ความพยายามฉ้อโกงด้วย deepfake ที่มุ่งเป้าไปที่ศูนย์บริการลูกค้าพุ่งขึ้นมากกว่า 1,300% ในปี 2024 จากประมาณเดือนละครั้งเป็นวันละเจ็ดครั้ง (Pindrop, 2025 Voice Intelligence and Security Report) ในปีเดียวกันนั้น ศูนย์บริการลูกค้าในสหรัฐฯ ถูกโจมตีด้วยความพยายามฉ้อโกงทุก 46 วินาที และรายงานคาดการณ์ว่าความเสี่ยงจากการฉ้อโกงในปี 2025 จะสูงถึง 44.5 พันล้านดอลลาร์ ในขณะเดียวกัน ตลาดไบโอเมตริกซ์เสียงที่ผู้ให้บริการระบบยืนยันตัวตนกำลังแข่งกันขายก็มีมูลค่าถึง 2.63 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 และคาดว่าจะแตะ 3.06 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 (Mordor Intelligence, 2026) เทคโนโลยีที่สร้างขึ้นเพื่อยืนยันเสียงมนุษย์และเทคโนโลยีที่สร้างขึ้นเพื่อปลอมแปลงเสียงกำลังขยายขนาดแข่งกันแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์นี้รวบรวมข้อมูลจาก Pindrop, Deloitte, Gartner, FBI Internet Crime Complaint Center, Mordor Intelligence และแหล่งข้อมูลหลักอีก 16 แหล่งที่เผยแพร่ในช่วงปี 2024-2026
TL;DR
- ความพยายามฉ้อโกงด้วย deepfake ที่มุ่งเป้าศูนย์บริการลูกค้าเพิ่มขึ้น +1,300% ในปี 2024 จากประมาณเดือนละครั้งเป็นวันละเจ็ดครั้ง (Pindrop, 2025 Voice Intelligence and Security Report)
- ตลาดไบโอเมตริกซ์เสียงมีมูลค่าถึง 2.63 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 และคาดว่าจะอยู่ที่ 3.06 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 เติบโต 16.41% ต่อปี จนแตะ 6.54 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2031 (Mordor Intelligence, 2026)
- Deloitte คาดการณ์ว่าความเสียหายจากการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย generative AI ในสหรัฐฯ จะสูงถึง 40 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 เพิ่มขึ้นจาก 12.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2023 (Deloitte Center for Financial Services, 2024)
- 62% ขององค์กรเผชิญการโจมตีด้วย deepfake ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา และ 43% เกี่ยวข้องกับสายเรียกเสียง deepfake (Gartner, 2025)
- Deepfake เป็นสาเหตุของความพยายามฉ้อโกงไบโอเมตริกซ์ถึง 1 ใน 5 ครั้งแล้ว (Entrust, 2026 Identity Fraud Report)
- การโจมตีแบบฉีดกล้องเสมือนจริงแบบเนทีฟที่ใช้เลี่ยงการตรวจสอบไบโอเมตริกซ์เพิ่มขึ้น +2,665% ในปี 2025 (iProov, 2025 Threat Intelligence Report)
