AI技术如何守护你的钱包？

创作时间:

2025-01-21 18:37:36

作者:

@小白创作中心

AI技术如何守护你的钱包？

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，金融行业正面临着前所未有的安全挑战。一方面，AI技术为金融服务带来了前所未有的便利；另一方面，不法分子也开始利用AI实施新型诈骗，严重威胁着金融安全。面对这一挑战，金融机构积极拥抱AI技术，构建智能反欺诈体系，为用户的资金安全筑起了一道坚实的防线。

AI新型诈骗：智能化的威胁

AI新型诈骗是指不法分子利用机器学习、自然语言处理、多媒体技术及生成式人工智能等AI技术，通过生成虚假信息、模仿真实用户行为、绕过安全验证机制或自动执行诈骗脚本等手段，以非法牟取利益为目的，精心策划实施的诈骗活动。

这类诈骗具有以下显著特点：

智能化：AI技术的运用使得诈骗行为变得高度智能化。诈骗者借助自动化工具和脚本，精准模拟真实人类的行为模式，制造逼真的欺诈场景，令受害者难以辨识真伪。
隐匿性：AI技术能够生成以假乱真的图片、视频和音频等虚假信息和内容，不法分子利用这些伪造的内容冒充身份、篡改信息、制造虚假场景，从而隐藏其真实身份和行踪轨迹。
精准性：诈骗者利用AI技术，通过收集和分析目标客户的海量数据，能够准确识别个体的心理弱点、消费习惯和行为偏好等敏感信息，从而制定更具针对性的诈骗“剧本”，提高诈骗成功率。
复杂性：AI新型诈骗手法多样、不断迭代演变，涵盖了从社会工程、身份盗窃、账户接管到假冒客服、虚假贷款等各类欺诈形式，具有很强的灵活性和适应性。

AI反欺诈：智能防线守护资金安全

面对AI新型诈骗的严峻挑战，金融机构积极探索AI驱动的金融反欺诈新思路，构建了多层次、多维度的反欺诈防御体系。

智能识别：精准捕捉异常行为

AI反欺诈的核心在于通过大数据、机器学习、自然语言处理等技术，对海量交易数据进行深度挖掘和分析，识别出潜在的欺诈行为。具体来说，AI反欺诈系统主要包括以下几个部分：

数据收集：收集来自各种渠道的交易数据，包括用户信息、交易记录、行为日志等。
特征提取：从收集到的数据中提取出关键特征，如交易金额、时间、地点、频率等。
模型训练：利用机器学习算法，对提取出的特征进行训练，构建出能够识别欺诈行为的模型。
实时检测：将新产生的交易数据输入到训练好的模型中，实时检测是否存在欺诈行为。
风险预警：一旦发现欺诈行为，立即触发预警机制，通知相关人员进行处理。

多层次防护：构建全方位安全体系

金融机构建立了覆盖事前、事中、事后的全业务流程反欺诈系统体系。该体系由情报信息、特征工厂、模型系统、决策引擎、名单管理、监控预警、案件调查等多个系统模块组成，共同构建一个闭环的反欺诈网络。这些系统模块之间紧密衔接、功能互补，形成高效协同、有机耦合的反诈合力。

在身份验证环节引入指纹识别、面部识别、声音识别等生物识别技术，并结合密码、手机验证码等传统安全措施，构建多层次、立体化的多因素认证体系，增加欺诈者冒用身份的难度，提高身份验证的准确性和安全性。

持续升级：应对不断变化的欺诈手段

智能升级是反欺诈体系持续发力的重要保障，其关键在于不断更新和优化反欺诈技术和策略。首先，技术研发是推动反欺诈技术不断进步的关键，金融机构应加大在技术研发方面的投入，不断探索新的反欺诈技术和方法。其次，完备的欺诈风险管理评价和监督体系是智能升级的重要组成部分，通过建立和完善评价体系标准和流程，不断优化反欺诈体系的性能和准确性。最后，模拟攻击演练是检验反欺诈体系有效性的重要手段，金融机构可以组织定期或不定期模拟攻击演练，模拟各种欺诈场景和攻击方式，检验反欺诈体系的响应能力和效果，及时发现问题并进行改进。

实战案例：AI反欺诈显身手

工商银行：科技赋能守护资金安全

工商银行自主研发风险信息服务平台“融安e信”，即建立骗子收款账户黑名单数据库，实时拦截客户向黑名单账户汇款，累计拦截可疑电信诈骗汇款60余万笔，为客户避免损失过百亿元。客户端预警创新方面，工商银行将防控工作前移，通过提前预警潜在欺诈风险，对客户手机端转账汇款进行拒绝和拦截，并联动公安机关上门劝阻。自9月以来，成功预警保护众多客户及资产，最近拦截最大一笔汇款超千万元。