AI赋能金融安全：智能反欺诈与风控的创新实践
AI赋能金融安全：智能反欺诈与风控的创新实践
在人工智能时代，金融安全面临着前所未有的挑战。一方面，AI技术被不法分子用于实施新型诈骗；另一方面，金融机构也在积极利用AI构建智能反欺诈系统，为用户的“钱袋子”筑起一道道安全防线。
AI新型诈骗：金融安全的新挑战
随着AI技术的普及，不法分子也开始利用机器学习、自然语言处理等技术实施诈骗。例如，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。这种AI新型诈骗给金融机构带来了新的安全威胁。
以攻为守：智能反欺诈系统的构建
面对AI新型诈骗的挑战，金融机构积极构建智能反欺诈系统。以新网银行为例，其建立了覆盖事前、事中、事后全业务流程的自动化反欺诈体系。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，形成一个闭环的反欺诈网络。
在业务流程反欺诈方面，金融机构通过页面交互实时对抗欺诈行为。例如，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。对于高风险的交易行为，还可通过5G视频通话技术进一步核验用户身份。
智慧识别是反欺诈体系的核心环节。金融机构利用机器学习、模式识别、深度学习等算法对历史数据进行训练，构建能够精准识别各种欺诈模式的智能模型。同时，通过异常检测等无监督学习技术，可以挖掘出偏离正常行为模式的异常交易。图像识别技术也被用于活体检测，以识别如2D照片、3D面具或换脸攻击等欺诈行为。
智能风控：从被动防御到主动预警
传统银行风控体系依赖于人工审核与经验判断，已难以应对日益复杂多变的金融风险环境。而智能风控则借助大数据、人工智能、机器学习等先进技术，实现了风险识别的自动化、智能化与精准化。
首都银行（中国）的风险管理部专家李斌表示，智能风控的核心价值在于其“前瞻性”与“主动性”。传统风控往往是在风险事件发生后进行补救，而智能风控则能在风险暴露前进行预警，从而有效降低损失。此外，智能风控还能根据客户的信用状况、交易习惯等多维度信息，为不同风险等级的客户提供差异化的服务策略，既保障了银行资产的安全，又提升了客户体验。
手机银行：AI赋能下的安全与便捷
近期，多家国内银行对其手机银行APP进行了全面升级，其中人工智能（AI）技术的融入成为此次升级的一大亮点。AI技术的加入，不仅使手机银行的操作更加智能化、便捷化，还在保障数据安全方面发挥了重要作用。
在数据安全方面，银行采取了多项措施。首先，建立严格的模型评估体系，对AI模型进行全面的评估和测试。其次，随着业务数据的积累和市场环境的变化，银行不断优化和更新AI模型，以适应新的数据和业务场景。银行还加强了身份认证和授权管理，采用多因素身份认证技术，确保用户身份的真实性。
在数据安全方面，银行同样不遗余力。在数据收集环节，遵循最小化原则，避免过度收集用户信息。在数据存储环节，利用加密算法对数据进行加密，确保数据在存储和传输过程中的安全性。在数据分析环节，AI技术还能对敏感数据进行脱敏处理，降低数据敏感度。
未来展望：机遇与挑战并存
尽管AI技术在金融安全领域展现出巨大潜力，但也面临一些挑战。例如，生成式AI（AIGC）技术在带来诸多创新优势的同时，也伴随着严重的信息安全风险，包括数据泄露、模型入侵、模型偏见及模型欺诈等。
面对这些挑战，金融机构需要不断优化自身的安全机制，为消费者提供更加安心可靠的服务体验。同时，用户也需要提高安全意识，合理使用AI技术带来的便利，共同维护金融安全。