- ชาวอเมริกันสูญเสียเงิน 3.5 พันล้านดอลลาร์ให้กับการฉ้อโกงแอบอ้างตัวตนในปี 2025 โดยจำนวนข้อร้องเรียนเพิ่มขึ้นประมาณ 19% เป็นประมาณ 1 ล้านเรื่อง (FTC, 2025)
- ตัวตรวจจับเสียง deepfake ที่ดีที่สุดทำความแม่นยำได้ 98.1% ในการทดสอบมาตรฐานปี 2026 แต่โมเดลตรวจจับเสียงสูญเสีย AUC ไปประมาณ 50% เมื่อเจอการโจมตีจากสถานการณ์จริงในปี 2024 (Resemble AI, 2026; arXiv, 2025)
- HSBC Voice ID สกัดกั้นความพยายามฉ้อโกงทางโทรศัพท์มูลค่า 249 ล้านปอนด์ (GBP) ได้ในหนึ่งปี และลดการฉ้อโกงในธนาคารทางโทรศัพท์ลง 50% (HSBC, 2021)
- สายวิดีโอคอล deepfake เพียงครั้งเดียวทำให้บริษัทวิศวกรรม Arup สูญเสียเงิน 25 ล้านดอลลาร์ผ่านการโอน 15 ครั้ง (CNN, 2024)
- การฟิชชิงทางเสียง (voice phishing) พุ่งขึ้น +442% ระหว่างครึ่งปีแรกและครึ่งปีหลังของปี 2024 (CrowdStrike, 2025 Global Threat Report)
- ผู้บริโภค 69% ตอนนี้มี passkey อย่างน้อยหนึ่งรายการแล้ว ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนผ่านจากการล็อกอินที่อิงความรู้ (knowledge-based) (FIDO Alliance, 2025)
1. ขนาดตลาดและการเติบโต
บริษัทวิจัยห้าแห่งเห็นตรงกันในเรื่องทิศทางแต่ไม่เห็นตรงกันในเรื่องขนาด การประเมินมูลค่าปี 2026 ของพวกเขารวมกลุ่มกันอยู่ที่ประมาณ 3-5 พันล้านดอลลาร์ แต่การคาดการณ์สำหรับช่วงกลางทศวรรษ 2030 กลับกระจายตั้งแต่ 6.5 พันล้านดอลลาร์ไปจนถึง 22.8 พันล้านดอลลาร์ ความแตกต่างประมาณ 3.5 เท่านี้บอกผู้ซื้อว่าหมวดหมู่นี้มีอยู่จริง แต่ระเบียบวิธีการประเมินขนาดยังไม่เป็นผู้ใหญ่ ดังนั้น CAGR ตัวใดตัวหนึ่งจึงควรถูกอ่านเป็นช่วงค่ามากกว่าตัวเลขเดี่ยว สัญญาณที่สอดคล้องกันท่ามกลางความสับสนนี้คือ: ธนาคารเป็นผู้จ่ายเงินส่วนใหญ่ และ IVR ของศูนย์บริการลูกค้าคือที่ที่ระบบทำงานจริง BFSI คิดเป็น 31.40% ของรายได้ไบโอเมตริกซ์เสียงในปี 2025 และ IVR กับศูนย์บริการลูกค้าคิดเป็น 45.30% ของการติดตั้งใช้งาน - ไบโอเมตริกซ์เสียงเป็นผลิตภัณฑ์สายโทรศัพท์ธนาคารเป็นอันดับแรกและสำคัญที่สุด ตัวเลขที่อ้างอิงไขว้จาก Mordor Intelligence และ Fortune Business Insights แสดงอยู่ด้านล่าง
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ตลาดไบโอเมตริกซ์เสียง, 2026 ถึง 2031 | USD 3.06B to USD 6.54B (16.41% CAGR, from USD 2.63B in 2025) | Mordor Intelligence, 2026 |
| ตลาดไบโอเมตริกซ์เสียง, 2034 | USD 22.76B (25.88% CAGR from USD 3.61B in 2026) | Fortune Business Insights, 2026 |
| ตลาดไบโอเมตริกซ์เสียง, 2033 | USD 18.93B (21.5% CAGR from USD 3.99B in 2025) | SkyQuest, 2026 |
