Bir müşteri bir ürün veya hizmetle ilgili sorun yaşadığında, bir telefon numarasını arayarak, yardım masası portalını kullanarak veya bir markanın resmi web sitesini ziyaret ederek başlayabilir. Ancak aynı sıklıkla bulundukları yere gidip Instagram, TikTok, X, Facebook veya Reddit'te paylaşım yapıyorlar.
Herkese açık bir şikayet yayınlayarak ve markayı veya destek adresini etiketleyerek hız ve insani bir yanıt bekliyorlar.
Siber suçlular da bu beklentiyi markalar kadar anlıyor.
Sosyal platformlar müşteri hizmetleri kanalları haline geldikçe, kimliğe bürünme bir müşteri deneyimi sorunu ve güvenlik tehdidi haline geliyor.
Markaların uygun müşteri deneyimleri sunmak için kullandığı kanallar, müşteri hizmetleri ekipleri, yöneticiler ve güvenilir markalar gibi görünen dolandırıcılar tarafından giderek daha fazla istismar ediliyor. Müşteri hizmetleri etkileşimi olarak başlayan şey, hızla karmaşık bir sosyal mühendislik saldırısına dönüşerek kurbanları hassas bilgileri vermeye ikna edebilir.
Sahte destek hesapları, sahte marka profilleri, klonlanmış yöneticiler, benzer tanıtıcılar, yapay zeka tarafından yazılan dolandırıcılık yanıtları ve hileli “müşteri hizmetleri” sayfaları, müşterilerin özellikle savunmasız oldukları andan yararlanıyor: hayal kırıklığına uğradıkları, yardım aradıkları ve sorunlarını çözüyor gibi görünen kişiye güvenme eğiliminde oldukları zamanlar.
Dolandırıcılık ödemeden çok önce başlıyor
Britanya'daki Payments Association'ın yetkili anlık ödeme dolandırıcılığı (APP) hakkındaki teknik raporu, saldırı yüzeyindeki değişimi gösteriyor: 2025'in ilk yarısında bildirilen APP dolandırıcılık vakalarının yüzde 66'sı, sosyal medya ve mesajlaşma hizmetleri de dahil olmak üzere çevrimiçi platformlarda başlarken, yüzde 17'si telekom kanalları aracılığıyla gerçekleşti.
Raporda, dolandırıcılığın genellikle bir ödeme başlatılmadan çok önce, genellikle sosyal medya, mesajlaşma uygulamaları veya çevrimiçi pazarlardaki etkileşimler yoluyla başladığı belirtiliyor. Bir dolandırıcı ödeme bilgilerini veya giriş bilgilerini istediğinde, mağdurlar genellikle meşru bir kuruluşla iletişim kurduklarını düşünürler.
Payments Association, geri ödeme kurallarının ve banka kontrollerinin yalnızca dolandırıcılık döngüsünün son aşamasıyla ilgili olduğunu belirtiyor. İlk uzlaşma genellikle başka yerlerde gerçekleşir; dijital platformlara, sosyal ağlara ve markaları taklit edilen kuruluşlara daha fazla sorumluluk yüklenir.
Yapay zeka taklidi hızlandırıyor
Kimliğe bürünme yeni değil, ancak GenAI hızını, ölçeğini ve gerçekçiliğini temelden değiştirdi.
Vyntra'nın 2026 Modern Bankacılık Dolandırıcılığının Anatomisi raporu, mevcut ortamı, dolandırıcıların benzeri görülmemiş bir ölçekte çalışmak için otomasyonu, hiper kişiselleştirmeyi ve gerçek zamanlı para kazanmayı birleştirdiği “endüstriyelleştirilmiş yapay zeka” olarak tanımlıyor. Geçtiğimiz yıl küresel dolandırıcılık kayıplarının 442 milyar dolar olduğu tahmin edilirken, yetişkinlerin yüzde 70'i en az bir dolandırıcılık girişimi yaşadı ve neredeyse dörtte biri para kaybetti.
