AI技术如何精准打击诈骗电话？
AI技术如何精准打击诈骗电话？
2025年1月，环球银行金融电信协会（Swift）将推出首个应用于反诈的人工智能（AI）系统，通过AI技术识别和检测每天海量交易中的异常行为，从而预防和打击全球范围内的跨境支付网络诈骗。这一举措标志着全球金融行业在反诈领域迈出了重要一步。
AI反诈技术原理
AI技术在反诈领域的应用主要体现在以下几个方面：
语音识别与分析：AI可以通过分析语音特征，识别出是否为AI合成语音。例如，全球安全技术公司迈克菲（McAfee）的调查显示，只需提供3-4秒的录音，网络上的免费AI工具就能生成相似度达到85%的克隆人声。但AI工具对语音的检测，一般关注合成语音中的频率缺失部分、音调的起伏等，通过这些技术手段可以有效识别AI合成语音。
行为模式分析：AI系统能够通过分析用户的多维度特征，如行为模式、交易记录、设备信息等，通过逻辑回归、梯度提升树、神经网络等算法，自动学习并优化特征权重，提高分类的精度和适应性。这种多维度的特征融合与智能分析，使得反诈系统能够更准确地识别出潜在的诈骗风险。
异常检测技术：AI系统通过比对历史交易数据和当前交易流程，识别潜在的异常行为。通过这一技术升级，Swift能够更加高效地筛选和检测支付指令中的缺失数据或异常交易流，极大提高反诈能力。
创新应用案例
英国电信公司Virgin Media O2推出的Daisy，是一个定制的聊天机器人，可以在实时电话中与诈骗者互动。Daisy的任务是让骗子尽可能长时间地忙碌，像他们对全球消费者所做的一样惹恼和挫败他们。该聊天机器人自动执行“骗徒引诱”，这种做法是让人们假装成为潜在的诈骗受害者，来浪费骗子的时间和资源，揭露他们的策略，为执法部门收集信息并干扰他们的设备。
Daisy最近被任命为O2的“诈骗者关系主管”，冒充老年人，这一群体易受诈骗。不像需要休息的人类骗徒引诱者，Daisy可以全天候与诈骗者通话。在O2的视频中，Daisy说道：“当他们忙着跟我说话时，他们就不能诈骗你，而且说实在的，亲爱的，我有的是时间。”视频中展示了她的AI生成形象：一个留着灰发、戴眼镜和珍珠项链的女人在用粉红色座机打电话。
虽然Daisy看似是一个温和的邻居，她通过长时间、毫无目的的对话有效地对抗诈骗者。视频中包含了实际对话音频，诈骗者在Daisy不透露他们所需的个人信息（如银行账户和信用卡号码）时变得越来越沮丧。
“一小时都快到了，天呐（听不清的咒骂），”一个心烦意乱的骗子抱怨，Daisy平静地回答：“天哪，时间过得真快。”
在另一次对话中，Daisy热衷于谈论她的猫Fluffy，并喜欢谈论她的家庭或她的编织爱好，同时提供虚假的个人信息，如虚构的银行信息。Daisy在她的角色中显然很有趣。
Daisy结合了多种AI模型来聆听来电者，将他们的语音转录为文字，然后使用定制的大型语言模型来回应。她的性格层赋予了她一个甜美的英国奶奶的形象，据称是基于一名员工的祖母，VCCP Faith（负责Daisy的伦敦创意公司）表示这样做是为了真实性。
面临的挑战
尽管AI技术在反诈领域展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战：
技术对抗升级：诈骗分子也在不断利用新技术升级作案手段，如使用AI生成高度逼真的语音或视频，甚至模拟受害者的亲友声音或形象，以此来骗取信任。此外，诈骗分子还利用虚拟货币和区块链技术进行非法资金转移，由于数字货币具有匿名性特点，使得追踪资金流向变得极为困难。
数据隐私与安全：在利用AI进行反诈的同时，如何保护用户数据隐私成为一个重要课题。Swift在推出AI反诈系统的同时还推出了AI治理框架，强调透明性、准确性和可审计性，符合ISO 42001、NIST AI风险管理框架以及欧盟AI法案等国际标准。
跨平台协作：互联网诈骗往往涉及多个平台和渠道，如何实现跨平台的数据共享和协作，提升整体反诈效率，是当前面临的一大挑战。
未来展望
随着AI技术的不断发展，其在反诈领域的应用前景广阔。通过持续优化算法模型、提升识别精度、加强跨机构协作，AI有望成为打击诈骗电话的有力武器。然而，这也需要政府、企业和社会各界共同努力，构建完善的反诈生态系统，才能真正实现对诈骗行为的有效遏制。
正如Swift首席创新官Tom Zschach所言：“AI在减少金融行业欺诈方面具有巨大潜力，但这需要强大的合作。Swift有能力将金融组织凝聚在一起，共同利用AI技术为整个行业服务，我们对AI反诈系统的前景充满期待。”