| ตลาดไบโอเมตริกซ์เสียง, 2032 | USD 15.27B (20.71% CAGR from USD 4.08B in 2025) | Research and Markets, 2026 |
| ตลาดไบโอเมตริกซ์เสียง, 2034 | USD 11.78B (17.12% CAGR from USD 2.84B in 2025) | Renub Research, 2026 |
| ส่วนแบ่ง BFSI / ส่วนแบ่งการติดตั้ง IVR, 2025 | 31.40% / 45.30% | Mordor Intelligence, 2026 |
ค่าผิดปกติ: การคาดการณ์แตกต่างกันเกือบ 3.5 เท่าภายในกลางทศวรรษ 2030 (6.5 พันล้านดอลลาร์ เทียบกับ 22.8 พันล้านดอลลาร์) ซึ่งเป็นเครื่องเตือนใจว่าการประเมิน TAM ของไบโอเมตริกซ์เสียงเป็นเพียงทิศทางคร่าว ๆ ไม่ใช่ตัวเลขที่แม่นยำ
2. ภัยคุกคามจาก Deepfake ต่อการยืนยันตัวตนด้วยเสียง
การยืนยันตัวตนด้วยเสียงตั้งอยู่บนสมมติฐานเดียว: เสียงที่ปลายสายเป็นของคนที่มีชีวิตจริง เสียงสังเคราะห์ทำลายสมมติฐานนั้นในระดับอุตสาหกรรม และเส้นกราฟการเติบโตก็คือเรื่องราวทั้งหมด 42.5% ของความพยายามฉ้อโกงที่วิเคราะห์แล้วขับเคลื่อนด้วย AI และเกือบหนึ่งในสามของกรณีเหล่านั้นประสบความสำเร็จ - อัตราความสำเร็จนี้เปลี่ยนการยืนยันตัวตนด้วยเสียงเพียงอย่างเดียวจากมาตรการควบคุมให้กลายเป็นความเสี่ยง การโจมตีนี้ยังเริ่มต้นได้ในราคาถูก: การโคลนเสียงที่ใช้งานได้อาจใช้เพียงเสียงบันทึกประมาณสามวินาที (FTC, 2024) นี่คือเหตุผลที่ปริมาณการฟิชชิงทางเสียงเพิ่มขึ้นทบต้นในทุกการวัดผล ตัวเลขด้านล่างมาจากรายงาน Voice Intelligence and Security Report 2025 ของ Pindrop สำหรับภาพรวมสื่อสังเคราะห์ในวงกว้าง โปรดดูบทความรวม สถิติ deepfake 2026 ของเรา
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| การพุ่งขึ้นของความพยายามฉ้อโกง deepfake, 2024 | +1,300% (1/month to 7/day) | Pindrop, 2025 VISR |
| การโจมตีด้วยเสียงสังเคราะห์ ในธุรกิจประกันภัย, 2024 | +475% | Pindrop, 2025 VISR |
| ความพยายามฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI | 42.5% | Pindrop, 2025 VISR |
| การพุ่งขึ้นของการฟิชชิงทางเสียง, ครึ่งปีแรกถึงครึ่งปีหลังของ 2024 | +442% | CrowdStrike, 2025 Global Threat Report |
| การฟิชชิงทางเสียงในฐานะช่องทางการติดเชื้อเริ่มต้น, 2025 | #2, 11% of investigations | Mandiant, M-Trends 2026 |
ค่าผิดปกติ: CrowdStrike พบว่าปริมาณการฟิชชิงทางเสียงในครึ่งปีแรกของปี 2025 เกินยอดรวมทั้งปี 2024 ไปแล้ว (CrowdStrike, 2025)
3. ความเสียหายจากการฉ้อโกงและผลกระทบทางเศรษฐกิจ
