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，证明同样是一种极具价值的资源。金融科技（也称为 fintech）对于各类犯罪分子而言既是脆弱资源，也是丰厚的获利来源，包括黑客在内。AI 可能是阻止相当一部分危险攻击与漏洞的手段，这对金融科技的发展至关重要。它如何识别可疑活动，并让金融科技继续扩展？

AI 如何帮助欺诈检测

以下是 AI 正在改变威胁识别与处置的最突出例子。

1. 行为生物识别与按键分析

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。在用户访问金融科技之前，它会发现哪些动作、滑动手势和时间安排对该个人来说属于典型模式。尽管犯罪分子可以窃取凭证，甚至模仿人脸识别，但模仿按键输入要困难得多。

当打开银行应用时，它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，那么它可能会拒绝该登录尝试。若真实用户通常是在第一次就正确输入密码，AI 也能检测可疑活动——如果黑客试多次进行尝试，它可以发送提醒。这是一种往往十分隐蔽的监控技术，能降低误报的规律性，并让许多黑客猝不及防。

2. 图分析

金融科技包含许多环节，包括用户、设备、交易处理公司以及各类企业。要绘制这些实体之间的关系并不容易，但 AI 可以自动化这一过程，从而找出欺诈尝试的源头。

某些攻击变体更有协同性，并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：一次数据泄露可能从与 IP 地址或线下店铺绑定的邮件链接发起。AI 可以揭示像这样的更隐蔽动向，以阻止一些最具破坏性的欺诈计划。

3. 地理空间模式检测

交易记录讲述着一个 AI 可以利用的故事。地理空间模式识别可以判断一个人最常在哪些地点购物、以及在哪些城市。它会将这些信息与典型的购买金额一并考虑，以阻止类似洗钱的活动。

因此，如果某名犯罪分子使用 PayPal 在一个符合预期的店铺进行交易，但金额远高于通常成本，AI 就可以将其标记。此外，如果在不同地点存在大量活动，AI 也可以冻结卡片或阻止金融科技中的交易。尽管这可能发生在真实使用情形下，例如度假期间，但仍可能触发额外的身份验证措施，以允许完成交易。

4. 异常检测

分析金融科技中的数据量需要无数手工工作小时。AI 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% 的领导者担忧与 AI 资源相关的隐私与安全问题，包括诸如 agentic AI 这类变体。然而，如果让金融科技在没有 AI 驱动的异常检测的情况下继续运行，可能还会引发更多担忧。

例如，一家信用卡公司可以使用 AI 来观察所有交易。它可以识别欺诈风险，并在重复犯罪发生之前拒绝处理。它会发现异常并向合适的相关方发送通知，以便立即审查与客户告知。该做法提升了透明度，客户也会感到自己受到保护。

5. 透明化报告

基于 AI 的欺诈检测资源使用可解释 AI（XAI），让给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的策略。它未来也可能帮助数百万美国人获得更好的机会接入授信额度，因为它能避免让他们遭受造成损害的负面记录。

XAI 将引用最突出的威胁，帮助分析师在提高未来防御的过程中走得更远。每一项决策都变成了基于数据的行动，而金融科技公司也可以向客户说明他们的发现，以及在即将到来的季度里将采取什么行动，以便更好地保护他们的资产。

AI 如何增强金融科技的信任

在金融科技中部署 AI 会因多种原因帮助整个行业，但最重要的是它能显著提高客户与用户之间的信任。公民与相关方只有在相信金融科技能够处理他们生活与业务中至关重要的环节时，才会在日常生活与运营中采用它。AI 通过以下方式放大信任：

*   **持续支持**：借助聊天机器人和其他工具，客服在一天中的任何时刻都由 AI 提供支持。
*   **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，并立即通知用户存在可疑活动。
*   **增强透明度**：数据日志让分析师拥有可触摸的交易记录、凭证变更记录以及安全警报记录。
*   **降低人为错误**：由于 AI 能基于历史数据捕捉更多警报，因此它带来更多的检查与制衡。

同时，仍将保留人工监督的要素，而这些从业者可以借助自动化和 AI，更好地适应节奏快速的金融科技安全环境。

用 AI 缓解金融担忧

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 可能成为一揽子解决方案的一部分。它与科技与金融公司为保护内部资产及客户资产所做的努力相辅相成。相关方必须投入时间与资源用于落地实施，以巩固在未来采用更先进的金融科技解决方案。