“Teknologi AI Memberdayakan Bank Kecil dan Menengah Melawan Penipuan Elektronik” kegiatan pertukaran industri dan peluncuran laporan akademik diadakan di Jalan Keuangan

Dari: Xinhua Finance

31 Maret, diselenggarakan acara komunikasi industri berjudul “Pemberdayaan Teknologi AI dalam Melawan Penipuan Elektronik oleh Bank Bank Kecil dan Menengah” yang diselenggarakan oleh Institut Studi Mata Uang Internasional Universitas Rakyat Tiongkok bekerja sama dengan Forum Teknologi Keuangan 50 Orang, didukung oleh Tencent Research Institute dan Tencent Cloud, di Ruang Tamu Keuangan i di Jalan Keuangan. Sebagai hasil akademik penting, “Laporan Praktik dan Eksplorasi Pemberdayaan Industri Melalui AI—Pengalaman Melawan Penipuan Elektronik oleh Bank Kecil dan Menengah” juga dipublikasikan pertama kali dalam acara ini.

Pertemuan ini berfokus pada tema utama “Pemberdayaan Teknologi AI dalam Melawan Penipuan Elektronik oleh Bank Kecil dan Menengah”, mengikuti arahan kebijakan nasional tentang pengendalian tepat sasaran penipuan telekomunikasi dan jaringan, serta menyoroti titik berat dan tantangan kerja anti-penipuan bank kecil dan menengah. Melawan penipuan tidak hanya menjadi wadah penting bagi bank kecil dan menengah untuk menjalankan tugas politik dan rakyat dalam pekerjaan keuangan, tetapi juga langkah konkret dalam mewujudkan revitalisasi desa, keuangan inklusif, perlindungan hak konsumen keuangan, serta strategi nasional lainnya. Selain itu, ini merupakan inti dari transformasi digital bank kecil dan menengah serta batu uji utama, dengan meningkatkan kemampuan anti-penipuan sebagai pendorong peningkatan tingkat digitalisasi seluruh bank, yang telah menjadi bagian penting dari strategi pengembangan mereka.

Wakil Direktur Laboratorium Keuangan dan Pembangunan Nasional Yang Tao dan Profesor sekaligus Sekretaris Partai dan Peneliti di Institut Keuangan dan Keuangan Universitas Rakyat Tiongkok Luo Yu menyampaikan sambutan mewakili penyelenggara. Asisten Direktur dan Peneliti di Institut Studi Mata Uang Internasional Universitas Rakyat Tiongkok Qu Qiang memimpin jalannya pertemuan.

Qu Qiang Asisten Direktur dan Peneliti di Institut Studi Mata Uang Internasional Universitas Rakyat Tiongkok

Yang Tao Wakil Direktur Laboratorium Keuangan dan Pembangunan Nasional

Wakil Direktur Laboratorium Keuangan dan Pembangunan Nasional Yang Tao berpendapat bahwa, untuk meningkatkan kemampuan melawan penipuan elektronik dengan memanfaatkan teknologi baru, bank kecil dan menengah harus fokus pada empat isu kunci.

Pertama, memahami tanggung jawab dan situasi. Melawan penipuan adalah tantangan keamanan keuangan global yang umum, dan tanggung jawab bank di Tiongkok lebih menonjol. Karena mayoritas pelanggan mereka adalah ritel dan usaha kecil mikro yang mudah tertipu, tanggung jawab dan tekanan dalam melawan penipuan sangat besar.

Kedua, mengenali ciri-ciri baru penipuan. Tren baru aktivitas penipuan saat ini menunjukkan “industrialisasi, kecerdasan, penyamaran, dan internasionalisasi”. Artinya, industri membentuk rantai industri lintas negara secara lengkap, kecerdasan menghasilkan risiko baru seperti pembayaran Agen, serta perlu membangun aturan KYA, penyamaran yang terus meningkat di dunia enkripsi Web3, dan tantangan penipuan lintas yurisdiksi internasional.

Ketiga, menguatkan jalur pembangunan ekosistem bersama. Memberdayakan bank kecil dan menengah tidak cukup hanya melalui peningkatan teknologi satu institusi, tetapi harus membangun ekosistem kolaboratif. Tidak ada satu bank kecil dan menengah pun yang mampu melawan jaringan penipuan industri dan multinasional secara mandiri, sehingga perlu mendorong kolaborasi antara lembaga keuangan, perusahaan teknologi, regulator, dan pihak terkait lainnya untuk membentuk komunitas pencegahan yang saling menguntungkan.