ตัวเลขเป็นเงินดอลลาร์คือสิ่งที่แยกกระแสฮือฮาออกจากความเสี่ยงทางบัญชีจริง Deloitte คาดการณ์ว่าความเสียหายจากการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย generative AI ในสหรัฐฯ จะสูงถึง 40 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 เพิ่มขึ้นจาก 12.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2023 - อัตราเติบโตทบต้นต่อปี 32% ความเสียหายเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องทฤษฎี: ความเสียหายจากการฉ้อโกงแอบอ้างตัวตนที่รายงานเพิ่มขึ้นเป็นสามเท่านับตั้งแต่ปี 2020 และสายวิดีโอคอล deepfake เพียงครั้งเดียวทำให้บริษัทวิศวกรรม Arup สูญเงินไป 25 ล้านดอลลาร์ หน่วยงานกำกับดูแลตอนนี้วัดผลกระทบชั้น AI โดยตรงแล้ว โดยหน่วยงานต่าง ๆ แยกข้อร้องเรียนที่เกี่ยวข้องกับ AI ออกมาเป็นครั้งแรกในรายงานปี 2025 ข้อมูลหลักด้านล่างดึงมาจาก Deloitte และ FBI Internet Crime Complaint Center ดูเพิ่มเติมได้ที่ สถิติการฉ้อโกงด้วยการโคลนเสียงปี 2027 ของเรา
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ความเสียหายจากการฉ้อโกง gen-AI, สหรัฐฯ, คาดการณ์ปี 2027 | USD 40B (from USD 12.3B in 2023, 32% CAGR) | Deloitte, 2024 |
| ความเสียหายจากการฉ้อโกงแอบอ้างตัวตน, สหรัฐฯ, 2025 | USD 3.5B | FTC, 2025 |
| ข้อร้องเรียนการฉ้อโกงแอบอ้างตัวตน, 2025 | ~1M (+19%) | FTC, 2025 |
| ความเสียหายรวมจากอาชญากรรมทางอินเทอร์เน็ต, 2025 | USD 20.877B (+26%) | FBI IC3, 2025 |
| ข้อร้องเรียน / ความเสียหายที่เกี่ยวข้องกับ AI, 2025 | 22,364 / USD 893M | FBI IC3, 2025 |
| ความเสียหายจากการฉ้อโกงผู้สูงอายุ, 2025 | USD 7.748B (+59% vs 2024) | FBI IC3, 2025 |
| ความเสียหายจากสายวิดีโอคอล deepfake CFO ของ Arup, 2024 | USD 25M (15 transfers, 5 accounts) | CNN, 2024 |
ค่าผิดปกติ: แม้แต่สถานการณ์แบบระมัดระวังของ Deloitte ก็ยังประเมินความเสียหายจากการฉ้อโกง gen-AI ในปี 2027 ไว้ที่ประมาณ 22 พันล้านดอลลาร์ (Deloitte, 2024)
4. ความเสี่ยงขององค์กรและพื้นผิวการโจมตีทางไบโอเมตริกซ์
Deepfake ได้ย้ายออกจากการหลอกลวงผู้บริโภคทั่วไปเข้าสู่ระบบยืนยันตัวตนขององค์กรแล้ว 62% ขององค์กรเผชิญการโจมตีด้วย deepfake ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา และ 43% ถูกโจมตีด้วยสายเรียกเสียง deepfake โดยเฉพาะ (Gartner, 2025) ผลพวงที่ไม่สบายใจสำหรับทีมความปลอดภัยคือ: เมื่อหนึ่งในห้าของความพยายามฉ้อโกงไบโอเมตริกซ์มี deepfake อยู่แล้ว การ “เพิ่มไบโอเมตริกซ์” จึงไม่ใช่คำตอบที่สมบูรณ์อีกต่อไป และการโจมตีแบบฉีดข้อมูลที่ป้อนสื่อสังเคราะห์เข้าสู่กระบวนการตรวจสอบโดยตรงกำลังเพิ่มขึ้นเร็วกว่าที่วิธีการตรวจสอบแบบเดียวใดๆ จะป้องกันได้ทัน ข้อมูลด้านล่างมาจาก Gartner และ iProov บริบทที่กว้างขึ้นอยู่ใน สถิติความปลอดภัยไซเบอร์ 2026 ของเรา
