自动化越强，风控越要严：持牌机构如何利用 AI 技术对抗 AI 欺诈

Image Source: unsplash

自动化越强的金融环境不断推动业务效率提升，同时也让AI驱动的欺诈手段愈发多样与隐蔽。数据显示，2024年美国因欺诈损失已超过125亿美元，较上一年增长显著，专家指出AI在这一增长中发挥了核心作用。下表反映了金融机构在应对AI欺诈方面的技术应用现状：

犯罪分子利用AI生成文本、图像、音频和视频，实施社交工程、网络钓鱼、金融欺诈等多种新型攻击。合成媒体和自动化手段的结合极大提升了欺诈的速度和隐蔽性。持牌机构亟需通过AI风控体系升级，主动识别和防范这些智能化威胁。

核心要点

• 金融机构需加快AI风控体系升级，以应对日益复杂的AI欺诈手段。
• 生成性AI使欺诈手段更加隐蔽，金融机构必须采用智能风控引擎进行实时监测。
• 多层防御体系能够有效识别和防范深度伪造攻击，提升整体风险管理能力。
• 行业协作与监管配合是应对AI欺诈的关键，信息共享能增强防御能力。
• 持续投入AI技术升级，金融机构才能在自动化环境中保障客户资产安全。

自动化越强下的AI欺诈挑战

Image Source: unsplash

欺诈手段智能化

自动化越强的金融环境推动了AI欺诈手段的快速演进。生成性AI不仅极大放大了欺诈的规模，还让深度伪造、智能钓鱼等新型攻击方式变得更加普及和低成本。

• 生成性AI具备自学习能力，能够持续优化欺骗检测系统的策略。
• 深度伪造视频、虚构声音和文件的生成变得简单，犯罪分子可以轻松伪装高管、员工或客户身份。
• 传统基于规则的检测系统难以应对AI驱动的合成身份、自动化个性化诈骗等复杂威胁。
• 黑色产业链还结合区块链、虚拟货币等新技术，进一步提升欺诈工具的隐蔽性和攻击效率。

典型案例与风险

近年来，AI驱动的欺诈事件频发，造成了巨大的财务损失。2024年，美国金融机构因AI相关欺诈损失高达47亿美元。

• 2023年，金融科技领域深伪事件同比增长700%。
• 某香港公司高管在一次视频会议中，除本人外所有参与者均为深度伪造克隆，最终2500万美元被转移至欺诈账户。
• 深伪增强的“CEO欺诈”案例屡见不鲜，犯罪分子利用AI伪装高管身份，突破传统身份验证，导致重大损失。
• 预计到2027年，基于生成性AI的电子邮件欺诈损失将达到115亿美元。
• 账户接管（ATO）成为增长最快的欺诈类别，攻击频率和损失持续以双位数增长。

持牌机构面临的威胁

持牌金融机构在自动化越强的环境下，面临多重AI欺诈威胁。

• 深度伪造技术可生成高度逼真的身份验证凭证，如语音样本和视频验证，欺诈者甚至能用合成高管声音授权转账。
• 假客户视频被用来绕过远程身份验证流程，AI生成的人物通过长期互动建立信任后实施金融欺诈。
• 客户入职时的身份盗窃、账户开设后的账户接管，以及大规模合成身份欺诈，均对风控体系提出更高要求。
• AI驱动的欺诈在客户生命周期各阶段均可能发生，且具备高度个性化和可扩展性。
• 行业报告显示，AI驱动的欺诈已成为2026年金融机构面临的最大威胁，监管机构也高度关注相关风险。

金融机构必须加快AI风控体系升级，采用适应性强的AI预防平台，才能有效应对自动化越强背景下不断演化的智能化欺诈挑战。

AI风控体系升级

Image Source: pexels

智能风控引擎

金融机构在自动化越强的环境下，纷纷部署智能风控引擎以应对日益复杂的欺诈威胁。智能风控引擎通过多层防线和多智能体协作，提升风险识别与应对能力。下表展示了典型AI风控引擎的关键组件及其功能：

智能风控引擎具备高度适应性，能够实时响应新型欺诈行为。与传统系统相比，AI风险控制引擎通过模式和异常识别，假阳性率更低，反应速度更快。BiyaPay在全球支付与汇款、法币与数字货币实时兑换等业务场景中，采用智能风控引擎，实时监控交易行为，识别潜在风险，保障华语区用户资金安全。

