* * ***发现顶级金融科技新闻与活动！****订阅 FinTech Weekly 的通讯****JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管阅读*** * * 人工智能（AI）在识别欺诈方面，证明其价值与人一样大。金融技术（也称为 **fintech**）对各种类型的罪犯来说都是脆弱且丰厚的资源，包括黑客在内。AI 可能是阻止相当一部分危险攻击与泄露的方式，这对金融科技的发展至关重要。它如何能检测可疑活动，并让金融科技继续扩展？ **AI 如何帮助进行欺诈检测**------------------------------------以下是最突出的示例，展示了 AI 如何改变威胁识别与处置。### **1. 行为生物特征与击键分析** 借助 AI 的机器学习（ML）可以观察用户行为，例如通过人脸识别和指纹扫描来查看登录尝试。AI 也能学习用户的典型打字习惯。它会在用户进入金融科技之前，发现哪些动作、滑动手势和时序对该个人来说是常见的。虽然罪犯可以窃取凭据，甚至模仿人脸识别，但模仿击键要困难得多。 一旦打开银行应用，它就会开始观察这个人的打字。如果像打字速度这样的指标出现异常，那么它就可能拒绝该登录尝试。若真实用户通常在第一次就正确输入密码，AI 也能检测可疑活动——如果黑客多次尝试，它可以发送警报。这是一种常常不易察觉的监控技术，降低误报的规律性，并让许多黑客在措手不及中被抓住。### **2. 图分析**金融科技包含许多流动的环节，包括用户、设备、交易处理公司以及企业。绘制这些实体之间的关系具有挑战性，但 AI 可以自动化这一过程，以找出欺诈尝试的来源。 有些攻击变体更具协同性，会从多个角度进入金融科技系统。图分析能够可视化更复杂的威胁，例如从与 IP 地址或线下店铺相关联的邮件链接中引发的泄露，从而窃取人们的卡片信息。AI 可以揭示这类更隐蔽的行动，从而阻止一些最具破坏性的欺诈计划。### **3. 地理空间模式检测**交易记录讲述着一段故事，而 AI 可以用它来解读。地理空间模式识别能够确定一个人最常在哪些地点购物，以及在哪些城市。它会将此与典型的购买金额一起考虑，以阻止诸如洗钱之类的活动。因此，如果某名罪犯在预期的线下店铺使用 PayPal 进行交易，但金额远高于通常成本，AI 就可以将其标记。此外，若在不同地点存在大量活动，AI 也可以冻结卡片或阻止与金融科技相关的交易。尽管这可能发生在真实使用场景中，比如度假期间，但它也可能触发额外的身份验证措施，以允许完成该笔交易。### **4. 异常检测**分析金融科技中的数据量需要无数个手动工作小时。AI 则可以在几秒钟内完成。AI 能够注意到任何偏离常态的活动。研究表明，72% 的领导者担忧在 AI 资源（包括像 agentic AI 这样的变体）方面的隐私与安全问题。然而，如果让金融科技失去具备 AI 驱动的异常检测能力，担忧可能会进一步增加。例如，信用卡公司可以使用 AI 观察所有交易。它能够识别欺诈风险，并在重复犯罪发生之前拒绝处理。它发现异常并向相关方发送通知，以便立即审查与客户通知。该做法提升了透明度，客户也会感到受到保护。### **5. 透明报告**基于 AI 的欺诈检测资源使用可解释 AI（XAI），让面向审阅者的交易报告更清晰。这有助于金融科技公司保持合规，因为他们拥有一致、详细的记录，涵盖每一项风险以及用于防御它的策略。未来，它可能帮助数百万美国人更有机会获得授信额度，因为它能避免由此造成的损害性记录。XAI 将引用最突出的威胁，帮助分析师在未来提升防御的道路上不断前行。每一个决策都将由数据驱动，而金融科技公司也能够向客户传达他们的发现，以及在接下来的一个季度里将采取什么措施，以更好地保护他们的资产。 **AI 如何增强对金融科技的信任**-------------------------------------在金融科技中部署 AI 出于多种原因，但最重要的是它能在多大程度上提升客户与用户的信任。只有当公民与相关方相信金融科技能掌控其生活与业务中的关键环节时，他们才会在日常生活与运营中采用金融科技。AI 通过以下方式增强信任： * **持续支持**：借助聊天机器人和其他工具，客户服务可在一天中的所有时段由 AI 提供。 * **自动化身份验证**：AI 资源能够在无需人工介入的情况下核验身份与交易，并在第一时间通知用户可疑活动。 * **增强透明度**：数据日志为分析师提供可感知的交易、凭据变更与安全警报记录。 * **降低人为错误**：由于 AI 能基于历史数据捕捉更多警报，因此其检查与制衡更多。此外，仍将保留人工监督的要素，而这些从业者将借助自动化与 AI，更好地适应金融科技安防中节奏迅速的环境。 **借助 AI 缓解金融顾虑**------------------------------------------金融科技投资者、相关方与发明者必须将资源投入到更强的网络安全之中，而 AI 可能会成为一个全面解决方案的一部分。它与那些寻求更好保护内部资产与客户资产的科技与金融公司所做的努力相辅相成。相关方必须投入时间与资源到落地实施中，以巩固对先进金融科技解决方案的采用，面向未来。
