隨著線上面試與遠端招募成為常態，企業招募流程變得更有效率，但也衍生出新的風險——面試者本身可能就是詐騙者。這類情境不一定發生在招募初期，而是潛藏在看似正常的履歷投遞、面試互動，甚至成功錄取之後，才逐步對企業造成資安、資料或金流風險。過去，企業多半依賴履歷審核與人工面試來判斷應徵者是否可信，但在詐騙流程高度組織化、甚至搭配 AI 技術的情況下，這樣的防線已明顯不足。
線上招募詐騙，通常是怎麼發生的？
典線上招募中，常見的「面試者詐騙」情境包括：
- 使用偽造或盜用的身分資料投遞履歷
- 利用面試過程蒐集企業內部資訊
- 以錄取身分取得系統權限、原始碼或客戶資料
- 為後續洗錢、資料外流或社交工程鋪路
這類詐騙的共同特徵是：每個單一環節看起來都合理，但整體行為存在異常模式。
想了解更多導入 AI 招募人員的方式可以參考：企業為何導入 AI 招募？從人力瓶頸到流程重構的轉變
為什麼越來越難分辨「假面試」？
過去，假面試常因為粗糙而容易被識破，但現在情況已完全不同：
- 詐騙流程高度模仿真實招募情境
- 多數求職者缺乏比對依據，只能相信表面資訊
- HR 或平台人力有限，無法逐一人工審核
- 深偽與生成式技術，讓「看起來是真人」變得容易
結果是：面試越正式，反而越容易讓人降低警覺。
AI 如何從「影像」看穿假面試？
活體檢測（Liveness Detection）
AI 可分析影像中的即時特徵，例如：
- 眨眼頻率與臉部微動
- 光影變化是否符合即時拍攝
- 是否存在播放影片或畫面重複的跡象
這能協助判斷畫面來源是否為「即時真人」。
深偽影像辨識
針對合成或變造影像，AI 會檢查：
- 臉部邊緣不自然的細節
- 表情與語音不同步的狀況
- 畫面幀率與影像紋理異常
這些往往是人眼不易察覺的破綻。
AI 如何從「聲音」發現異常？
聲紋與語音特徵分析
AI 可分析聲音的：
- 頻譜結構
- 音調變化是否自然
- 語音是否具有合成特徵
語音行為異常
在面試過程中，AI 也能觀察：
- 回答節奏是否過於固定
- 語氣與內容是否缺乏即時反應感
- 情緒起伏是否與語意一致
這些都可能成為辨識異常的重要線索。
AI 如何透過「行為模式」識別詐騙流程？
除了影像與聲音，詐騙常在整體行為流程中露出破綻，例如：
- 面試流程過於制式、缺乏互動彈性
- 提問與回答高度重複，像腳本一樣運作
- 登入裝置、IP 位置與使用行為異常
- 多場面試呈現高度相似的操作模式
這些特徵在單一事件中不一定明顯，但在大量資料中會非常突出。
AI 識別在線上招募中的實際應用場景
目前，AI 已被實際導入到多個線上招募環節中，不再只是在單一面試畫面做判斷，而是橫跨整個招募流程，持續累積風險訊號，包括：
- 招募平台的可疑帳號與面試行為偵測
AI 可分析帳號建立頻率、登入來源、操作行為與面試安排模式，快速找出大量建立帳號、重複使用相同流程或異常聯繫求職者的可疑行為，協助平台提前介入處理。 - 企業 HR 系統中的高風險面試提示
在企業端，AI 可於面試前與面試進行中，根據影像、語音與行為特徵提供風險提示，讓 HR 或面試官在不影響流程的情況下，提高警覺並加強確認。 - 面試前、進行中與結束後的風險評分
風險評估不只發生在單一時點，而是隨著流程推進持續更新，整合多個面試階段的行為與互動特徵，形成更完整的風險判斷依據。 - 詐騙流程與模式的長期分析與回溯
透過累積歷史資料，AI 能協助整理常見詐騙流程與操作模式，讓系統隨時間不斷調整判斷邏輯，提升對新型態詐騙的識別能力。
透過這樣的設計，防詐不再只依賴單一判斷點或人工經驗，而是成為一套可持續運作、能隨招募流程演進的防護能力。在實務導入 AI 識別與線上招募防詐機制時，企業往往同時面臨雲端架構選擇、系統整合與成本評估等問題，不同代理商在技術成熟度、導入經驗與報價條件上，也可能存在明顯差異。
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結語
線上面試讓招募更有效率，但也讓詐騙更容易規模化、流程化。假面試之所以難以被看穿，不是因為人變粗心，而是因為詐騙本身正在進化。AI 識別技術的角色，不是取代人類判斷，而是補足人力與直覺的盲點，讓線上招募流程在效率與安全之間取得平衡。在遠端招募已成常態的今天，防詐不再是附加選項，而是流程設計的一部分。
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