AI系统能够识别多个小额交易的异常模式，及时发现洗钱行为。通过实时分析大量数据集，AI风控引擎有效降低欺诈发生率，提升自动化越强环境下的风险防控能力。

实时监测与行为分析

实时监测与行为分析是AI风控体系的核心。金融机构利用机器学习、自然语言处理和计算机视觉技术，动态追踪用户行为和交易模式。BiyaPay在全球支付和数字货币交易服务中，部署实时监测系统，分析用户登录、设备使用、交易频率等行为特征，及时发现异常活动。对持牌机构来说，风控并不只是“识别异常”，还要把异常行为放回具体业务链路里核验。像 BiyaPay 这类多资产交易钱包，覆盖跨境支付、资金管理与交易场景；当系统监测到高频换汇、异常设备登录或跨市场资金划转时，既要结合账户行为做判断，也要回看用户是否真实触达了对应功能页面，例如 汇率查询与对比工具、国际汇款 或 股票信息查询 等入口。

这样做的价值，在于把“模型预警”与“真实操作路径”对应起来，减少只靠单一特征误判的情况。BiyaPay 在美国和新西兰等地具备相应金融服务注册与监管资质；对于涉及USD、USDT、HKD等资金流的持牌业务而言，官网域名、功能入口、账户权限与行为日志是否一致，本身就是识别AI欺诈的重要依据。

• Feedzai利用实时机器学习工具识别欺诈支付交易，减少金融服务行业的风险。
• MindBridge应用机器学习和异常检测分析财务数据，发现传统方法可能忽视的控制违规和错误。
• HSBC使用自然语言处理和机器学习监控内部通信，检测合规风险和内部交易指标。
• AI算法分析网络和用户行为数据，实时识别潜在安全事件。
• AI代理利用行为、设备、内容和网络信号，帮助各行业减少损失并保护真实客户。

AI系统跟踪用户行为，例如登录模式和设备使用情况。突发变化可能表明欺诈行为。AI在事件发生的瞬间评估风险，并立即选择行动。这种速度可以在不一致的活动稳定之前阻止风险扩散。AI不仅监控单个交易，还分析用户长期行为。例如，客户通常在一个城市登录，但突然尝试从另一个国家访问账户，系统会自动警示。AI检测利用机器学习算法快速预测和处理犯罪，能够在交易完成前验证交易真实性。

多智能体协同防御

多智能体协同防御机制显著增强了AI风控体系的整体效能。每个AI代理专注于特定任务，通过协作提升风险管理的全面性。BiyaPay在全球支付与汇款、USDT兑USD/HKD等业务场景中，采用多智能体系统，实时评估交易合规性，加快决策速度，降低违规风险。

多智能体系统在自动化越强的金融环境下，能够协调各类风险代理和人类利益相关者，提升整体防御能力。然而，金融机构在实施多智能体系统时，仍需面对监管合规性、数据治理、系统整合、数据质量等挑战。对人类判断和例外情况的依赖，以及监管和模型治理约束，限制了AI从试点项目向实际操作的转化速度。

生成式AI与风险治理

生成式AI在金融风险治理中发挥着重要作用。金融机构针对生成式AI采取专门的治理架构，建立人机协同监督机制，监控生成式AI推理过程，确保风险可控。BiyaPay在数字货币交易服务和全球支付场景中，采用先进的身份验证方法，如活体检测算法和文档中心身份验证，确认用户真实性，防止合成身份欺诈。

• 金融机构通过全面的供应商尽职调查和AI影响评估，保障生成式AI应用的安全性。
• 记录保存和活动日志记录，确保所有操作可追溯，满足审计要求。
• 生成式AI能够实时分析交易模式并检测异常，显著增强欺诈检测能力。
• AI驱动的模型能够学习和演变，适应新的欺诈策略，提升自动化越强环境下的风险防控能力。
• 生成式AI使得检测欺诈内容变得困难，传统方法效果不佳。金融机构通过AI工具进行欺诈预测，分析历史数据以预测未来的欺诈活动。
• 生成场景和识别潜在嫌疑人，协助调查可疑活动。

金融机构在自动化越强的背景下，必须持续投入AI风控体系升级，构建多层防御、实时监测、多智能体协同和生成式AI治理架构，才能有效应对不断演化的智能化欺诈挑战。

风控自动化与合规平衡

多层防御体系

金融机构在自动化越强的环境下，持续构建多层防御体系以应对AI驱动的欺诈威胁。传统基于规则的检测系统已难以应对复杂的攻击。AI欺诈检测平台通过实时分析交易模式，标记异常，并能适应不断演变的欺诈策略。行为分析模型能够学习账户或用户的正常行为，及时捕捉传统系统遗漏的异常。行业专家认为，金融机构需采用适应性强的AI欺诈预防平台，整合声音认证、行为生物识别等新型数据源，提升整体防御能力。多层防御体系不仅关注异常检测，还能在攻击发生前模拟潜在风险，提升风险预警的前瞻性。