人工智能在金融科技欺诈检测中的作用
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人工智能（AI）在识别欺诈方面，证明其价值与人一样大。金融技术（也称为 fintech）对各种类型的罪犯来说都是脆弱且丰厚的资源，包括黑客在内。AI 可能是阻止相当一部分危险攻击与泄露的方式，这对金融科技的发展至关重要。它如何能检测可疑活动，并让金融科技继续扩展？
AI 如何帮助进行欺诈检测
以下是最突出的示例，展示了 AI 如何改变威胁识别与处置。
1. 行为生物特征与击键分析
借助 AI 的机器学习（ML）可以观察用户行为，例如通过人脸识别和指纹扫描来查看登录尝试。AI 也能学习用户的典型打字习惯。它会在用户进入金融科技之前，发现哪些动作、滑动手势和时序对该个人来说是常见的。虽然罪犯可以窃取凭据，甚至模仿人脸识别，但模仿击键要困难得多。
一旦打开银行应用，它就会开始观察这个人的打字。如果像打字速度这样的指标出现异常，那么它就可能拒绝该登录尝试。若真实用户通常在第一次就正确输入密码，AI 也能检测可疑活动——如果黑客多次尝试，它可以发送警报。这是一种常常不易察觉的监控技术，降低误报的规律性，并让许多黑客在措手不及中被抓住。
2. 图分析
金融科技包含许多流动的环节，包括用户、设备、交易处理公司以及企业。绘制这些实体之间的关系具有挑战性，但 AI 可以自动化这一过程，以找出欺诈尝试的来源。
有些攻击变体更具协同性，会从多个角度进入金融科技系统。图分析能够可视化更复杂的威胁，例如从与 IP 地址或线下店铺相关联的邮件链接中引发的泄露，从而窃取人们的卡片信息。AI 可以揭示这类更隐蔽的行动，从而阻止一些最具破坏性的欺诈计划。
3. 地理空间模式检测
交易记录讲述着一段故事，而 AI 可以用它来解读。地理空间模式识别能够确定一个人最常在哪些地点购物，以及在哪些城市。它会将此与典型的购买金额一起考虑，以阻止诸如洗钱之类的活动。
因此，如果某名罪犯在预期的线下店铺使用 PayPal 进行交易，但金额远高于通常成本，AI 就可以将其标记。此外，若在不同地点存在大量活动，AI 也可以冻结卡片或阻止与金融科技相关的交易。尽管这可能发生在真实使用场景中，比如度假期间，但它也可能触发额外的身份验证措施，以允许完成该笔交易。
4. 异常检测
分析金融科技中的数据量需要无数个手动工作小时。AI 则可以在几秒钟内完成。AI 能够注意到任何偏离常态的活动。研究表明，72% 的领导者担忧在 AI 资源（包括像 agentic AI 这样的变体）方面的隐私与安全问题。然而，如果让金融科技失去具备 AI 驱动的异常检测能力，担忧可能会进一步增加。
例如，信用卡公司可以使用 AI 观察所有交易。它能够识别欺诈风险，并在重复犯罪发生之前拒绝处理。它发现异常并向相关方发送通知，以便立即审查与客户通知。该做法提升了透明度，客户也会感到受到保护。
5. 透明报告
基于 AI 的欺诈检测资源使用可解释 AI（XAI），让面向审阅者的交易报告更清晰。这有助于金融科技公司保持合规，因为他们拥有一致、详细的记录，涵盖每一项风险以及用于防御它的策略。未来，它可能帮助数百万美国人更有机会获得授信额度，因为它能避免由此造成的损害性记录。
XAI 将引用最突出的威胁，帮助分析师在未来提升防御的道路上不断前行。每一个决策都将由数据驱动，而金融科技公司也能够向客户传达他们的发现，以及在接下来的一个季度里将采取什么措施，以更好地保护他们的资产。
AI 如何增强对金融科技的信任
在金融科技中部署 AI 出于多种原因，但最重要的是它能在多大程度上提升客户与用户的信任。只有当公民与相关方相信金融科技能掌控其生活与业务中的关键环节时，他们才会在日常生活与运营中采用金融科技。AI 通过以下方式增强信任：
此外，仍将保留人工监督的要素，而这些从业者将借助自动化与 AI，更好地适应金融科技安防中节奏迅速的环境。
借助 AI 缓解金融顾虑
金融科技投资者、相关方与发明者必须将资源投入到更强的网络安全之中，而 AI 可能会成为一个全面解决方案的一部分。它与那些寻求更好保护内部资产与客户资产的科技与金融公司所做的努力相辅相成。相关方必须投入时间与资源到落地实施中，以巩固对先进金融科技解决方案的采用，面向未来。