“AI技術賦能中小銀行反電信詐騙”行業交流活動暨學術報告發布會在金融街舉行

轉自：新華財經

3月31日，由中國人民大學國際貨幣研究所聯合金融科技50人論壇主辦，騰訊研究院、騰訊雲支持的“AI技術賦能中小銀行反電信詐騙”行業交流活動在金融街i客廳舉辦。作為重要學術成果，《AI賦能行業共治——中小銀行反電信詐騙實踐與探索報告》也在本次活動中首次發布。

本次會議以“AI技術賦能中小銀行反電信詐騙”為核心主題，緊扣國家精準治理電信網絡詐騙的政策導向，聚焦中小銀行反詐工作的痛點與難點。反電信詐騙不僅是中小銀行踐行金融工作政治性與人民性的重要載體，更是落實鄉村振興、普惠金融、金融消費者權益保護等國家戰略的具體舉措，同時也是中小銀行數字化轉型的核心抓手與試金石，以反詐能力升級帶動全行數字化水平整體提升，已成為中小銀行發展戰略的重要組成部分。

國家金融與發展實驗室副主任楊濤和中國人民大學財政金融學院教授、黨委書記、副院長羅煜分別代表主辦方致辭。中國人民大學國際貨幣研究所所長助理、研究員曲強主持會議。

曲 強 中國人民大學國際貨幣研究所所長助理、研究員

楊 濤 國家金融與發展實驗室副主任

國家金融與發展實驗室副主任楊濤認為，中小銀行利用新技術提升反電詐能力，需重點把握四個關鍵問題。

第一，認清責任與形勢。反電詐是全球共性金融安全挑戰，我國銀行業反詐職責更突出，中小銀行因客群多為零售、小微企業等易受騙群體，反詐責任與壓力尤為顯著。

第二，識別詐騙新特徵。當前電詐活動呈現“產業化、智能化、隱蔽化、國際化”的新趨勢。即產業化形成完整跨國產業鏈、智能化催生 Agent 支付等新風險並需建立 KYA 規則、隱蔽化在 Web3 加密世界持續升級、國際化帶來跨司法管轄區反詐難題。

第三，錨定生態共建路徑。賦能中小銀行不能僅靠單一機構的技術升級，必須構建協同生態。任何一家中小銀行都難以獨立對抗產業化、跨國化的電詐網絡，需推動金融機構、科技公司、監管部門等多方形成合作共贏的防範共同體。

第四，突破制度協同障礙。許多實際障礙源於跨部門的規則與數據壁壘；未來應著力建立激勵相容的協調機制，通過政、監、企、學等各方共同研究探討，探索符合中國國情的有效反電詐道路，從而回歸金融安全服務實體經濟的根本目標。

羅 煜 中國人民大學財政金融學院教授、黨委書記、國際貨幣研究所研究員

中國人民大學財政金融學院教授、黨委書記、國際貨幣研究所研究員羅煜認為，AI技術賦能中小銀行反電詐是當下行業發展的重要課題，電信網絡詐騙已成為需系統性應對的行業難題。第一，明確電信詐騙對銀行風險的影響。隨著銀行業數字化轉型，電信詐騙的危害已從侵害居民個人財產安全，擴展到影響銀行業自身發展安全，成為雙方均受影響的技術風險，需從系統性角度應對。第二，識別中小銀行面臨的特殊挑戰。相較於大銀行具備較好的反欺詐技術與客戶識別能力，中小銀行受限於資源禀賦與技術條件，在反電詐方面面臨更大困難，亟需借助技術手段彌補差距。第三，錨定AI技術賦能反電詐的核心路徑。以AI為代表的新一代技術，可通過識別異常交易、進行行為画像、實時風險預警，推動反詐從“人防”轉向“技防”，從事後追查拓展至事中攔截與事前預警，重塑銀行反詐能力邊界。第四，推動中小銀行以反詐能力提升帶動數字化轉型。利用AI技術作為槓桿提升反詐工作的精準度與覆蓋面，是中小銀行縮小與大銀行技術差距、提升全行數字化轉型能力的重要試金石，需要匯聚監管、學術、銀行與科技企業多方智慧，共同獻計獻策。

主題發言環節，由報告課題組組長、中國銀行業協會原首席信息官高峰，中國—上合司法培訓基地反洗錢與金融安全研究中心主任、上海政法學院教授王萊等專家，分別從行業實踐、技術應用、司法保障等角度做深度分享。