隐私计算与数据安全

数据安全与隐私保护成为自动化风控体系升级的核心议题。金融机构在部署AI风控系统时，常面临客户记录重复、历史数据不完整等数据质量挑战。部分文档仅以非结构化文件存在，增加了数据治理难度。为保障数据安全，机构采用隐私计算、数据脱敏和分布式存储等技术，确保敏感信息在分析和传输过程中不被泄露。AI模型在处理客户数据时，需严格遵循数据最小化原则，减少不必要的数据暴露。持续的数据质量管理和安全审计，有助于提升风控系统的合规性和可靠性。

合规创新与监管协同

合规创新成为金融机构应对自动化风控挑战的关键。监管机构要求银行能够解释AI决策过程，并对模型行为进行文档化和持续监控。机构需满足新的治理要求，包括可解释性和性能监控。多家国际金融机构通过AI驱动的合规解决方案，提升监管监控的精确性。例如，某大型银行利用自然语言处理技术，自动提取监管修订要点，建议合规手册修改，手动审查时间减少超过60%。另一家机构部署多代理系统，实时评估交易合规性，加快合规决策速度。下表展示了部分机构在合规自动化方面的实践：

人机协同和AI治理架构为合规提供坚实保障。AI系统自动化处理大量合规任务，人工则专注于高风险和复杂场景，确保合规与效率兼得。金融机构需持续优化治理架构，主动适应监管变化，推动风控自动化与合规创新的平衡发展。

行业趋势与未来展望

持续投入AI风控

金融行业正加大对AI风控体系的持续投入。各大持牌机构不断优化算法模型，提升风险识别的准确性和响应速度。香港持牌银行在跨境支付、数字货币兑换等场景中，已将AI风控引擎作为核心基础设施。行业数据显示，未来三年，全球金融机构在AI风控领域的年均投入将以两位数增长。持续的技术升级有助于机构在自动化越强的环境下，动态应对新型欺诈手段，保障客户资产安全。

行业协作与监管

行业协作和监管配合成为应对AI欺诈的关键。持牌机构通过共享威胁情报、联合建立黑名单和异常行为数据库，提升整体防御能力。监管机构则不断完善AI风控相关政策，推动模型可解释性和数据安全标准落地。香港金融管理局等监管部门鼓励金融机构参与行业沙盒测试，验证新技术的合规性和有效性。行业联盟和监管协作有助于形成统一的风险防控标准，降低系统性风险。

技术演进与挑战

AI风控技术持续演进，但也面临诸多挑战。模型复杂度提升带来可解释性难题，数据孤岛和隐私保护压力持续加大。部分机构在系统整合、数据治理和人才储备方面仍有短板。未来，行业需加强人机协同，完善AI治理架构，推动风控体系向智能化、自动化和可持续方向发展。只有不断适应技术变革，金融机构才能在风险与合规之间实现动态平衡，构建稳健的防御体系。

AI风控已成为金融机构应对AI欺诈的核心武器。行业持续升级风控体系，能够有效提升风险识别和防御能力。监管协作和信息共享为行业构建坚实防线。未来，金融机构需密切关注AI技术演进，保持风控体系的前瞻性和动态适应能力，共同守护金融安全。

FAQ

什么是AI驱动的欺诈，金融机构为何需高度重视？

AI驱动的欺诈指犯罪分子利用人工智能技术实施深度伪造、自动化钓鱼等攻击。美国市场数据显示，AI欺诈导致的损失持续增长。金融机构必须高度重视，以保障客户资产安全和合规运营。

金融机构如何平衡风控自动化与合规要求？

金融机构通过多层防御体系和AI治理架构，实现风控自动化与合规创新的平衡。机构采用隐私计算、数据脱敏等技术，确保数据安全，同时满足监管对模型可解释性和合规性的要求。

AI风控系统如何识别和防范深度伪造攻击？

AI风控系统结合行为分析、活体检测和多因子身份验证，有效识别深度伪造音视频及合成身份。系统通过实时监测用户行为和交易模式，及时发现异常，防止欺诈分子利用合成内容绕过验证流程。

持牌机构在AI风控体系建设中面临哪些主要挑战？

持牌机构面临数据质量、模型可解释性、系统整合和人才储备等挑战。部分历史数据不完整，模型复杂度提升带来合规压力。机构需持续投入技术升级，完善治理架构，提升整体风险防控能力。

行业如何通过协作提升AI风控防御能力？

行业通过共享威胁情报、联合建立异常行为数据库和参与监管沙盒测试，提升整体防御能力。监管机构推动标准化和合规创新，促进行业形成统一的风险防控机制，有效应对AI驱动的欺诈威胁。