综述：揭示成人在线上与线下环境中对欺诈和诈骗的脆弱性：一项系统性综述

这篇系统性综述（PRISMA框架）聚焦欺诈受害的异质性风险因素，整合32项跨国研究（2016-2024），揭示社会人口学（如年龄、性别）、非认知（低尽责性、高冲动性）和认知因素（决策功能受损）的交互作用，强调需针对不同诈骗类型（如网络钓鱼、AI诈骗）和年龄群体（如老年人认知衰退vs.年轻人技术暴露）制定差异化防护策略。

　　

Abstract
欺诈与诈骗已成为全球性挑战，新兴技术（如生成式AI、深度伪造）更使其手段日益复杂。2024年全球诈骗损失高达1.03万亿美元，美国老年受害者投诉量年增14%。本综述通过PRISMA指南系统分析PubMed、PsycINFO和Scopus数据库，发现欺诈受害是多重维度（诈骗类型、个体特征、情境条件）动态作用的结果，驳斥了"单一受害者画像"的传统认知。

Introduction
欺诈的"双损效应"（经济+心理）尤为严峻：老年受害者因固定收入更难恢复损失，且常伴随抑郁、家庭信任破裂；而年轻人则因技术暴露更易陷入网络钓鱼。Fan-Yu理论提出"暴露-易感性"两阶段模型，揭示农村居民虽暴露风险低但受害率高的矛盾现象。值得注意的是，常规活动理论（Routine Activity Theory）指出，诈骗发生需同时满足"动机罪犯+合适目标+监护缺失"三要素，这与个体决策能力（Person-Task Fit理论）形成关键交叉点。

Study Characteristics
纳入的32项研究涵盖横断面调查（n=1,010,748）到实验室模拟（n=28），其中4项采用纵向设计。样本年龄跨度证实：老年人因认知衰退（如痴呆前兆）更易受传统电信诈骗，而年轻人则因开放性和技术依赖成为加密货币诈骗主要目标。

Discussion
核心发现呈现三大矛盾：

1. 年龄悖论：Meta分析显示老年人虽仅占网络诈骗受害者的12%，但单次损失额是年轻人的3倍（DeLiema et al., 2024）；
2. 性别分化：男性总体受害率更高，但女性更易陷入浪漫骗局（Coluccia et al., 2020）；
3. 认知陷阱：低金融素养者易受投资诈骗，而高学历群体反而因过度自信成为"杀猪盘"目标（Baki & Verma, 2023）。

Conclusion
AI技术正重塑攻防博弈：深度伪造（Deepfake）加剧诈骗真实性，但机器学习也能通过异常交易检测（如Feedzai系统）实现主动防御。未来研究需标准化评估工具，并开发针对不同神经认知特征（如前额叶功能损伤）的定向干预方案。

CRediT声明
本研究获意大利银行（Banca d’Italia）和UnipolSai保险集团资助，作者声明无其他利益冲突。