱财损失和心灵创伤,加强反诈骗措施已是刻不容缓。
由全球反诈骗联盟GASA、Whoscall以及企业防诈解决方案品牌ScamAdviser合作展开的《亚洲诈骗调查报告》民意调查, 收集了1202名大马民众对于国内过去一年诈骗情况的看法。报告显示,70%的诈骗受害者受骗后选择不向执法单位投报,投报率比去年减少了5%,其中主因包括对投报程序不了解及怀疑其有效性。而当中就有32%的受害者承认受骗后蒙受金钱损失。
随着 AI 技术日益成熟,不仅在各行各业中被用来加速工作流程,也成为诈骗集团的新型犯罪工具。根据《亚洲诈骗调查报告-马来西亚篇》的调查,约有25%的受访者认为自己不确定遇到的诈骗是否涉及AI。诈骗集团通过生成式 AI 技术,能够迅速且大规模地制作诈骗文本,并利用 AI 机器人自动发送诈骗信息,使得诈骗案件在大马频繁发生更让缺乏防范意识的大马人更容易上当受骗。
这种新型诈骗手法让诈骗行为更加隐蔽且有效,因为 AI 可以生成高度仿真、个性化的内容,增加受害者上当的可能性。随着诈骗手法的不断演变,如何应对 AI 生成的诈骗信息已成为一个重要的社会挑战。

大马诈骗案日益猖獗,大约74%的受访者表示每月被尝试诈骗至少一次,其中43%受访者表示察觉到过去一年诈骗活动有所增加。民众必须警觉的是,电话来电、通讯软体及短讯是诈骗份子最常使用来诈骗的管道。而WhatsApp、Telegram 和 Facebook 等社交媒体更已沦为欺诈受害者的首要平台。


调查也显示,高达57%的受访者被诈骗后心灵受到了严重的创伤,而仅仅2%的受害者能够成功地追讨回被骗走的血汗钱,成功率比去年大幅下降了8%,巨额的钱财损失更加剧了受害者的痛苦。
针对报告结果,Gogolook 首席运营长朱满宇强调,在现今的数码环境中,主动提高防范意识至关重要。“为了更全面的保护大马民众免受诈骗侵害,Whoscall积极与大马政府、大马皇家警察以及大马网络安全机构合作,利用AI等先进技术,不断改善反诈骗功能。我们的目标是成为反诈骗第一防线,为每一位用户提供可靠的诈骗防护,让大家安心使用手机。”
Whoscall 是唯一获得大马皇家警察认可,并且被大马网络安全机构和大马邮政委任为反诈骗战略合作伙伴的可信赖反诈骗应用程序。除了陌生来电辨识和简讯链接检测,Whoscall 还推出了【个资外泄侦测】及【自动网站检查】等新功能,当用户不慎点击可以链接或诈骗网站时,【自动网站检查】功能就会即时发出警告,避免用户掉入诈骗圈套。

此报告的其他要点还包括:
●诈骗速度:33% 的诈骗在首次联系后的24小时内就能得逞,而20% 的受害者表示,诈骗份子轻易的就能在几分钟内让受害者上钩。所以不让诈骗份子有机可乘的主要方法就是时刻保持警惕。
●最常见的诈骗手法:投资诈骗占23%,是马来西亚过去一年最常见的诈骗类型,紧随其后的是身份盗窃,占21%,购物诈骗则以20% 的比例位居第三。
●信任流失:63% 的受访者表示对网络平台及数位交易的信任度因诈骗情况而大幅降低。

鉴于上述调查结果,防诈专家认为马来西亚迫切需要改善反诈措施来应对日益严峻的诈骗情况,更强烈呼吁有关单位加强教育公众反诈意识、简化报案流程以及提高执法效率,通过提升科技和社区合作,共同构造全面性的反诈骗网络。
Gogolook与GASA去年在台湾联合举办了首届亚洲防诈骗峰会,吸引了超过300位跨国政府代表和业界人士参与。为了继续推动亚洲地区的防诈骗倡议和行业合作,GASA将在今年10月21日至22日移师新加坡举办第二届亚洲防诈骗峰会。在新加坡内政部、数码发展及新闻部、警察部队等政府部门的大力支持下,吸引了Amazon、Google、Gogolook、Mastercard、Meta等多家跨国企业参与,共同探讨金融、AI科技以及网络安全领域的防诈骗应用和最新趋势,以应对亚洲不断升级的诈骗威胁。
完整Whoscall《亚洲诈骗调查报告-马来西亚篇》下载:https://www.gasa.org/research
了解Whoscall如何帮助预防诈骗:https://whoscall.com/zh-my
我们鼓励全马人下载 Whoscall防诈应用程序,一起打击诈骗,保护我们的社区。
Filled Under :
*本网站有权删除任何具有性别歧视、人身攻击、庸俗、诋毁或种族主义性质的留言。