Raporda ayrıca yapay zekanın, suçluların ikna edici kimlik avı kampanyaları üretme süresini on altı saatten beş dakikanın altına düşürdüğü, böylece geniş çapta dağıtabilecekleri son derece kişiselleştirilmiş mesajlar, klonlanmış kimlikler, derin sahte videolar ve sahte iletişimler oluşturmalarına olanak tanıdığı belirtiliyor.
Siber suçluların artık kötü yazılmış mesajlara veya açıkça sahte hesaplara güvenmek zorunda kalmaması nedeniyle bu, müşteri deneyimi ekipleri için önemli bir zorluk yaratıyor. Bir markanın tonunu, müşteri hizmetleri dilini, görsel kimliğini ve hatta bireysel yöneticilerin iletişim tarzını yüksek derecede doğrulukla yeniden üretebilirler.
“Günlük dijital alışkanlıklarımız artık beklediğimiz kadar güvenli değil” Incognit'in CEO'su Darius Belejevas, söylenmiş Bugün CX.
“Veri ihlallerinin endişe verici bir oranda ve önemli bir etkiyle gerçekleştiğini görüyoruz; bu da anlaşılır bir şekilde yanıt verenlerin kişisel verilerinin bir noktada kaçınılmaz olarak kamuya açıklanacağı hissine kapılmasına neden oluyor. Bir kullanıcının verileri başka bir yerde ihlal edilirse, dolandırıcılar bunu kolayca o kişinin sosyal medyada paylaştığı şeylerle üçgenleyebilir ve bunu daha inandırıcı yapay zeka destekli saldırılara öncülük etmek için kullanabilir.”
Belejevas, sosyal medya dolandırıcılıklarından kaynaklanan kayıpların 2020'den bu yana keskin bir şekilde arttığını ve tüketicilerin yalnızca 2025'te 2,1 milyar dolar zarar bildirdiğini gösteren ABD Federal Ticaret Komisyonu verilerine dikkat çekti. Belejevas, “Sosyal medya dolandırıcıların bal küpü haline geldi” dedi.
Müşteri güveni en yeni saldırı yüzeyidir
Payments Association, müşteri yolculuğunun genellikle başka bir yerde başlaması nedeniyle APP dolandırıcılığının artık yalnızca bir bankacılık sorunu olarak görülemeyeceği sonucuna varıyor.
Aynı gözlem müşteri deneyimi için de geçerlidir. Bir müşteriden gelen her kamu şikayeti, gerçek bir hizmet telafisi veya bir dolandırıcının markayı taklit etmesi için bir fırsat sunar.
Belejevas, kuruluşların gizliliği yalnızca yasal bir zorunluluk olarak değil, stratejik bir güven sorunu olarak görmesi gerektiğini söyledi. “Kullanıcıların, verilerinin Big Tech ve çevrimiçi etkileşimde bulundukları markalar tarafından işlenme şekli konusunda endişelenme hakkı vardır.”
“Anketçilerin yarısından fazlasının gizlilik veya güvenlik risklerinin onları sosyal medya hesaplarını silmeye sevk edebileceğini söylemesi, açık bir uyarı olmalıdır: Gizlilik, uyumluluğun ötesine geçti. Artık kullanıcıların platformlara, markalara ve kendilerinden başlamaları istenen yapay zeka destekli deneyimlere duydukları güvenin merkezinde yer alıyor.”
Kuruluşlar müşteri hizmetleri yeteneklerini sosyal ve mesajlaşma platformları aracılığıyla genişlettikçe, hızlı yanıtlar vermek işin yalnızca bir parçası haline geliyor.
Müşterileri ikna edici taklitlerden korumak da aynı derecede önemli hale geldi. Yapay zeka tarafından oluşturulan kimliklerin, klonlanmış marka seslerinin ve giderek daha karmaşık hale gelen sosyal mühendislik çağında müşteri güveni, bir şirketin en değerli (ve savunmasız) varlıklarından biri haline geldi.
