2016年，技术将会继续改变欺诈战场，公司与欺诈抗争的过程中，机遇与挑战并存，并在此过程中赢得客户的拥戴。这对在2016年即将面对独特挑战的金融服务行业来说尤是如此。以下是关于2016年欺诈现象如何形成，如何预防和探测的五大预测。
1.社交网络有助于诈骗者更加老练。
诈骗者不断部署更先进的策略来获得个人信息。在2016年，社交网络更容易被搜索，诈骗者利用这些功能来锁定受害者。通过查看个人的状态、相片、朋友、登记入住和位置数据--这些信息都非常容易被匿名搜索到--对于诈骗犯来说，很容易就能发明出复杂的社会工程攻击来诱导人们泄漏更多信息。
可以确定的是，来年这些攻击的自动化水平和攻击规模将会继续让我们所有人大吃一惊。对于顾客来说，避开这些攻击意味着以下一些基本的客户安全小贴士：你的社交概况能对朋友和家人可见；使用强密码并且经常更换；报告网络钓鱼。
2.更多诈骗将会转移到手机上。
诈骗者跟着钱走。手机购物继续在消费者中盛行，诈骗者在2016年也会跟着转移目标。手机使用标准的现成的功能已经远远不够了。手机平台与欺诈抗争成功取决于我们如何创造性地使用手机平台提供的独特数据和功能---从位置信息到独特的ID。这不仅仅是在手机与欺诈战斗的机会，同时也增强了简单直观的用户体验。举例来说，在移动设备上使用指纹传感器让人们的验证更加容易和安全。
3.金融公司在数据少的情况下不得不做多些工作。
技术的变化促使公司在数据少的时候做得更多。今天，顾客会带着手机走进商店，点击手机来买东西。经常地（特别是带有近距离通信的设备），交易就被标记了，意味着店主没有收到任何的财务或者个人信息。所以，取代认识客户的是，店家发现他们已经把商品卖给匿名“客人”了。结果，金融公司需要找出特别的方法，在很少信息的情况下做更多工作来核对客户的身份。
4.先进的机器学习结合人类的侦查对于预防欺诈十分重要。
仅是因为欺诈者利用新技术，2016年我们将会看到使用最重要的工具来与欺诈抗争是技术的提高。然而，在顾客是如何和店家的服务互动中，人类的智慧和理解才是利用技术的关键。
在《2016年十大战略技术趋势》一文中，Gartner咨询公司指出，高级机械学习作为一门技术，会影响组织长期计划、项目和主动性。根据Gartner公司所言，“数据来源的爆炸和信息的复杂性，让人工分类和分析变得没有可行性，并且不经济。” 分析工具，如高级机械学习，将会在预测和阻止欺诈方面变得更加重要。诸如PayPal这样的公司，能够迅速筛选大量数据来锁定诈骗的模式和标记。就算有这些技术，在阻止诈骗中，人类仍然是不可或缺的。机械学习之类的技术，依赖正确的参数来分析数据，而只有人类才能做出决定。
5.数据和高级分析在管理和服从工作中将发挥更大的作用。
在2016年，私企和政府监管机构需要就大数据和非结构性数据方面什么能做和什么不能做方面增强讨论。数据的使用和高级分析不仅仅在反抗欺诈中十分重要，同时在其他领域，如反洗钱工作上也起到更大作用。和监管部门加强合作，结合使用更多数据，通过这种有效的和可伸缩的方法来达到管理和服从的要求，同时增强了公司引以为豪的客户体验。举例来说，使用已经存在的交易数据来满足“了解你的客户”的要求，能够帮助提高客户需求的准确度和减少客户分别上传如驾照和银行对账单等信息的需要。
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