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| องค์กรที่ถูกโจมตีด้วย deepfake, 12 เดือนที่ผ่านมา | 62% | Gartner, 2025 |
| องค์กรที่ถูกโจมตีด้วยสายเรียกเสียง deepfake | 43% | Gartner, 2025 |
| องค์กรที่ถูกโจมตีด้วยสายเรียกวิดีโอ deepfake | 37% | Gartner, 2025 |
| ความพยายามฉ้อโกงไบโอเมตริกซ์ที่ใช้ deepfake | 1 in 5 (20%) | Entrust, 2026 Identity Fraud Report |
| การโจมตีแบบฉีดกล้องเสมือนจริงแบบเนทีฟ, 2025 | +2,665% | iProov, 2025 Threat Intelligence Report |
| ความพยายามสลับหน้า (face-swap), เทียบปีต่อปี, 2025 | +300% | iProov, 2025 |
| ผู้บริโภคที่ตรวจจับคลิปปลอมและของจริงได้ถูกต้องทุกคลิป | 0.1% | iProov, 2025 |
ค่าผิดปกติ: ตัวเลขของ Gartner มาจากผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ 302 คนที่สำรวจในอเมริกาเหนือ EMEA และเอเชีย/แปซิฟิก ระหว่างเดือนมีนาคมถึงพฤษภาคม 2025 (Gartner, 2025)
5. ความแม่นยำในการตรวจจับและช่องว่างด้านการนำไปใช้ทั่วไป
ผู้ให้บริการมักอ้างความแม่นยำที่เกือบสมบูรณ์แบบในห้องแล็บ แต่ตัวเลขในสนามจริงต่างหากที่สำคัญ ตัวตรวจจับเสียง deepfake ที่ดีที่สุดทำความแม่นยำได้ 98.1% ในการทดสอบมาตรฐานปี 2026 แต่โมเดลกลุ่มเดียวกันนี้กลับสูญเสีย AUC ไปประมาณครึ่งหนึ่งเมื่อถูกทดสอบกับการโจมตีจากสถานการณ์จริงในปี 2024 เหตุผลนั้นมีที่มาเชิงโครงสร้าง: ตัวตรวจจับที่ฝึกด้วยข้อมูลการโจมตีปี 2019 ไม่สามารถนำไปใช้ทั่วไปกับการสังเคราะห์เสียงในปี 2026 ได้ และโมเดลที่ปรับแต่งให้เข้ากับสถาปัตยกรรมแปลงข้อความเป็นเสียงแบบหนึ่งอาจล้มเหลวกับอีกแบบหนึ่ง การอ่านค่าคะแนนการตรวจจับหมายถึงต้องถามว่าชุดข้อมูลใดเป็นผู้สร้างคะแนนเหล่านั้นขึ้นมา ข้อมูลการทดสอบมาตรฐานด้านล่างมาจาก Resemble AI และงานวิจัยที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญในวารสาร Circuits, Systems, and Signal Processing ของ Springer
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ความแม่นยำของตัวตรวจจับเสียง deepfake ที่ดีที่สุด, การทดสอบมาตรฐานปี 2026 | 98.1% (F1 0.981) | Resemble AI, 2026 |
| ความแม่นยำของตัวตรวจจับอันดับสอง | 96.8% | Resemble AI, 2026 |
| ความแม่นยำของตัวตรวจจับอันดับสาม | 83.5% | Resemble AI, 2026 |
| ความแม่นยำของตัวตรวจจับ deep-learning ในสถานการณ์จริง | 99.84% | Springer (Circuits, Systems, and Signal Processing), 2025 |
| ความแม่นยำข้ามชุดข้อมูล (ASVspoof 5, WaveFake) | >98% (EER 0.0013) | Springer, 2025 |
