面對網路詐騙利用「人頭帳戶」轉移贓款的挑戰，銀行與執法機關正加強應用人工智慧（AI）和數據分析工具，追蹤並瓦解數千個涉及詐騙金流的帳戶網絡，同時呼籲民眾提高警覺，共同防堵新興詐騙手法。
網路詐騙日益猖獗，詐騙集團透過「Mule Accounts」（人頭帳戶，指詐騙者利用他人銀行帳戶進行非法資金轉移）轉移贓款，已成為執法機關追查犯罪金流的一大挑戰。然而，人工智慧（AI）與數據分析正成為打擊這類新型態犯罪的關鍵工具。
詐騙集團慣常利用人頭帳戶，在贓款轉入後迅速透過數十甚至數千個其他帳戶進行分流，旨在模糊資金來源並隱匿最終受益人。這使得傳統的金融追蹤變得異常複雜，調查人員必須重建每一筆交易，才能拼湊出完整的資金流向。
為應對此挑戰，銀行與執法機關正積極採用AI與數據分析技術來識別可疑帳戶。例如，RBI Innovation Hub 開發的 MuleHunter 是一款基於AI的工具，能分析銀行數據中的異常模式，包括交易量突增、資金頻繁轉移至多個帳戶、長期不活動帳戶突然活躍，以及可疑的登入地點或 IP 位址。印度電信部門也推出了 Financial Fraud Risk Indicator（FRI），用於評估與詐騙相關的手機號碼風險等級，並與金融機構共享資訊以觸發警報。
網路犯罪專家特里維尼·辛格（Prof. Triveni Singh）指出，人頭帳戶已成為網路犯罪金融網絡中的關鍵環節。他強調，識別這些帳戶不能僅限於大額交易，更應分析帳戶行為的異常變化、交易頻率、收發款方網絡及相關數位活動。他認為，銀行與執法機關之間加強即時資訊共享，能大幅提升在早期階段阻止詐騙資金的能力。
這些人頭帳戶的取得方式多樣，有些持有人甚至不知情。詐騙集團會招募經濟弱勢群體，提供佣金利誘他們提供帳戶使用，甚至交出支票簿、金融卡、SIM卡與網銀憑證。在偏遠地區，也曾發生詐騙者藉由政府計畫、補貼或調查之名，收集民眾的Aadhaar資料及生物辨識資訊來開設帳戶。
調查顯示，此類犯罪手法層出不窮。在孟買南區，一名86歲婦人遭「數位逮捕詐騙」（指詐騙者冒充執法機關，恐嚇受害者轉帳以避免逮捕）騙取 2,030 萬盧比。調查中發現，邦加羅爾一名男子的公司帳戶被用於轉移其中 500 萬盧比。北阿坎德邦也有一名年輕人被遊戲網站誘騙開設帳戶，該帳戶隨後收到約 500 萬盧比的詐騙資金。瑪胡班尼甚至發生詐騙者利用代辦 PAN 卡名義，為他人開設人頭帳戶並取得金融卡。
面對這些複雜且不斷變化的詐騙手法，執法機關正審視開戶與客戶身分認證（KYC）流程中的漏洞。更嚴格的KYC、面對面驗證及視訊KYC等措施，有助於降低詐騙帳戶的風險。當局也呼籲民眾定期監測銀行帳戶，並在發現不明交易時立即向銀行與主管機關通報，同時切勿向陌生人分享個人敏感資訊。