设备智能平台 Fingerprint 发布《2026年金融服务领域AI流量状况》报告。基于对300位美国金融行业领导者的调研，报告揭示了金融机构在检测信心与实际缓解能力之间的巨大落差。
尽管95%的受访机构表示有信心区分真实AI助手与伪造流量，但79%的机构已检测到恶意机器人或爬虫伪装成合法AI助手及搜索引擎爬虫，成功绕过边界防御。此外，95%的受访者指出，过去12个月内与其网页属性及API交互的自动化流量显著增长。
传统安全工具面临失效风险
随着网络交互向无浏览器、AI原生模式快速过渡，传统基于客户端JavaScript的检测手段正逐渐失效。数据显示，61%的金融机构仍依赖JS标签或原生SDK进行机器人检测，但这在面对不执行JS的AI代理时形成了监控盲区。
仅有45%的机构能够实时检测并成功缓解伪造的AI流量，仅26%的机构对完全绕过JS检测的自动化流量拥有全面可见性。Fingerprint 首席执行官 Dan Pinto 指出，遗留防御措施是为人类浏览器交互设计的，而AI原生网络直接在HTTP层运行，使得欺诈者可通过伪造用户代理字符串等手段冒充受信任工具，从而规避检测。
合规压力驱动安全策略升级
检测能力的缺口不仅带来欺诈风险，更引发合规危机。70%的受访者表示，若无法在HTTP级别验证自动化流量，便难以确保消费者数据隐私合规。与此同时，40%的机构担忧过度拦截会误伤合法用户的AI助手，导致客户流向竞争对手。
鉴于此，金融机构正调整安全投资重心。32%的受访者将针对AI提供商网络的实时IP范围和DNS验证列为明年的首要任务；46%的机构计划在未来6至12个月内，优先部署支持“边缘计算、无需JavaScript”的应用安全识别功能。