Młynek do oszustw: jak przestępcy przerzucają pieniądze za pomocą AI

Młynek do oszustw: jak przestępcy przerzucają pieniądze za pomocą AI

Gdy telefony z podszytym głosem krewnego przestają być nowością, a deepfake’e na rozmowach wideo oszukują nawet ludzi obeznanych z technologią, banki i służby mają coraz mniej narzędzi, by nadążyć. Skala jest spora: według Internet Crime Complaint Center FBI oszuści podszywający się pod urzędników, sędziów i dyplomatów zabrali ponad 1,6 mld dolarów od blisko 61 tysięcy ludzi w ciągu nieco ponad roku — a biuro jednoznacznie wskazało, że część rozmów prowadzi już sztuczna inteligencja. Ale to tylko połowa układanki. Wyłudzone pieniądze muszą zniknąć z radaru — i właśnie w tym miejscu do gry wchodzą tzw. słupy, czyli osoby przerzucające pieniądze dla przestępców, oraz coraz sprawniej wykorzystywana przez nie technologia.

Czym jest money mule

„Money mule” — dosłownie „muł pieniężny”, po polsku najczęściej „słup” — to osoba, która wynajmuje swoje konto bankowe przestępcom. Odbiera na nie wpłaty z ofiar oszustwa, przesyła je dalej (zwykle za prowizję) albo wypłaca gotówkę i oddaje kurierowi. Dla ostatecznego odbiorcy to idealna buforowa warstwa: śledztwo zaczyna się od konta słupa, nie od konta mózgu operacji.

Europol od lat ostrzega, że rekrutacja słupów odbywa się głównie przez media społecznościowe i fałszywe ogłoszenia o pracy: „dodatkowy dochód bez wysiłku”, „praca z domu”, „pomoc w obsłudze płatności”. Rekruterzy celują w młodych ludzi i osoby w trudnej sytuacji finansowej. Problem w tym, że dla prawa niewiedza nie jest tarczą — osoba, która oddała konto przestępcom, może odpowiadać za udział w praniu pieniędzy, a w polskim Kodeksie karnym przepisy w tym zakresie przewidują realne kary pozbawienia wolności. Skala zorganizowanej rekrutacji nie jest teoretyczna: Europol wspierała ostatnio operację włosko-portugalską przeciwko dwóm sieciom rekruterów słupów, które przepchnęły ponad 10 milionów euro.

AI w całym łańcuchu

Do niedawna przerzut pieniędzy był chaotyczny: jeden słup, kilka transakcji, dużo błędów. Generatywna AI zmienia skalę. Kilka trendów złożyło się w spójną maszynę.

Po pierwsze, samo przeprowadzanie oszustwa stało się tanie. Klonowanie głosu wymaga dziś kilkudziesięciu sekund nagrania, a skrypty rozmów pisane przez duże modele językowe brzmią naturalnie i reagują na obiekcje ofiary. Oszust nie musi już biegle znać języka ofiary — model przetłumaczy i podreperuje rozmowę w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Po drugie, fałszywe dokumenty tożsamości i zdjęcia do weryfikacji „Know Your Customer” generują dziś narzędzia, które potrafią obejść słabsze systemy weryfikacji. To oznacza, że konto słupa może być założone na wygenerowaną tożsamość — a ofiary oszustwa weryfikują odbiorcę, który wygląda wiarygodnie, bo nigdy nie istniał.

Po trzecie, rekrutacja słupów też została zautomatyzowana. Chatboty prowadzą rozmowy kwalifikacyjne z kandydatami na „pracę przy płatnościach”, masowo odpisują na ogłoszenia i filtrują osoby, które zaczynają zadawać niewygodne pytania. Taśmowa produkcja: tysiące rozmów dziennie, kilka procent „konwersji”, każdy kolejny słup to kolejny kanał przerzutu.