| การลดลงของ AUC ของโมเดลเสียงใน Deepfake-Eval-2024 | ~50% | arXiv (Deepfake-Eval-2024), 2025 |
| อัตราการตรวจจับ deepfake ของบริษัทประกันภัยระดับ Fortune 500 | 97% | Pindrop case study, 2025 |
ค่าผิดปกติ: ในการทดสอบมาตรฐานปี 2026 เดียวกันนี้ ตัวตรวจจับโอเพนซอร์สสี่ตัวที่ฝึกด้วยข้อมูลล้าสมัยปี 2019 ทำคะแนนความแม่นยำได้ระหว่าง 48% ถึง 71.3% - ช่องว่างนี้แสดงให้เห็นว่าทำไมตัวเลขจากห้องแล็บจึงแทบไม่เคยอยู่รอดเมื่อเจอการโจมตีใหม่ ๆ (Resemble AI, 2026)
6. การนำไปใช้และการติดตั้งใช้งานจริงในภาคสนาม
การยืนยันตัวตนด้วยเสียงไม่ใช่โครงการนำร่อง แต่ฝังตัวอยู่ในธนาคารและประมวลผลการล็อกอินนับพันล้านครั้งแล้ว Voice ID ของ HSBC ป้องกันความพยายามฉ้อโกงทางโทรศัพท์มูลค่า 249 ล้านปอนด์ (GBP) ได้ในหนึ่งปี และลดการฉ้อโกงในธนาคารทางโทรศัพท์ลง 50% เมื่อเทียบปีต่อปี (HSBC, 2021) ตลาดการยืนยันตัวตนในภาพรวมกำลังหันไปหาข้อมูลรับรองที่ผูกกับอุปกรณ์ในเวลาเดียวกัน โดยผู้บริโภค 69% ตอนนี้มี passkey อย่างน้อยหนึ่งรายการแล้ว การเปลี่ยนแปลงนี้สำคัญต่อความเป็นส่วนตัว: การประมวลผลเสียงบนอุปกรณ์โดยได้รับความยินยอม - ที่ซึ่งโมเดลเสียงของบุคคลไม่เคยออกจากเครื่องของตนเองเลย - คือตัวถ่วงดุลของฐานข้อมูลลายเสียง (voiceprint) แบบรวมศูนย์ที่กลายเป็นเป้าหมายการฉ้อโกงทันทีที่ถูกเจาะระบบ ข้อมูลการติดตั้งใช้งานด้านล่างมาจาก HSBC และ FIDO Alliance สำหรับมุมมองด้านการโคลนเสียงตนเองโดยได้รับความยินยอม ซอฟต์แวร์โคลนเสียง ของ VoxBooster ประมวลผลเสียงของผู้ใช้เองแบบโลคัลบน Windows
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| การฉ้อโกงที่ HSBC Voice ID ป้องกันได้, ปีจนถึงพฤษภาคม 2021 | GBP 249M | HSBC, 2021 |
| การเปลี่ยนแปลงการฉ้อโกงธนาคารทางโทรศัพท์ของ HSBC, ปีต่อปี | -50% | HSBC, 2021 |
| ลูกค้า HSBC ที่ลงทะเบียน Voice ID ต่อสัปดาห์ | ~14,000 | HSBC, 2021 |
| การยืนยันตัวตนด้วยเสียงที่ Nuance ดำเนินการต่อปี | 5B+ (300M consumers) | Nuance, 2018 |
| ลายเสียงที่ลงทะเบียนผ่าน Nuance | 600M+ (500+ organizations) | Nuance, 2021 |
| ผู้บริโภคที่มี passkey อย่างน้อยหนึ่งรายการ | 69% | FIDO Alliance, 2025 |
| เว็บไซต์ 100 อันดับแรกที่รองรับ passkey | 48% | FIDO Alliance, 2025 |
ข้อมูลล่าสุดที่มี: ยอดรวมการดำเนินงานของ HSBC และ Nuance เป็นข้อมูลช่วงปี 2018-2021 ทั้งสองบริษัทหยุดเผยแพร่ตัวเลขการลงทะเบียนที่อัปเดตหลังจากนั้น จึงควรมองว่าเป็นตัวเลขขั้นต่ำ ไม่ใช่ยอดปัจจุบัน