Keempat, mengatasi hambatan kolaborasi sistem. Banyak hambatan praktis berasal dari aturan dan hambatan data antar departemen; ke depan, harus membangun mekanisme koordinasi yang insentifnya sejalan, melalui penelitian bersama dari pemerintah, pengawas, perusahaan, dan akademisi, untuk mengeksplorasi jalan efektif melawan penipuan yang sesuai dengan kondisi nasional Tiongkok, sehingga kembali ke tujuan utama layanan keamanan keuangan untuk ekonomi riil.

Luo Yu Profesor di Institut Keuangan dan Keuangan Universitas Rakyat Tiongkok, Sekretaris Partai dan Peneliti di Institut Studi Mata Uang Internasional

Luo Yu berpendapat bahwa pemberdayaan teknologi AI dalam melawan penipuan elektronik oleh bank kecil dan menengah adalah topik penting saat ini dalam perkembangan industri, karena penipuan melalui jaringan telekomunikasi dan internet telah menjadi masalah yang membutuhkan penanganan sistematis. Pertama, menegaskan pengaruh penipuan telekomunikasi terhadap risiko bank. Seiring transformasi digital bank, bahaya penipuan telekomunikasi telah meluas dari ancaman terhadap keamanan properti pribadi nasabah ke ancaman terhadap keamanan perkembangan bank itu sendiri, menjadi risiko teknologi yang mempengaruhi kedua belah pihak dan harus diatasi secara sistemik. Kedua, mengenali tantangan khusus yang dihadapi bank kecil dan menengah. Dibandingkan bank besar yang memiliki teknologi anti-penipuan dan kemampuan identifikasi pelanggan yang baik, bank kecil dan menengah terbatas oleh sumber daya dan kondisi teknologi, sehingga menghadapi kesulitan lebih besar dalam melawan penipuan, dan sangat membutuhkan bantuan teknologi untuk menutup kekurangan tersebut. Ketiga, mengidentifikasi jalur utama pemberdayaan AI dalam melawan penipuan. Teknologi generasi baru yang diwakili AI dapat melalui identifikasi transaksi abnormal, pencitraan perilaku, dan peringatan risiko secara real-time, mendorong pergeseran dari “pertahanan manusia” ke “pertahanan teknologi”, dari penelusuran pasca kejadian ke pencegahan selama proses dan peringatan sebelum kejadian, serta meredefinisi batas kemampuan bank dalam melawan penipuan. Keempat, mendorong bank kecil dan menengah meningkatkan kemampuan anti-penipuan sebagai pendorong transformasi digital mereka. Menggunakan teknologi AI sebagai leverage untuk meningkatkan akurasi dan cakupan pekerjaan anti-penipuan adalah kunci untuk memperkecil kesenjangan teknologi dengan bank besar dan meningkatkan kemampuan transformasi digital seluruh bank, yang juga menjadi batu uji utama. Diperlukan kolaborasi dari regulator, akademisi, bank, dan perusahaan teknologi untuk bersama-sama memberikan solusi.

Dalam sesi pidato utama, dari laporan yang dipimpin oleh ketua tim riset, mantan Kepala Informasi Asosiasi Perbankan Tiongkok Gao Feng, Direktur Pusat Penelitian Pencucian Uang dan Keamanan Keuangan di Pusat Pelatihan Hukum dan Peradilan Shanghai, Profesor Wang Lei, dan Wakil Direktur Tencent Research Institute Du Xiaoyu, mereka berbagi secara mendalam dari sudut pandang praktik industri, aplikasi teknologi, dan perlindungan hukum.

Gao Feng Ketua Tim Riset, Mantan Kepala Informasi Asosiasi Perbankan Tiongkok

Gao Feng berpendapat bahwa saat ini kondisi kecerdasan industri keuangan terus meningkat dari segi daya komputasi, volume data, dan kemampuan model, tetapi AI tetap “tidak memahami bisnis”, banyak proyek kecerdasan yang hanya berhenti pada statistik permukaan dan pencocokan aturan, sulit menembus esensi bisnis dan menghadapi risiko kompleks. Mengatasi masalah ilusi dan kurang akurasi dari model besar tetap menjadi tugas utama.