高 峰 報告課題組組長、中國銀行業協會原首席信息官

報告課題組組長、中國銀行業協會原首席信息官高峰認為，當前金融智能化的現狀是算力、數據量與模型能力持續升級，但AI始終“不懂業務”，大量智能化項目停留在表層統計與規則匹配，難以穿透業務本質、應對複雜風險。如何解決大模型存在的幻覺、準確率不足等問題，依然是我們面臨的主要任務。

就電信網絡詐騙而言，金融機構面臨監管高壓、資金安全、客戶信任的三重考驗。犯罪手段迭代升級，AI換臉、仿冒APP等新型詐騙層出不窮，團伙詐騙、跨域洗錢等手法不斷翻新，傳統反詐手段瓶頸凸顯，且現有反詐手段存在著準確度不足的問題，容易對客戶造成困擾。

而本體論作為一套標準化業務語義建模體系，正是破解這一痛點的核心鑰匙，它通過“對象-鏈接-動作”的核心框架，將隱性業務知識、複雜關聯關係、底層業務邏輯顯性化、結構化、標準化，讓AI真正理解業務語義，而非單純擬合數據。反電詐業務憑藉強剛需、邊界清、關聯密、數據足的天然優勢，成為本體論在金融領域輕量化落地的首選場景，更是中小金融機構適配成本壓力、以小投入實現智能化快速發展的最佳切口。

王 萊 中國—上合司法培訓基地反洗錢與金融安全研究中心主任、上海政法學院教授

中國—上合司法培訓基地反洗錢與金融安全研究中心主任、上海政法學院教授王萊，結合偵查學、行為學、數據學等專業視角，圍繞AI、數據共治共管在反電詐中的應用展開分享。

第一，師出有名。《反電信網絡詐騙法》及後續行政法規、司法解釋、指導意見，為打擊電詐提供了堅實法律支撐。

第二，偵查學視角。電詐犯罪已從單一行為演變為團伙化、產業化的群體犯罪現象。帳戶作為關鍵節點，蘊含著人臉識別、音視頻等豐富的證據種類。當前，網上開戶的普及削弱了證據採集能力，需重新審視開戶環節的偵查價值。當前電詐資金流轉手段已升級，針對中小銀行成為涉案對公帳戶重災區的現象，應加強國家智能體賦能，補齊防控短板，聚焦犯罪行為、團伙生態開展精准研判。

第三，策略對決。需整合多方力量，將私營企業的文本抓取、語音識別、社交數據分析等能力，與公共數據融合賦能金融反詐；她指出標準化組件便於流轉、保護隱私，是實現能力輸出的有效路徑。

第四，坚持標準先行。搭建企業、行業、國家三級標準體系，對接國際金融信息情資交互標準，同時推動反詐研究成果融入國家安全學教學與實踐。

圖片為報告揭幕環節

會上，報告課題組組長、中國銀行業協會原首席信息官高峰，國家金融與發展實驗室副主任楊濤，騰訊雲副總裁王前，騰訊研究院副院長杜曉宇共同為《AI賦能行業共治——中小銀行反電詐實踐與探索報告》揭幕。該報告由中國金融傳媒、騰訊研究院、騰訊雲聯合發起，金融科技50人論壇、中國人民大學國際貨幣研究所提供學術支持。

杜曉宇 騰訊研究院副院長

騰訊研究院副院長杜曉宇代表課題組發布報告並做詳細解讀，他結合騰訊在金融反詐領域的技術實踐，分享了中小銀行AI反電詐的優秀實踐案例。騰訊天御反電詐方案應用AI大模型技術，構建“掃黑+護白”雙模反詐體系，可作用於金融賬戶全生命周期的保護。

他指出，在《反電信網絡詐騙法》背景下，反電詐已從“大水漫灌”轉向“精准滴灌”，既要提升攔截率，也要降低誤傷率，這對資源有限的中小銀行形成嚴峻挑戰。中小銀行服務基層，客戶金融素養相對薄弱，交易識別難度大，疊加人才、資金、數據等資源約束，模型迭代滯後於技術升級，面臨合規與體驗之間的深層矛盾。

報告基於對32家中小銀行的調研，提出AI賦能是中小銀行實現精准風控的戰略選擇。解決方案核心是大模型與小模型協同、內外部數據融合：大模型作為“瞭望塔”，實現深層語義穿透與多模態融合；小模型作為“壓艙石”，保障決策穩定與毫秒級響應。通過MaaS等模式，中小銀行可快速接入外部AI能力，實現低成本高效率的防控升級。