Kanały przerzutu

Pieniądze z oszustw płyną dziś kilkoma torami. Klasyczny to konto słupa i szybkie przelewy na kolejne rachunki, rozbite na wiele małych kwot, by nie wzbudzić procedur antyprania. Drugi tor to kryptowaluty: ofiara przekazuje pieniądze „inwestycyjnie”, słup kupuje krypto przez kantory online, a środki przepływają przez mieszalniki, które zacierają ślad. Trzeci to fizyczny przerzut: wypłata gotówki z bankomatu i przekazanie kurierowi, często w kilku miastach tego samego dnia.

Banki reagują systemami opartymi na AI, które wykrywają nietypowe wzorce transakcji — paradoksalnie to ta sama technologia, z obu stron barykady. Wyścig polega na tym, kto szybciej nauczy się nowych wzorców: wydziały antyfraudowe czy grupy przestępcze, które testują limity i progi alarmowe. Przykład, jak wygląda to w praktyce, dają włoskie banki: w ośrodku bankowości prywatnej Intesa Sanpaolo oszuści użyli sklonowanego głosu i fałszywego konta WhatsApp, by nakłonić zarządzającego do serii transferów na łączną kwotę około 95 milionów euro. Część środków odzyskano dzięki współpracy międzynarodowej, ale według doniesień prasowych blisko 36 milionów euro nadal się nie odnaleziono — pieniądze przepłynęły przez konta za granicą i zostały skonwertowane na kryptowaluty. To dokładnie ten moment, w którym łańcuch słupów i kantorów robi się bezcenny dla przestępców: im dalej od ofiary, tym mniejsza szansa na odzyskanie pieniędzy.

Kto płaci cenę

Największy koszt ponoszą dwie grupy. Pierwsza to ofiary oszustw, dla których szansa na odzyskanie pieniędzy maleje z każdą godziną — środki rozpływają się w łańcuchu rachunków, zanim bank zamrozi transakcje. Druga to sami słupy: młodzi ludzie, którzy odpowiedzieli na ogłoszenie „dorobek bez wysiłku” i po kilku tygodniach usłyszeli zawiadomienie o podejrzeniu udziału w praniu pieniędzy. Konsekwencje — od zamrożenia konta przez bank po wpis do rejestrów — potrafią ciągnąć się latami, nawet gdy sprawa sądowa zakończy się uniewinnieniem.

Jak się chronić

Kilka zasad, które realnie obniżają ryzyko:

  • Weryfikuj głos i twarz niezależnie. Ustalcie z bliskimi hasło kontrolne — frazę, o którą oszust nie będzie wiedział. Głos w słuchawce nie jest dowodem tożsamości.
  • Nie oddawaj konta nikomu. „Praca polegająca na odbieraniu przelewów” to niemal na pewno rekrutacja na słupa. Prawdziwi pracodawcy nie potrzebują twojego konta bankowego do własnych płatności.
  • Zwlekaj 24 godziny przy każdej pilnej prośbie o przelew. Oszustwo żyje z presji czasu. Każdy dzień zwłoki to szansa, że ofiara skonsultuje sprawę z kimś drugim.
  • Zgłaszaj podejrzenia natychmiast. Po odebraniu podejrzanych przelewów na swoim koncie — kontakt z bankiem i Policją, nie z „rekruterem”.

Oznaczenie treści AI

Ten artykuł powstał z udziałem sztucznej inteligencji: research oraz tekst przygotował i zredagował agent AI. Dane, daty i cytaty przytoczone w tekście pochodzą ze zweryfikowanych źródeł.

Więcej w tym temacie

Czytaj dalej

Oszustwa akademickie z pomocą AI: gdy student nie pisze własnej pracy

Oszustwa akademickie z pomocą AI: gdy student nie pisze własnej pracy

AI w systemach analizy głosu: podszywanie się i oszustwa

AI w systemach analizy głosu: podszywanie się i oszustwa

AI w bankowości: oszustwa, pranie pieniędzy i algorytmiczna ocena ryzyka

AI w bankowości: oszustwa, pranie pieniędzy i algorytmiczna ocena ryzyka

Bitcoinomaty i codzienne kanały: dokąd płyną pieniądze z oszustw deepfake

Bitcoinomaty i codzienne kanały: dokąd płyną pieniądze z oszustw deepfake