Dalam hal penipuan telekomunikasi dan internet, lembaga keuangan menghadapi tekanan pengawasan yang tinggi, keamanan dana, dan kepercayaan pelanggan. Metode kejahatan terus berkembang, muncul penipuan baru seperti face swap AI, aplikasi palsu, serta teknik penipuan kelompok dan pencucian uang lintas wilayah yang terus berinovasi. Metode anti-penipuan tradisional menunjukkan batasnya, dan akurasi yang ada saat ini masih kurang, sering menyebabkan gangguan kepada pelanggan.

Ontology, sebagai sistem pemodelan semantik bisnis yang distandarisasi, adalah kunci utama untuk mengatasi masalah ini. Melalui kerangka inti “objek–koneksi–aksi”, ontology memvisualisasikan pengetahuan bisnis yang tersembunyi, hubungan kompleks, dan logika bisnis dasar secara eksplisit, terstruktur, dan standar, sehingga AI benar-benar memahami makna bisnis, bukan hanya menyesuaikan data. Karena kebutuhan mendesak, batasan yang jelas, hubungan yang erat, dan data yang cukup, ontologi menjadi skenario utama penerapan ringan di bidang keuangan, serta jalan terbaik bagi lembaga keuangan kecil dan menengah yang harus menyesuaikan biaya dan mampu berkembang secara cepat melalui kecerdasan.

Wang Lei Direktur Pusat Penelitian Pencucian Uang dan Keamanan Keuangan di Pusat Pelatihan Hukum dan Peradilan Shanghai, Profesor di Universitas Fudan

Wang Lei menggabungkan perspektif dari ilmu penyelidikan, perilaku, dan data, berbagi tentang aplikasi AI dan pengelolaan data dalam melawan penipuan elektronik.

Pertama, dasar hukum. “Undang-Undang Melawan Penipuan Telekomunikasi dan Internet” serta regulasi administratif, interpretasi yudisial, dan panduan terkait memberikan dasar hukum yang kokoh untuk memberantas penipuan.

Kedua, perspektif penyelidikan. Kejahatan penipuan telah berkembang dari tindakan tunggal menjadi fenomena kriminal kelompok dan industri. Akun sebagai titik kunci menyimpan berbagai bukti seperti pengenalan wajah dan audio-video. Saat ini, popularitas pembukaan rekening online melemahkan kemampuan pengumpulan bukti, sehingga perlu meninjau kembali nilai penyelidikan di proses pembukaan rekening. Metode aliran dana penipuan yang telah meningkat, serta fenomena rekening perusahaan yang menjadi sasaran utama di bank kecil dan menengah, menuntut penguatan kemampuan intelijen nasional, menutup kekurangan pengendalian, dan fokus pada analisis kriminal dan ekosistem kelompok secara akurat.

Ketiga, strategi perlawanan. Perlu mengintegrasikan kekuatan berbagai pihak, menggabungkan kemampuan pengambilan teks, pengenalan suara, analisis data sosial dari perusahaan swasta dengan data publik, untuk memperkuat kemampuan anti-penipuan keuangan; Wang Lei menekankan bahwa komponen standar yang mudah dipindahkan dan melindungi privasi adalah jalur efektif untuk mengekspor kemampuan tersebut.

Keempat, prioritas standar. Membangun sistem standar tiga tingkat nasional, industri, dan perusahaan, serta menghubungkan standar pertukaran informasi keuangan internasional, sekaligus mendorong hasil riset anti-penipuan diintegrasikan ke dalam pengajaran dan praktik keamanan nasional.

Gambar menunjukkan sesi pembukaan laporan

Dalam acara tersebut, ketua tim riset, Gao Feng, mantan Kepala Informasi Asosiasi Perbankan Tiongkok, Wakil Direktur Laboratorium Keuangan dan Pembangunan Nasional Yang Tao, Wakil Presiden Tencent Cloud Wang Qian, dan Wakil Direktur Tencent Research Institute Du Xiaoyu secara bersama-sama meluncurkan “Laporan Pemberdayaan Industri Melalui AI—Pengalaman Melawan Penipuan Elektronik oleh Bank Kecil dan Menengah”. Laporan ini didukung oleh China Financial Media, Tencent Research Institute, dan Tencent Cloud, serta didukung secara akademik oleh Forum Teknologi Keuangan 50 Orang dan Institut Studi Mata Uang Internasional Universitas Rakyat Tiongkok.

