ชุมชน r/Scams บน Reddit ซึ่งมีสมาชิกกว่า 1.34 ล้านบัญชี และมีผู้เข้าร่วมใหม่เฉลี่ยวันละ 516 บัญชี ได้กลายเป็นหนึ่งในศูนย์กลางรายงานและวิเคราะห์กลโกงแบบเรียลไทม์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก โมเดลการทำงานเริ่มจากผู้ใช้ที่ได้รับข้อความน่าสงสัยผ่านช่องทางต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น SMS, WhatsApp, อีเมล หรือแอปหาคู่และหางาน นำมาตั้งคำถามสั้น ๆ ว่า “Is this a scam?” พร้อมแนบภาพหน้าจอ จากนั้นสมาชิกจะร่วมกันวิเคราะห์สัญญาณเตือน (Red Flag) อย่างรวดเร็ว โดยมี AutoModerator คอยให้ข้อมูลกลโกงทั่วไป และทีมผู้ดูแลอาสาสมัครคัดกรองเนื้อหาที่อาจก่อให้เกิดอันตราย เช่น การเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวของผู้ต้องสงสัย
จากข้อมูลที่สมาชิกชุมชน r/Scams แบ่งปันกันในช่วง 5 เดือนแรกของปี 2569 กลโกงที่พบมากที่สุดคือ Job Scam คิดเป็นร้อยละ 20 ของการแชร์ทั้งหมด สแกมเมอร์มักแอบอ้างเป็นบริษัทที่กำลังรับสมัครพนักงานทำงานจากบ้าน โดยใช้ชื่อองค์กรที่ฟังดูน่าเชื่อถือ เช่น Swiftora Logistics หรือ Triumph Group เปิดรับตำแหน่งทั่วไปอย่าง Product Specialist, Package Inspector หรือ Logistics Coordinator จากนั้นจัดกระบวนการสมัครให้ดูเป็นทางการตั้งแต่การกรอกใบสมัคร ส่งเรซูเม่ ลงนามสัญญาจ้าง ไปจนถึงการสัมภาษณ์ผ่านข้อความหรือวิดีโอ เมื่อเหยื่อตกลงรับงาน สแกมเมอร์จะส่งพัสดุที่ซื้อด้วยบัตรเครดิตที่ขโมยมาให้เหยื่อตรวจสอบและส่งต่อไปต่างประเทศ โดยเหยื่อไม่รู้ตัวว่าตนกำลังเป็นตัวกลางลำเลียงสินค้าที่ได้มาโดยมิชอบ สุดท้ายสแกมเมอร์หายตัวไปโดยไม่จ่ายค่าจ้าง
นอกจากรูปแบบพัสดุแล้ว ยังพบการแอบอ้างจ้างงานไอทีโดยหลอกให้ผู้สมัครดาวน์โหลดโค้ดจาก GitHub ที่ฝังมัลแวร์ไว้ภายใต้ข้ออ้างว่าเป็นโจทย์ทดสอบความสามารถ บางกรณีถึงขั้นใช้ AI ช่วยดำเนินการสัมภาษณ์เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ ควบคู่กับการตั้งบริษัทจัดหางานปลอมที่ใช้ชื่อคล้ายองค์กรจริง เช่น Hire Standard Staffing เพื่อขโมยข้อมูลส่วนตัว เลขประกันสังคม หมายเลขบัญชีธนาคาร และเรียกเก็บค่าธรรมเนียมการสมัครหรือค่าตรวจสอบประวัติ บางรายถึงกับส่งเหยื่อไปสัมภาษณ์กับบริษัทจริงเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ แต่เมื่อเหยื่อติดต่อบริษัทต้นทางโดยตรงกลับพบว่าไม่เคยว่าจ้างบริษัทจัดหางานดังกล่าวเลย