在案例方面，騰訊雲天御過去一年已與60多家金融機構合作，累計預警超6200萬次，止損超10億元，誤傷率降低90%。展望未來，反電詐應從高強度管控轉向精細化治理，推動金融機構、科技公司與行業組織協同聯動。

杜曉宇表示，AI提升了能力上限，但最終成效取決於多方共治，希望報告成為中小銀行反電詐工作的新起點。

隨後，北銀金科反欺詐項目負責人王庚午、騰訊雲區域金融總經理陳化、中國人民大學法學院副教授黃尹旭等嘉賓圍繞會議主題展開點評與分享，結合自身機構實踐經驗，探討AI技術在中小銀行反電詐領域的應用瓶頸與突破路徑，為行業發展提供多元化思路。

王庚午 北銀金科反欺詐項目負責人

北銀金科反詐項目負責人王庚午圍繞中小銀行反電詐能力建設與行業協同治理，系統闡述了對於報告的理解，並結合北京銀行的實踐經驗進行深入分享。

他指出，報告在治理思路上實現了體系化創新，通過數據融合、模型驅動與協同治理，為資源受限的中小銀行提供了可落地的反詐路徑。

同時，報告提出的“反電詐+反洗錢”雙反一體化模式，有助於打通賬戶、交易與資金鏈條，實現策略協同與流程閉環，成為未來銀行風控體系的重要發展方向。此外，中小銀行作為賬戶與資金流轉的重要節點，應強化“風險防控與服務並重”的理念，筑牢行業最後一道防線。

在形勢研判方面，他認為當前電信詐騙正加速向智能化、產業化演進，呈現出詐騙場景多元化、黑產運作工業化以及防控模式轉型三大趨勢。他強調，AI技術的應用使詐騙手段更加隱蔽高效，反詐對抗已由經驗驅動轉向模型與系統的博弈，銀行需從單一攔截轉向生態化、體系化治理。

在實踐層面，北京銀行通過構建企業級反詐體系、完善全流程防控機制以及推動模型與運營協同迭代，實現了風險識別與處置能力的顯著提升，並通過“雙反中心”的設立推動反詐與反洗錢一體化運營。

最後，他提出應通過政策與機制創新推動跨機構數據共享與協同預警，以提升全行業反詐治理效能。

陳 化 騰訊雲區域金融總經理

騰訊雲區域金融總經理陳化從行業認知、現實挑戰及技術賦能三個層面進行了系統闡述。

他指出，當前電信詐騙呈現出高度隱蔽化與智能化特徵，AI換臉、語音合成及自動化話術等手段廣泛應用，使詐騙覆蓋不同客群並精准實施攻擊。同時詐騙鏈路日益複雜，互聯網環節顯著增多，傳統基於資金流的識別方式面臨“脫鉤斷鏈”挑戰，銀行難以獲取完整交易全貌，防控難度持續上升。

在具體挑戰方面，他認為，一是客戶防範意識薄弱，易在不知情情況下卷入詐騙；二是技術能力存在代差；三是硬件與算力資源受限，AI能力落地不僅依賴設備，更依賴系統化調度與模型能力建設；四是過度風控對客戶體驗產生沖擊，如何在風險防控與服務質量之間取得平衡成為現實難題。

針對上述問題，他提出“添智、補數、強體、協作、共享”的治理路徑，即通過引入先進AI工具提升技防能力，整合多源尤其是互聯網特徵數據，構建事前—事中—事後全流程體系，加強與行業協同，並推動行業經驗共享。結合騰訊雲實踐，他進一步指出，依托海量互聯網數據與AI技術，可在賬戶開戶前識別風險、在交易過程中實現毫秒級行為識別與實時阻斷，並在事後優化解控機制，實現精准防控與客戶保護的平衡。

黃 尹旭 中國人民大學法學院副教授

中國人民大學法學院副教授黃尹旭高度評價了課題報告，認為報告緊扣中小銀行反電詐這一兼具國家責任、社會責任與法律責任的重大命題，以AI為抓手，融合數據技術與生態建設，形成了低成本、高效率的實踐方案，尤其對騰訊雲在支付領域的技術積累與社會擔當表示充分認可。