Du Xiaoyu Wakil Presiden Tencent Research Institute

Du Xiaoyu menyampaikan laporan dan penjelasan rinci dari tim riset, berbagi pengalaman praktik Tencent dalam bidang teknologi anti-penipuan keuangan, serta menampilkan contoh praktik unggulan pemberdayaan AI dalam melawan penipuan oleh bank kecil dan menengah. Tencent Tianyu Anti-Fraud System menggunakan teknologi model besar AI untuk membangun sistem “Penyapu Hitam + Perlindungan Putih” yang mampu melindungi seluruh siklus hidup akun keuangan.

Ia menegaskan bahwa, dalam konteks “Undang-Undang Melawan Penipuan Telekomunikasi dan Internet”, upaya melawan penipuan telah beralih dari “penyiraman air secara besar-besaran” ke “penyiraman tepat sasaran”, harus meningkatkan tingkat penangkapan dan menurunkan tingkat kesalahan, yang menjadi tantangan berat bagi bank kecil dan menengah yang sumber dayanya terbatas. Bank kecil dan menengah melayani masyarakat akar rumput, tingkat literasi keuangan nasabah relatif rendah, sulit mengenali transaksi mencurigakan, ditambah keterbatasan sumber daya manusia, dana, dan data, serta model yang tertinggal dari perkembangan teknologi, sehingga menghadapi konflik mendalam antara kepatuhan dan pengalaman pengguna.

Berdasarkan survei terhadap 32 bank kecil dan menengah, laporan menyatakan bahwa pemberdayaan AI adalah pilihan strategis untuk mencapai pengendalian risiko yang tepat sasaran. Solusinya berfokus pada kolaborasi antara model besar dan kecil, serta penggabungan data internal dan eksternal: model besar berfungsi sebagai “menara pengawas” yang mampu menembus makna mendalam dan menggabungkan multimodalitas; model kecil sebagai “batu penyeimbang” yang menjamin stabilitas keputusan dan respons dalam milidetik. Melalui model MaaS dan proses embedded data, bank kecil dan menengah dapat dengan cepat mengakses kemampuan AI eksternal, meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengendalian risiko dengan biaya rendah.

Dalam praktiknya, Tencent Cloud Tianyu selama setahun telah bekerja sama dengan lebih dari 60 lembaga keuangan, mengeluarkan lebih dari 6,2 juta peringatan, menghentikan kerugian lebih dari 1 miliar yuan, dan menurunkan tingkat kesalahan hingga 90%. Ke depan, upaya melawan penipuan harus beralih dari pengendalian intensif ke pengelolaan yang lebih halus, mendorong kolaborasi antara lembaga keuangan, perusahaan teknologi, dan organisasi industri.

Du Xiaoyu menyatakan bahwa AI meningkatkan batas kemampuan, tetapi keberhasilannya sangat bergantung pada kolaborasi berbagai pihak. Ia berharap laporan ini menjadi titik awal baru dalam pekerjaan melawan penipuan oleh bank kecil dan menengah.

Selanjutnya, para tamu seperti Wang Gengwu dari Beijing Yintech, Chen Huai dari Tencent Cloud, dan Huang Yixu dari Fakultas Hukum Universitas Rakyat Tiongkok, berbagi pandangan dan pengalaman mereka mengenai aplikasi teknologi AI dalam bidang melawan penipuan oleh bank kecil dan menengah, serta membahas hambatan dan solusi inovatif untuk pengembangan industri.

Wang Gengwu Kepala Proyek Anti-Fraud di Yintech Bank

Wang Gengwu membahas secara sistematis tentang pembangunan kemampuan melawan penipuan dan kolaborasi industri di bank kecil dan menengah, serta berbagi pengalaman praktik dari Beijing Bank.

Ia menegaskan bahwa laporan ini membawa inovasi sistematis dalam strategi pengelolaan, melalui penggabungan data, model berbasis AI, dan kolaborasi, menyediakan jalur nyata bagi bank kecil dan menengah yang sumber dayanya terbatas untuk melawan penipuan.

Selain itu, model “Anti-Penipuan + Anti-Pencucian Uang” yang diusulkan membantu menghubungkan akun, transaksi, dan aliran dana, serta mewujudkan kolaborasi strategi dan siklus proses, menjadi arah utama pengembangan sistem pengendalian risiko bank di masa depan. Bank kecil dan menengah sebagai titik penting dalam aliran akun dan dana harus memperkuat konsep “pengendalian risiko dan layanan bersamaan”, memperkuat garis pertahanan terakhir industri.