อันดับสองคือ Romance Scam คิดเป็นร้อยละ 18 ในปี 2569 ตัวเลขนี้เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเพราะสแกมเมอร์นำ AI มาสร้างภาพ เสียง และเรื่องราวให้แนบเนียนและสมจริงยิ่งขึ้น โดยเริ่มจากการสร้างความสัมพันธ์เชิงโรแมนติกหรือมิตรภาพผ่านแอปหาคู่ เฟซบุ๊ก อินสตาแกรม หรือเทเลแกรม ก่อนค่อย ๆ ชักชวนให้เหยื่อลงทุนในคริปโตหรือแพลตฟอร์มการลงทุนปลอม ตัวอย่างที่ถูกหยิบยกในชุมชนบ่อยครั้ง เช่น กรณีสแกมเมอร์แสร้งเป็นนักลงทุนที่ถือหุ้น Tesla มาตั้งแต่ราคาต่ำ และสร้างเรื่องราวว่ากำลังจะได้รับเงินก้อนโต ก่อนขอให้เหยื่อโอนเงินเพื่อ “ปลดล็อก” เงินดังกล่าว ซึ่งแท้จริงแล้วไม่มีอยู่จริง กลโกงลักษณะนี้ที่พัฒนาขึ้นจนซับซ้อนมากขึ้นเรียกว่า Pig Butchering หรือการ “เชือดหมู” ซึ่งอาศัยการสร้างความไว้วางใจระยะยาวก่อนเข้าสู่ขั้นตอนหลอกลวง
อันดับสามคือ กลโกงใน Facebook Marketplace ร้อยละ 15 ซึ่งสแกมเมอร์มักแฝงตัวเป็นผู้ซื้อ แล้วส่งภาพหน้าจอยืนยันการโอนเงินปลอมผ่านช่องทางอย่าง Zelle, Venmo หรือ Wire Transfer มาหลอกให้ผู้ขายส่งสินค้าออกไปก่อน ทั้งที่ความจริงยังไม่มีการโอนเงินใด ๆ เกิดขึ้น
ในแง่ ภูมิศาสตร์ของเหยื่อ สหรัฐฯ ครองอันดับหนึ่งราวร้อยละ 75 โดยเฉพาะใน Job Scam และ Romance Scam รองลงมาคือสหราชอาณาจักรร้อยละ 12 ซึ่งพบ Romance Scam และ Investment Scam เป็นหลัก ตามด้วยออสเตรเลียร้อยละ 10 ที่มีการหลอกลงทุนคริปโตกระจายตัวสูง ส่วนแคนาดาและกลุ่มประเทศยุโรปตามมาในสัดส่วนที่น้อยกว่า ขณะที่ไทยไม่ปรากฏในชุมชนนี้มากนักเนื่องจาก Reddit ไม่ใช่แพลตฟอร์มหลักของผู้ใช้ไทย
ฝั่ง แหล่งที่มาของสแกมเมอร์ สมาชิกชุมชนวิเคราะห์จากรูปแบบภาษา เวลาส่งข้อความ และประเภทกลโกง พบว่ากัมพูชาและเมียนมาถูกระบุมากที่สุดในฐานะฐานปฏิบัติการ Pig Butchering ที่ใช้แรงงานบังคับขนาดใหญ่ ไนจีเรียและแอฟริกาตะวันตกนิยม Romance Scam แบบแอบอ้างเป็นผู้มีฐานะ อินเดียมักพบสแกมแอบอ้างเป็นเจ้าหน้าที่รัฐและโทรศัพท์ข่มขู่ (Digital Arrest) ส่วนจีนถูกระบุว่าเป็นต้นกำเนิดของ Pig Butchering และมีความเชี่ยวชาญด้านการใช้ AI สูงที่สุด
สำหรับ สถานการณ์ในไทย ช่วง 4 เดือนแรกของปี 2569 ศูนย์ต่อต้านการฉ้อโกงออนไลน์ (ACSC) บันทึกคดีรวม 121,921 คดี มูลค่าความเสียหายรวม 7.48 พันล้านบาท โดยกลโกงที่พบมากที่สุดแตกต่างจากตะวันตกอย่างชัดเจน นั่นคือการหลอกลวงด้านสินค้าและบริการออนไลน์ถึง 85,215 คดี หรือร้อยละ 69.9 ของคดีทั้งหมด ความเสียหายพุ่งสูงสุดในเดือนมีนาคม 2569 ที่ 22,908 คดี มูลค่า 353.3 ล้านบาท สะท้อนให้เห็นว่ากลโกงไทยผันผวนตามเทศกาลช้อปปิงออนไลน์
รองลงมาคือการหลอกลงทุนที่สร้างความเสียหายต่อคดีสูงที่สุด โดยส่วนใหญ่เชื่อมโยงกับ Pig Butchering และการใช้คริปโตเป็นช่องทางฟอกเงิน และแก๊งคอลเซ็นเตอร์ที่แอบอ้างเป็นเจ้าหน้าที่รัฐ ข่มขู่ว่าเหยื่อเกี่ยวข้องกับบัญชีม้าหรือคดีฟอกเงิน ก่อนบังคับให้โอนเงินเพื่อ “เคลียร์คดี” ซึ่งปัจจุบันแก๊งเหล่านี้นำ AI ปลอมเสียงให้ฟังดูเหมือนเจ้าหน้าที่จริงมาใช้อย่างแพร่หลาย ทำให้เหยื่อยากที่จะตรวจจับได้ด้วยการฟังเพียงอย่างเดียว