他指出，在全面依法治國的大背景下，中小銀行應進一步推動“法商融合”，將業務與法律、合規深度結合，實現從傳統經營向綜合治理的躍升。

面對科技企業深度參與金融領域帶來的新格局，他強調技術賦能與風險防控需並重，並結合自身在學校開展法治與網絡素養教育的實踐，提出要把金融工作的政治性與人民性融入立德樹人全過程，通過網絡育人筑牢安全防線。

最後，他呼籲構建產學研教協同的生態體系，由行業協會、銀行、科技企業及學術平台共同發力，真正實現“科技向善”；也期待各方攜反詐教育走進高校，以生態共建減輕一線教師的工作負擔，持續深化法商融合與銀科融合，更好服務中國經濟高質量發展。

本次行業交流會暨報告發布會的舉辦，搭建了政策、學界、產業、金融機構之間的溝通橋梁，推動AI技術與中小銀行反電詐工作深度融合，总結推廣優秀實踐經驗，為中小銀行提升反詐能力、推進數字化轉型提供有力支撐，對筑牢金融反詐防線、保護金融消費者合法權益、維護金融穩定具有重要的現實意義。

《AI賦能行業共治——中小銀行反電詐實踐與探索報告》發布：以人工智能推動精准治理，助力中小銀行筑牢反電詐防線

在電信網絡詐騙持續高發、犯罪手法加速迭代的背景下，如何在筑牢風險防線的前提下，持續優化客戶體驗、保持服務便捷性，已成為當前中小銀行在反電詐工作中面臨的核心挑戰。近日，由中國金融傳媒、騰訊研究院、騰訊雲等聯合發起的《AI賦能行業共治——中小銀行反電詐實踐與探索報告》（以下簡稱“報告”）正式發布。報告聚焦中小銀行反電詐這一現實而緊迫的議題，系統梳理了當前電信網絡詐騙的發展趨勢、中小銀行面臨的特殊壓力以及人工智能賦能反電詐的技術路徑與實踐模式，為行業提供具備前瞻性與可操作性的思路參考。

隨著反電詐治理進入深水區，中小銀行正面臨一系列特殊挑戰。當前電信網絡詐騙已由傳統單點騙術，快速演變為融合人工智能、深度偽造、虛假App、釣魚網站、跨境鏈條和黑灰產協同的複雜犯罪形態。詐騙活動呈現出更強的智能化、組織化、產業化特徵，熱點事件、政策變化和新技術概念也不斷被包裝成新的詐騙場景，顯著提升了欺騙性、隱蔽性和治理難度。

在這一背景下，中小銀行在反電詐體系中的作用愈發關鍵。作為深耕地方經濟、服務縣域和社區客戶的重要金融力量，中小銀行連接著大量基層群眾、小微企業和普惠客群，是資金鏈治理中的關鍵節點。但與其承擔的重要職責相比，中小銀行普遍面臨預算有限、人才不足、數據維度偏窄、模型能力不強、跨機構協同難度較高等現實約束。尤其在“精准治理”要求持續提高的背景下，如何既提升識別攔截能力，又減少對正常客戶的誤傷，成為擺在中小銀行面前的現實挑戰。

在現實約束與治理壓力的雙重推動下，人工智能的價值日益凸顯。報告認為，人工智能正在成為中小銀行提升反電詐能力的重要突破口。AI能夠在海量、多維、異構數據中識別複雜關聯關係，增強對異常行為、可疑賬戶和潛在受害人的早期感知能力，推動反電詐體系由“事後查處”向“事前預警、事中攔截、事後溯源”延伸。對於中小銀行而言，這不僅意味著識別效率提升，也意味著在資源有限條件下實現能力躍升的現實路徑。

圍繞這一判斷，報告進一步明確了中小銀行反電詐的技術演進方向和輕量化集成的建設路徑。報告提出，以“大模型+小模型”協同運作，並結合規則引擎與外部多維數據進行補充，正在成為更適合中小銀行的現實選擇。其中，大模型可用於複雜語義識別、多模態信息理解和新型詐騙模式發現，小模型與規則引擎則更適合承擔毫秒級實時決策任務。兩者互為補充，有助於在提升風險識別能力的同時，兼顧金融場景對時效性、可解釋性和客戶體驗的要求。對多數中小銀行而言，模型即服務（MaaS）或數據嵌入流程等輕量化模式，更具有低投入、易部署、快見效的現實價值。