Dalam analisis situasi, ia berpendapat bahwa penipuan telekomunikasi dan internet saat ini semakin cepat menuju kecerdasan dan industrialisasi, menunjukkan tren diversifikasi skenario penipuan, industrialisasi operasi kejahatan hitam, dan transformasi model pengendalian. Ia menekankan bahwa penggunaan teknologi AI membuat metode penipuan semakin tersembunyi dan efisien, sehingga perlawanan terhadap penipuan kini beralih dari pengalaman menjadi pertarungan model dan sistem. Bank harus beralih dari sekadar melakukan penyaringan ke pengelolaan ekosistem dan sistematis.

Dalam praktiknya, Beijing Bank membangun sistem anti-penipuan tingkat perusahaan, menyempurnakan mekanisme pengendalian seluruh proses, serta mendorong iterasi kolaborasi model dan operasional, sehingga meningkatkan kemampuan identifikasi dan penangan risiko secara signifikan, serta mendirikan “Pusat Dua Anti” untuk mengintegrasikan operasi anti-penipuan dan anti-pencucian uang.

Akhirnya, ia mengusulkan bahwa inovasi kebijakan dan mekanisme harus mendorong berbagi data antar lembaga dan peringatan bersama, untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan anti-penipuan seluruh industri.

Chen Huai General Manager Keuangan Regional Tencent Cloud

Chen Huai dari Tencent Cloud menjelaskan secara sistematis dari tiga aspek: pemahaman industri, tantangan nyata, dan pemberdayaan teknologi.

Ia menegaskan bahwa penipuan telekomunikasi dan internet saat ini sangat tersembunyi dan cerdas, dengan penggunaan teknologi seperti face swap, penggabungan suara, dan otomatisasi skrip, yang membuat penipuan menyasar berbagai segmen pelanggan secara akurat. Selain itu, jalur penipuan semakin kompleks, dengan banyaknya bagian internet, sehingga metode identifikasi berbasis aliran dana tradisional menghadapi tantangan “putus rantai”, bank sulit mendapatkan gambaran lengkap transaksi, dan pengendalian semakin sulit.

Dalam tantangan spesifik, ia menyebutkan bahwa: pertama, kesadaran pelanggan yang rendah membuat mereka rentan terjebak penipuan tanpa sadar; kedua, kemampuan teknologi yang tertinggal; ketiga, keterbatasan perangkat keras dan daya komputasi, sehingga kemampuan AI tidak hanya bergantung pada perangkat, tetapi juga pada pengaturan sistem dan pengembangan model; keempat, pengendalian berlebihan berdampak negatif terhadap pengalaman pelanggan, sehingga menemukan keseimbangan antara risiko dan layanan menjadi tantangan nyata.

Untuk mengatasi hal ini, ia mengusulkan jalur pengelolaan “Tambah Pintar, Isi Data, Perkuat Sistem, Kolaborasi, dan Berbagi”, yaitu memperkenalkan alat AI canggih untuk meningkatkan kemampuan pertahanan teknologi, mengintegrasikan data dari berbagai sumber termasuk data internet, membangun sistem lengkap dari pra-kejadian hingga pasca-kejadian, memperkuat kolaborasi industri, dan mendorong berbagi pengalaman. Dengan praktik Tencent Cloud, ia menambahkan bahwa dengan data internet yang melimpah dan teknologi AI, risiko dapat dikenali sebelum transaksi, perilaku dapat diidentifikasi secara real-time dalam milidetik, dan mekanisme pengendalian pasca-kejadian dapat dioptimalkan untuk mencapai keseimbangan antara perlindungan pelanggan dan pengendalian risiko.

Huang Yixu, Profesor di Fakultas Hukum Universitas Rakyat Tiongkok

Huang Yixu menilai tinggi laporan tersebut, menyatakan bahwa laporan ini sangat relevan dengan tugas besar bank kecil dan menengah dalam melawan penipuan, yang melibatkan tanggung jawab negara, masyarakat, dan hukum. Ia menekankan bahwa dengan memanfaatkan AI, menggabungkan teknologi data dan ekosistem, laporan ini menawarkan solusi praktis yang hemat biaya dan efisien, serta mengapresiasi pengalaman Tencent Cloud di bidang pembayaran dan teknologi sosial.

Ia menambahkan bahwa dalam konteks pembangunan hukum secara menyeluruh, bank kecil dan menengah harus mendorong “integrasi hukum dan bisnis”, menggabungkan bisnis dengan kepatuhan dan hukum secara mendalam, untuk bertransformasi dari operasi tradisional ke pengelolaan komprehensif.

