У 2025 році кіберзлочини завдали жертвам у США збитків на майже $21 млрд, а кількість зареєстрованих звернень перевищила один мільйон. Такі дані містяться у щорічному звіті ФБР про тренди кіберзлочинності.
Найпоширенішим видом шахрайства залишаються інвестиційні афери, які становлять 49% усіх випадків. Водночас найбільші фінансові втрати пов’язані з криптовалютними схемами — понад $11 млрд.
Вперше за майже 25 років у звіті ФБР з’явився окремий розділ, присвячений використанню штучного інтелекту у шахрайстві. У 2025 році зафіксовано понад 22 тисячі таких скарг, а загальні втрати склали $893 млн.
За оцінками ФБР, розвиток генеративного ШІ суттєво ускладнив виявлення шахрайства. Злочинці використовують технології для створення фальшивих профілів, персоналізованих повідомлень, а також відео і аудіо з елементами дипфейку, що дозволяє підвищити ефективність атак як на окремих людей, так і на бізнес.
Серед найпоширеніших схем — компрометація ділової електронної пошти, коли за допомогою ШІ імітуються листи керівництва компаній або використовується клонування голосу для підтвердження платежів.
У 2025 році втрати бізнесу від таких атак перевищили $30 млн.
Окрему категорію становлять так звані «романтичні» шахрайства, де злочинці використовують ШІ для створення правдоподібних онлайн-образів і комунікації з жертвами. Збитки від таких схем перевищили $19 млн, а додатково понад $5 млн втратили літні люди через афери з імітацією голосів родичів.
Також зростає кількість випадків шахрайства у сфері працевлаштування: під час онлайн-співбесід використовуються підміна голосу та відео, що дозволяє отримати доступ до корпоративних систем. У 2025 році втрати за цим напрямом становили майже $13 млн.
Попри активне використання ШІ, найбільші збитки продовжують генерувати інвестиційні схеми — понад $8 млрд загалом, з яких щонайменше $632 млн пов’язані із застосуванням технологій штучного інтелекту.
У ФБР підкреслюють, що швидке поширення доступних інструментів ШІ змінює характер кіберзлочинності, роблячи шахрайські схеми більш масштабними, персоналізованими та складнішими для виявлення.