Son dönemdeki saldırılar, bu taklit kampanyalarının ne kadar ikna edici hale geldiğini gösteriyor.
Geçen hafta NatWest, CEO Paul Thwaite'in hileli yatırımları teşvik eden bir BBC röportajında yer aldığını gösteren yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler nedeniyle müşterileri uyarmıştı. Değiştirilen içerik, kaldırılmadan önce X'te geniş çapta yayıldı.
Bir NatWest sözcüsü, “Bu sahte görüntüleri kaldırmak için sosyal medya platformlarıyla yakın işbirliği içinde çalışıyoruz” dedi. ŞehirAM. “Bunlar, insanları, özellikle de savunmasız kişileri dolandırmak için tasarlanmış suç faaliyetlerinin bir başka hatırlatıcısıdır ve halkımızı dikkatli olmaya ve şüpheli faaliyetleri bildirmeye teşvik ediyoruz.”
Kampanya, müşteri desteği yerine yatırım dolandırıcılığına odaklansa da, müşterilerin giderek daha fazla tanınmış markaların, tanınmış yöneticilerin veya profesyonel üretim değerlerinin yer aldığı içeriğin orijinal olduğunu varsayması nedeniyle daha büyük bir zorluğun ortaya çıktığını gösteriyor. Yapay zeka, suçluların bu görünümü yaratmak için ihtiyaç duyduğu çabayı önemli ölçüde azaltır.
Aynı teknikler, sahte destek hesaplarının yardım teklifleriyle yanıt vermeden önce kamu şikayetlerini izlediği müşteri hizmetleri ortamlarında da giderek daha fazla görülüyor. Mağdurların görüşmelere doğrudan mesaj yoluyla devam etmeleri teşvik ediliyor, bu da kimlik doğrulamasını çok daha zorlaştırıyor.
Sorun, suçluların yapay zekayı benimsemesinin ötesine uzanıyor. Belejevas, teknoloji platformlarının kullanıcı verilerinin nasıl toplandığı ve yapay zeka destekli deneyimler için yeniden kullanıldığı konusunda yeni sorular ortaya çıkardığını savundu. “Yapay zeka, sosyal medya denkleminde, özellikle de kullanıcıların günlük olarak neyin gerçek, neyin yapay zeka tarafından oluşturulduğunu ayırma mücadelesinde kesinlikle büyük bir rol oynuyor.”
“Hepimiz sosyal medya platformlarının yapay zekayı ne kadar hızlı benimsediğini görüyoruz, bu da kullanıcıların verileri için doğrudan bir risk oluşturuyor. Büyük Teknoloji genellikle varsayılan olarak katılıma dayalı modelleri tercih ediyor, bu da gerçekten rıza anlamına gelmiyor ve genel verileri varsayılan olarak mevcutmuş gibi ele alacak bir sonraki yapay zeka kişiselleştirilmiş araçlarının önünü açıyor.”
Belejevas, kullanıcılar profil alt menülerinde gizli bir ayarı aktif olarak devre dışı bırakmadıkça, AI görüntülerini yeniden düzenlemek için herkese açık hesapları otomatik olarak kaydeden Instagram'ın yeni Muse Görüntüsü özelliğine dikkat çekti. “Kullanıcılar, Big Tech'in verilerini nasıl işlediği konusunda endişelenme hakkına sahiptir ve bu tercihten vazgeçebilme hakkına sahiptir.”
Sonuç, müşteri hizmetleri sunmak için bu platformlara giderek daha fazla güvenen kuruluşlar için artan bir güven sorunudur.
Müşterilerden eş zamanlı olarak yapay zeka destekli marka deneyimleriyle etkileşime geçmeleri isteniyor, ancak etkileşimde bulundukları kişinin, hatta kuruluşun gerçek olduğundan daha az emin oluyorlar.
Incognit'in yakın zamanda yaptığı araştırma, tüketicilerin yarısından fazlasının, kişisel verilerinin yeterince korunmadığına inanmaları halinde sosyal medya platformlarından ayrılabileceğini ortaya çıkardı.