Menghadapi peran aktif perusahaan teknologi di bidang keuangan, ia menegaskan bahwa pemberdayaan teknologi dan pengendalian risiko harus berjalan beriringan. Ia juga menekankan pentingnya mengintegrasikan pendidikan hukum dan literasi internet di universitas, agar pekerjaan keuangan dapat mengintegrasikan politik dan rakyat secara menyeluruh, serta membangun garis pertahanan keamanan melalui pendidikan daring.

Akhirnya, ia menyerukan pembangunan ekosistem kolaboratif antara industri, akademisi, dan lembaga pendidikan, agar dapat mewujudkan “teknologi yang bermanfaat”, serta mengajak semua pihak untuk membawa pendidikan anti-penipuan ke universitas, mengurangi beban kerja guru di lapangan, dan memperdalam integrasi hukum dan bisnis serta kolaborasi antara bank dan perusahaan teknologi, demi mendukung pembangunan ekonomi berkualitas tinggi di Tiongkok.

Pelaksanaan acara komunikasi industri dan peluncuran laporan ini membangun jembatan komunikasi antara kebijakan, akademisi, industri, dan lembaga keuangan, mendorong integrasi mendalam teknologi AI dan pekerjaan melawan penipuan oleh bank kecil dan menengah, serta merangkum dan menyebarluaskan pengalaman praktik unggulan, mendukung peningkatan kemampuan anti-penipuan bank kecil dan menengah, serta mendorong transformasi digital, yang memiliki makna penting dalam memperkuat garis pertahanan keuangan, melindungi hak konsumen keuangan, dan menjaga stabilitas keuangan.

“Laporan Pemberdayaan Industri Melalui AI—Pengalaman Melawan Penipuan Elektronik oleh Bank Kecil dan Menengah”: Menggunakan AI untuk Mendorong Pengendalian Presisi, Membantu Bank Kecil dan Menengah Memperkuat Garis Pertahanan Melawan Penipuan

Dalam konteks tingginya insiden penipuan telekomunikasi dan internet serta kecepatan evolusi metode kejahatan, tantangan utama bagi bank kecil dan menengah adalah bagaimana menjaga garis pertahanan risiko sekaligus mengoptimalkan pengalaman pelanggan dan menjaga kemudahan layanan. Baru-baru ini, “Laporan Praktik dan Eksplorasi Pemberdayaan Industri Melalui AI—Pengalaman Melawan Penipuan Elektronik oleh Bank Kecil dan Menengah” (selanjutnya disebut “Laporan”) yang disusun oleh China Financial Media, Tencent Research Institute, dan Tencent Cloud secara resmi dirilis. Laporan ini menyoroti isu nyata dan mendesak tentang melawan penipuan telekomunikasi dan internet oleh bank kecil dan menengah, secara sistematis menguraikan tren perkembangan penipuan, tekanan khusus yang dihadapi bank kecil dan menengah, serta jalur teknologi dan praktik pemberdayaan AI dalam melawan penipuan, memberikan panduan yang bersifat ke depan dan operasional.

Seiring pengelolaan anti-penipuan memasuki tahap mendalam, bank kecil dan menengah menghadapi tantangan khusus. Saat ini, penipuan telekomunikasi dan internet telah berkembang dari teknik tunggal menjadi bentuk kejahatan yang kompleks, menggabungkan AI, deepfake, aplikasi palsu, situs phishing, rantai lintas negara, dan kolaborasi industri hitam abu-abu. Aktivitas penipuan menunjukkan karakter yang semakin cerdas, terorganisasi, dan industri, dengan kejadian utama, perubahan kebijakan, dan teknologi baru yang terus dikemas dalam skenario penipuan baru, meningkatkan tingkat penipuan, kerahasiaan, dan kesulitan pengendalian.

Dalam konteks ini, peran bank kecil dan menengah dalam sistem anti-penipuan menjadi semakin penting. Sebagai kekuatan utama dalam ekonomi lokal dan layanan komunitas, serta penghubung utama dengan masyarakat akar rumput, usaha kecil dan menengah adalah titik kunci dalam pengelolaan rantai dana. Namun, dibandingkan tanggung jawab besar yang mereka emban, mereka menghadapi kendala nyata berupa anggaran terbatas, kekurangan SDM, data yang sempit, kemampuan model yang lemah, dan kesulitan kolaborasi antar lembaga. Terutama di tengah tuntutan “pengendalian presisi” yang terus meningkat, tantangan utama adalah bagaimana meningkatkan kemampuan identifikasi dan penangkapan secara tepat sasaran sekaligus mengurangi kesalahan terhadap pelanggan yang normal.