報告同時強調，反電詐能力建設不能停留在模型層面，更關鍵的是把技術真正嵌入賬戶開立、賬戶存續、交易監測、事後解控和資金溯源等具體業務流程，形成全鏈條防控閉環。在事前環節，AI可輔助識別異常開戶和潛在黑灰產賬戶；在事中環節，可與交易規則聯合決策，實現對可疑交易的精准識別和及時止損；在事後環節，則可提升誤傷賬戶的解控效率，減少客戶摩擦。反電詐的核心不是攔截風險以避免懲罰，而是保護每一位客戶的財產安全，維護金融消費者應有的合法權益。中小銀行在加大風險防控力度的同時，需要將消費者權益保護放到同等重要的位置，設立清晰、簡易的客戶申訴渠道和解控流程，對於疑似誤拦截的交易或賬戶管控，給出明確的申訴路徑、所需資料以及預期處理時間。報告認為，未來反電詐工作的競爭，既是識別率的競爭，也是響應速度、運營能力和客戶體驗管理能力的競爭。

為增強現實針對性，報告選取了金融科技企業、大型銀行、中小銀行、省聯社及行業平台等多類機構的反電詐實踐案例進行分析，較為全面地展示了AI反電詐在不同資源條件和業務場景中的落地方式。這些案例實踐表明，AI反電詐並非大型機構的“專屬能力”，中小銀行同樣可以通過合理的技術路徑與運營機制，實現風控能力的有效提升。

報告還指出，反電詐不是單家機構的單點防禦，而是一項需要跨部門、跨機構、跨行業協同推進的系統工程。受限於數據視野、外部情報和協同資源，單家中小銀行往往難以獨立應對不斷演化的跨平台、跨區域、跨境詐騙鏈條。因此，未來中小銀行反電詐能力的提升，必須建立在更強的數據共享、更順暢的警銀協同、更成熟的行業平台以及更緊密的科技合作基礎之上。

在行業協同層面，報告提出了清晰且務實的“行業共治”思路。報告認為，金融機構、科技公司和行業組織將在未來反電詐生態中形成更加清晰而緊密的分工協作。金融機構將從傳統意義上的風險防禦者，逐步轉向“安全體驗”的構建者和整合者；科技公司從單純的技術服務商升級為關鍵能力供給方，將跨場景風險情報、模型能力和數據能力以標準化方式輸出；行業組織在標準建設、數據共享平台搭建和跨機構協同機制完善方面發揮更重要作用，推動行業由分散防禦走向體系化治理。在全新的反電詐治理格局中，多元主體間的關係已超越傳統供需範疇，形成相互依存、協同聯動、互促共進的共生生態，共同推動金融服務向更安全、更智能、更以客戶為中心的方向持續優化升級。

從更長遠的視角看，報告認為，反電詐能力建設不僅關係風險防控成效，也將帶動中小銀行在數據治理、流程協同和運營管理等方面持續優化，成為其數字化轉型的重要抓手。未來，反電詐工作將進入常態化、高對抗、強體驗約束的新階段，中小銀行不僅要攔住風險，更要在風控力度與客戶體驗之間找到可持續的平衡點，把安全能力轉化為客戶信任與服務能力。

《AI賦能行業共治——中小銀行反電詐實踐與探索報告》的發布，回應了當下行業最現實的一項共同挑戰，也為中小銀行如何在資源受限條件下開展精准治理、提升智能風控能力提供了一份較為系統的參考框架。隨著人工智能技術不斷深入金融場景，反電詐工作也將加快從“被動應對”走向“主動感知”，從“單點防禦”走向“生態協同”。可以預見，在AI與行業共治雙重驅動下，中小銀行將在守護人民群眾“錢袋子”、服務地方經濟發展和維護金融安全穩定方面發揮更加重要的作用。

今年是“十五五”的開局之年，“十五五”規劃明確提出，要全面加強金融監管，構建風險防範化解體系，保障金融穩健運行。反電詐工作正是貫徹落實全會精神和規劃部署的微觀著力點，是金融領域踐行總體國家安全觀的具體體現。尤其是對於中小銀行而言，在資源與技術能力相對有限的情況下，如何以AI技術為槓桿，提升反詐工作的精准度和覆蓋面，既是落實國家戰略的必然要求，也是自身數字化轉型的重要突破口。本次報告，由報告課題組組長、中國銀行業協會原首席信息官高峰，國家金融與發展實驗室副主任楊濤等作為專家顧問，對課題調研和報告給出專業指導。此外，金融科技50人論壇、中國人民大學國際貨幣研究所作為學術支持單位參與課題調研和撰寫。

編輯：王春霞