สรุป: ไบโอเมตริกซ์เสียงและการยืนยันตัวตนด้วยเสียงในรูปแบบตัวเลข
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ตลาดไบโอเมตริกซ์เสียง, 2026 ถึง 2031 | USD 3.06B to USD 6.54B (16.41% CAGR) | Mordor Intelligence, 2026 |
| ตลาดไบโอเมตริกซ์เสียง, 2034 (ประมาณการสูงสุด) | USD 22.76B (25.88% CAGR) | Fortune Business Insights, 2026 |
| การพุ่งขึ้นของความพยายามฉ้อโกง deepfake, 2024 | +1,300% (1/month to 7/day) | Pindrop, 2025 VISR |
| การพุ่งขึ้นของการฟิชชิงทางเสียง, ครึ่งปีแรกถึงครึ่งปีหลังของ 2024 | +442% | CrowdStrike, 2025 |
| การฟิชชิงทางเสียงในฐานะช่องทางการติดเชื้อเริ่มต้น, 2025 | #2 (11% of cases) | Mandiant, M-Trends 2026 |
| ความเสียหายจากการฉ้อโกง gen-AI, สหรัฐฯ, คาดการณ์ปี 2027 | USD 40B (from USD 12.3B in 2023) | Deloitte, 2024 |
| ความเสียหายจากการฉ้อโกงแอบอ้างตัวตน, สหรัฐฯ, 2025 | USD 3.5B | FTC, 2025 |
| ความเสียหายรวมจากอาชญากรรมทางอินเทอร์เน็ต, 2025 | USD 20.877B (+26%) | FBI IC3, 2025 |
| ความเสียหายจากข้อร้องเรียนที่เกี่ยวข้องกับ AI, 2025 | USD 893M (22,364 complaints) | FBI IC3, 2025 |
| ความเสียหายจากการฉ้อโกงผู้สูงอายุ, 2025 | USD 7.748B (+59%) | FBI IC3, 2025 |
| ความเสียหายจากสายวิดีโอคอล deepfake ของ Arup, 2024 | USD 25M | CNN, 2024 |
| องค์กรที่ถูกโจมตีด้วย deepfake, 12 เดือนที่ผ่านมา | 62% | Gartner, 2025 |
| ความพยายามฉ้อโกงไบโอเมตริกซ์ที่ใช้ deepfake | 1 in 5 | Entrust, 2026 |
| การโจมตีแบบฉีดกล้องเสมือนจริง, 2025 | +2,665% | iProov, 2025 |
| ความแม่นยำของตัวตรวจจับเสียง deepfake ที่ดีที่สุด, 2026 | 98.1% | Resemble AI, 2026 |
| การลดลงของ AUC ของโมเดลเสียงในการโจมตีจากสถานการณ์จริงปี 2024 | ~50% | arXiv, 2025 |
| การฉ้อโกงที่ HSBC Voice ID ป้องกันได้, หนึ่งปี | GBP 249M | HSBC, 2021 |
| การยืนยันตัวตนด้วยเสียงที่ Nuance ดำเนินการต่อปี | 5B+ | Nuance, 2018 |
| ผู้บริโภคที่มี passkey อย่างน้อยหนึ่งรายการ | 69% | FIDO Alliance, 2025 |
ระเบียบวิธีและแหล่งที่มา
ข้อมูลถูกรวบรวมจากรายงานต้นฉบับ สิ่งพิมพ์ข่าวกรองภัยคุกคามของผู้ให้บริการ สถิติอาชญากรรมของภาครัฐ งานวิจัยที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ และบริษัทวิจัยตลาดที่มีชื่อระบุไว้ ตัวเลขขนาดตลาดและการเติบโตทุกตัวถูกอ้างอิงไขว้ระหว่างบริษัทตั้งแต่สองแห่งขึ้นไป และตัวเลขที่เก่ากว่าปี 2024 ถูกระบุว่าเป็นข้อมูลล่าสุดที่มี สถิติทุกตัวในบทความนี้ได้รับการตรวจสอบยืนยันกับแหล่งข้อมูลที่เข้าถึงได้ระหว่างการค้นคว้า แหล่งที่มาที่อ้างอิง:
- Pindrop - 2025 Voice Intelligence and Security Report; 2023 Deepfake and Voice Clone Consumer Report; กรณีศึกษาบริษัทประกันภัยระดับ Fortune 500 (รายงาน)
- Mordor Intelligence - Voice Biometrics Market, 2026 (รายงาน)
- Fortune Business Insights - Voice Biometrics Market, 2026 (รายงาน)
- SkyQuest - Voice Biometrics Market, 2026
- Research and Markets - Voice Biometrics Market Global Forecast, 2026
- Renub Research - Voice Biometrics Market, 2026
- Deloitte Center for Financial Services - Deepfake Banking Fraud Risk on the Rise, 2024 (รายงาน)
- U.S. Federal Trade Commission - ข้อมูลการฉ้อโกงแอบอ้างตัวตน / การฉ้อโกงผู้บริโภค, 2024-2025
- FBI Internet Crime Complaint Center - 2025 Internet Crime Report (รายงาน)
- Gartner - แบบสำรวจการโจมตี GenAI/deepfake, กันยายน 2025 (ข่าวประชาสัมพันธ์)
- Entrust - 2026 Identity Fraud Report (รายงาน)
- iProov - 2025 Threat Intelligence Report (ข่าวประชาสัมพันธ์)
- Resemble AI - Audio Deepfake Detection Benchmark, 2026 (การทดสอบมาตรฐาน)
- Springer, Circuits, Systems, and Signal Processing - Hybrid Deep Learning Framework for Real and Deepfake Voice Detection, 2025 (บทความ)
- arXiv - On Deepfake Voice Detection / Deepfake-Eval-2024, 2025 (บทความ)
- HSBC UK - ข้อมูลการป้องกันการฉ้อโกง Voice ID, 2021 (ประกาศ)
- Nuance Communications - เหตุการณ์สำคัญด้านไบโอเมตริกซ์เสียง, 2018-2021 (เหตุการณ์สำคัญ)
- FIDO Alliance - World Passkey Day / การนำ passkey ไปใช้, 2025 (ประกาศ)
- CrowdStrike - 2025 Global Threat Report
- Mandiant - M-Trends 2026
- CNN - การรายงานข่าวการฉ้อโกง deepfake ของ Arup, 2024 (บทความข่าว)
Data watch: Voice Intelligence and Security Report ของ Pindrop, Global Threat Report ของ CrowdStrike, M-Trends ของ Mandiant และรายงานประจำปีของ FBI Internet Crime Complaint Center ล้วนเป็นสิ่งพิมพ์ที่เผยแพร่เป็นประจำ โดยทั่วไปจะออกในไตรมาสแรก ฉบับถัดไปซึ่งครอบคลุมข้อมูลปี 2026 คาดว่าจะเผยแพร่ในช่วงต้นถึงกลางปี 2027 และจะถูกนำมารวมไว้ที่นี่ แบบสำรวจการโจมตี deepfake ของ Gartner รวมถึงรายงานภัยคุกคาม/การฉ้อโกงของ iProov และ Entrust ก็ดำเนินไปตามรอบประจำปีเช่นกัน และมีกำหนดจะออกฉบับปรับปรุงในช่วงเวลาเดียวกัน
อัปเดตล่าสุด: 5 กรกฎาคม 2026 เราจะทบทวนและอัปเดตหน้านี้ทุกไตรมาสเมื่อมีข้อมูลใหม่เผยแพร่