Dalam tekanan situasi dan pengawasan, nilai AI semakin menonjol. Laporan berpendapat bahwa AI menjadi kunci utama dalam meningkatkan kemampuan melawan penipuan bank kecil dan menengah. AI mampu mengenali hubungan kompleks dari data besar, multi-dimensi, dan heterogen, memperkuat deteksi awal terhadap perilaku abnormal, akun mencurigakan, dan korban potensial, serta memperluas sistem anti-penipuan dari “penindakan pasca kejadian” ke “peringatan dini, penyekatan selama proses, dan penelusuran pasca kejadian”. Bagi bank kecil dan menengah, ini berarti tidak hanya meningkatkan efisiensi identifikasi, tetapi juga membuka jalan nyata untuk peningkatan kemampuan di tengah sumber daya terbatas.

Berkaitan dengan hal ini, laporan memperjelas arah evolusi teknologi dan jalur integrasi ringan dalam pembangunan anti-penipuan. Diajukan bahwa, dengan “model besar + model kecil” yang saling mendukung, serta penggabungan aturan dan data eksternal, menjadi pilihan yang lebih cocok untuk bank kecil dan menengah. Model besar digunakan untuk memahami makna mendalam dan menggabungkan multimodalitas, sedangkan model kecil dan aturan digunakan untuk pengambilan keputusan real-time dalam milidetik. Kedua komponen saling melengkapi, membantu meningkatkan kemampuan pengenalan risiko sekaligus memenuhi kebutuhan kecepatan, interpretabilitas, dan pengalaman pelanggan. Bagi banyak bank kecil dan menengah, model layanan (MaaS) atau proses embedded data yang ringan lebih praktis dan cepat diterapkan.

Laporan juga menegaskan bahwa pembangunan kemampuan anti-penipuan tidak cukup hanya di tingkat model, tetapi harus terintegrasi ke dalam proses bisnis seperti pembukaan rekening, pemeliharaan akun, pemantauan transaksi, pembebasan blok, dan pelacakan dana, membentuk siklus pengendalian lengkap. Pada tahap pra-kejadian, AI dapat membantu mengenali pembukaan rekening abnormal dan akun yang berpotensi terkait kejahatan; selama proses, dapat digabungkan dengan aturan transaksi untuk pengambilan keputusan, mendeteksi transaksi mencurigakan secara tepat dan melakukan penghentian secara cepat; pasca kejadian, dapat meningkatkan efisiensi pembebasan blok akun yang salah, mengurangi gangguan kepada pelanggan. Inti dari melawan penipuan bukan sekadar mencegah risiko agar tidak terkena sanksi, tetapi melindungi keamanan properti setiap pelanggan dan hak-hak konsumen keuangan secara adil. Bank kecil dan menengah harus memperkuat perlindungan hak konsumen sambil memperkuat pengendalian risiko, dengan menyediakan saluran pengaduan dan proses pembebasan blok yang jelas dan sederhana. Untuk transaksi atau akun yang diduga salah blok, harus diberikan jalur pengaduan, dokumen yang diperlukan, dan waktu penanganan yang pasti. Laporan berpendapat bahwa, ke depan, kompetisi dalam pekerjaan melawan penipuan tidak hanya soal tingkat deteksi, tetapi juga kecepatan respons, kemampuan operasional, dan pengalaman pelanggan.

Untuk memperkuat relevansi nyata, laporan memilih berbagai contoh praktik dari perusahaan teknologi keuangan, bank besar, bank kecil dan menengah, asosiasi provinsi, dan platform industri, yang secara komprehensif menunjukkan penerapan AI dalam melawan penipuan di berbagai sumber daya dan skenario bisnis. Praktik-praktik ini menunjukkan bahwa AI dalam melawan penipuan tidak eksklusif untuk lembaga besar, bank kecil dan menengah juga dapat melalui jalur teknologi dan mekanisme operasional yang tepat, meningkatkan kemampuan pengendalian risiko secara efektif.

Laporan juga menegaskan bahwa melawan penipuan bukanlah pertahanan satu lembaga secara mandiri, melainkan proyek sistem yang membutuhkan kolaborasi lintas departemen, lembaga, dan industri. Terbatasnya pandangan data, intelijen eksternal, dan sumber daya kolaborasi menyebabkan bank kecil dan menengah sulit menghadapi rantai penipuan lintas platform, wilayah, dan negara yang terus berkembang. Oleh karena itu, peningkatan kemampuan anti-penipuan di masa depan harus didasarkan pada berbagi data yang lebih kuat, kolaborasi polisi-bank yang lebih lancar, platform industri yang lebih matang, dan kerja sama teknologi yang lebih erat.