“Anketçilerin yarısından fazlasının gizlilik veya güvenlik risklerinin onları sosyal medya hesaplarını silmeye sevk edebileceğini söylemesi, açık bir uyarı olmalıdır: Gizlilik, uyumluluğun ötesine geçti. Artık kullanıcıların platformlara, markalara ve katılmaları istenen yapay zeka destekli deneyimlere duyduğu güvenin merkezinde yer alıyor.”
Sosyal medyada müşteri hizmetleri bir güvenlik özelliği haline geliyor
Geçmişte sosyal medya ekipleri yanıt sürelerine, müşteri memnuniyetine ve marka itibarını korumaya odaklanıyordu. Ancak artık müşteriler mali zarara uğramadan önce hileli etkileşimleri tespit etme konusunda giderek daha fazla sorumlu oluyorlar. Bu, müşteri hizmetleri, siber güvenlik, dolandırıcılık operasyonları, hukuk ekipleri, iletişim ve dijital marka korumasındaki uzmanlar arasında çok daha yakın işbirliğini gerektiriyor.
Kimliğe bürünme raporlarını münferit sosyal medya olayları olarak ele almak yerine, kuruluşların sosyal dinleme platformlarını, CRM sistemlerini, dolandırıcılık soruşturmalarını ve müşteri vaka yönetimini birbirine bağlayan iş akışlarına ihtiyacı var. Buradaki zorluk, birçok müşteri hizmetleri platformunun, koordineli kimliğe bürünme kampanyalarını tespit etmek için değil, meşru sorguları çözmek için tasarlanmış olmasıdır. CRM sistemlerinin, geleneksel müşteri hizmetleri etkileşimlerine ek olarak, giderek daha fazla şüpheli kimliğe bürünme girişimlerini yakalaması gerekiyor.
Sahte sosyal hesaplardan, şüpheli doğrudan mesajlardan, klonlanmış web sitelerinden, kimlik avı bağlantılarından ve kimliğine bürünülmüş müşteri hizmetleri temsilcilerinden gelen bildirimler, ayrı ekipler tarafından ele alınan izole olaylar yerine, müşteri kayıtlarında aranabilir sinyaller haline gelmelidir. Bu, kuruluşların ortaya çıkan kampanyaları daha erken tespit etmesine, potansiyel olarak etkilenen müşterileri uyarmasına ve yanıtları koordine etmesine olanak tanır.
Aslında CRM, kuruluşun sahtekarlık istihbaratı yeteneklerinin bir parçası haline gelir.
Alıcılar tedarikçilere ne sormalı?
Sosyal katılım dolandırıcılığın önlenmesiyle giderek daha fazla iç içe geçtikçe, müşteri deneyimi liderlerinin teknoloji sağlayıcılarını değerlendirme yöntemlerini genişletmeleri gerekiyor.
Sorulmaya değer sorular şunlardır:
- Platform, büyük sosyal ağlardaki şüpheli veya yinelenen marka hesaplarını tespit edebilir mi?
- Kimliğe bürünme raporları CRM'de nasıl yakalanır ve müşteri kayıtlarına nasıl bağlanır?
- Müşteri hizmetleri temsilcileri şüpheli dolandırıcılıkları doğrudan dolandırıcılık soruşturma iş akışlarına iletebilir mi?
- Platform, dijital risk koruma ve marka izleme araçlarıyla entegre oluyor mu?
- Şüpheli kimliğe bürünme kampanyaları müşteri hizmetleri, güvenlik, hukuk ve iletişim ekipleri arasında ne kadar hızlı paylaşılabilir?
- Yapay zeka, gerçek müşteri konuşmalarını koordineli kimliğe bürünme girişimlerinden ayırmaya yardımcı olabilir mi?
Bu yetenekler, yanıt süreleri veya kanal kapsamı gibi geleneksel sosyal bakım ölçümleri kadar önemli hale geliyor.
Bir yanıt yazın