Pada tingkat kolaborasi industri, laporan mengusulkan konsep “pengelolaan bersama industri” yang realistis dan praktis. Laporan berpendapat bahwa lembaga keuangan, perusahaan teknologi, dan organisasi industri akan membentuk ekosistem kolaboratif yang lebih jelas dan erat. Lembaga keuangan akan bertransformasi dari sekadar pelindung risiko menjadi pencipta dan pengintegrasi pengalaman keamanan; perusahaan teknologi akan berperan sebagai penyedia kemampuan utama, menyalurkan intelijen risiko lintas skenario, kemampuan model, dan data secara standar; organisasi industri akan berperan dalam pembangunan standar, platform berbagi data, dan mekanisme kolaborasi lintas lembaga, mendorong pengelolaan industri dari pertahanan terpisah ke pengelolaan sistematis. Dalam pola pengelolaan baru ini, hubungan berbagai pihak melampaui sekadar hubungan penawaran dan permintaan, membentuk ekosistem yang saling bergantung, kolaboratif, dan saling mendukung, secara bersama-sama mendorong layanan keuangan yang lebih aman, cerdas, dan berorientasi pelanggan.

Dari sudut pandang jangka panjang, laporan berpendapat bahwa pembangunan kemampuan melawan penipuan tidak hanya terkait efektivitas pengendalian risiko, tetapi juga akan mendorong peningkatan berkelanjutan dalam pengelolaan data, proses, dan operasional bank kecil dan menengah, menjadi kunci utama transformasi digital mereka. Ke depan, pekerjaan melawan penipuan akan memasuki fase normalisasi, perlawanan tinggi, dan pengalaman pengguna yang kuat. Bank tidak hanya harus menahan risiko, tetapi juga harus menemukan keseimbangan berkelanjutan antara kekuatan pengendalian dan pengalaman pelanggan, mengubah kemampuan keamanan menjadi kepercayaan dan layanan pelanggan.

Peluncuran “Laporan Pemberdayaan Industri Melalui AI—Pengalaman Melawan Penipuan Elektronik oleh Bank Kecil dan Menengah” menjawab tantangan nyata saat ini dan menyediakan kerangka acuan yang sistematis bagi bank kecil dan menengah dalam melakukan pengelolaan presisi dan meningkatkan kemampuan pengendalian risiko secara cerdas. Dengan kemajuan teknologi AI yang terus mendalam di bidang keuangan, pekerjaan melawan penipuan akan beralih dari “respons pasif” ke “deteksi aktif”, dari “pertahanan tunggal” ke “pengelolaan ekosistem”. Diperkirakan, di bawah dorongan bersama AI dan pengelolaan industri, bank kecil dan menengah akan memainkan peran yang semakin penting dalam melindungi “dompet uang rakyat”, mendukung pembangunan ekonomi daerah, dan menjaga stabilitas keuangan.

Tahun ini adalah tahun awal “Rencana Lima Tahun ke-15”, yang menegaskan perlunya penguatan pengawasan keuangan secara menyeluruh, membangun sistem pencegahan dan penanggulangan risiko, serta menjamin stabilitas keuangan. Pekerjaan melawan penipuan adalah bagian penting dari implementasi kebijakan dan rencana tersebut, serta merupakan wujud nyata dari penerapan pandangan keamanan nasional secara keseluruhan di bidang keuangan. Terutama bagi bank kecil dan menengah, yang memiliki sumber daya dan kemampuan teknologi terbatas, bagaimana memanfaatkan teknologi AI sebagai leverage untuk meningkatkan akurasi dan cakupan pekerjaan anti-penipuan tidak hanya merupakan keharusan strategis nasional, tetapi juga peluang utama dalam transformasi digital mereka sendiri. Dalam laporan ini, para ahli seperti Gao Feng dari Asosiasi Perbankan Tiongkok dan Yang Tao dari Laboratorium Keuangan dan Pembangunan Nasional memberikan panduan profesional. Selain itu, Forum Teknologi Keuangan 50 Orang dan Institut Studi Mata Uang Internasional Universitas Rakyat Tiongkok turut berkontribusi dalam penelitian dan penulisan laporan ini.

Editor: Wang Chunxia