目前，电信欺诈的案件类型多达50余种，尽管类型繁多，层出不穷，但所有的诈欺手段都始于“联系”，终于“转账”。如果说“国家反诈中心APP”是公众反电信欺诈的第一道防线，那么银行转账就是守住公众财产安全的最后一道防线。

　　金融机构在反电信欺诈中面临新挑战有哪些？AI技术可以为反电信欺诈做什么？AI技术如何防范金融账户风险？如何通过多方联合，共同建设好反诈生态体系？时值全国反欺诈宣传日之际，粤港澳大湾区数字经济研究院(下称“IDEA研究院”)于近日举办“AI如何助力构筑反诈高墙”主题沙龙，与会嘉宾围绕上述问题进行分享。

　　金融机构在反电信欺诈中遇新挑战

　　当前，世界主要发达国家的电信网络诈骗案也呈迅猛增态势，特别是新冠疫情背景下，人们生产生活加速向网上转移，进一步加剧了案件高发，电信网络诈骗犯罪已成为全球性的打击治理难题。 2021年全国破获电信网络诈骗案件数量39.4万件，涉案金额达到3291亿元。

　　黑色产业链组织架构成熟，上下游分工明确，寻找漏洞能力不断加强，并且深度隐匿、全网流窜。利用区块链、虚拟货币、AI智能、GOIP、远程操控、共享屏幕等新技术新业态，不断更新升级犯罪工具。 跨国有组织特征日趋明显。诈骗集团组织严密、分工明确，呈现出多行业支撑、产业化分布、集团化运作、精细化分工、跨境式布局等跨国有组织犯罪特征。

　　“为了保护客户的资金安全，银行一直在致力于构建防范电信诈骗的防御体系。其实这几年信息技术快速发展，犯罪结构也发生了重大变化。但是以电信网络诈骗为代表的新型网络犯罪，其实愈演愈烈。”浦发银行信息科技部大数据应用中心负责人周骏表示。

　　自2020年10月全国“断卡”行动开展以来，各地各部门迅速行动，密切协作，打击惩戒治理多管齐下，集中打击犯罪团伙，清理电话卡、银行卡，从根源上有效遏制电信网络诈骗案件快速上升势头。

　　2021年10月，《反电信网络诈骗法(草案)》进行意见征集，2022年6月进入二审阶段，三审通过后将正式发布。在《草案》中，明确规定金融机构承担电信诈骗的安全主体责任。电信业务经营者、银行业金融机构和非银行支付机构、互联网服务提供者承担安全主体责任，建立反电信网络诈骗内部风险防控机制和安全责任制度。

　　周骏指出，随着国家对反电信网络诈骗管控要求日益提高，在监管机构对于银行的监管力度逐步加大的前提下，作为整个资金监管的主体，银行急需构建完善的防范电信诈骗的防御体系。

　　据了解，在金融场景，应对电信欺诈新型的风险，用传统的风控方法难以防范，有应对经验的风控专家异常紧缺，培养一名合格的专家至少需要5年。

　　同时基于专家经验的传承、收集、汇总、整理需要花费一定时间，应对作案手法层出不穷的电信欺诈具有滞后性的问题。比如，以前用于电信诈骗的银行账户，要快速把资金进行转移，因为大多数理财产品赎回有一定时间周期，因此电信诈骗账户不会购买理财产品。但现在银行的风险专家发现一些电信欺诈账户会购买理财产品，让账户的隐匿性变得更强。因此需要通过AI技术帮助金融机构解决反电诈新难题。

　　AI助力金融机构筑好反诈“最后一道防线”

　　据周骏介绍，在AI技术识别这一块，目前有三个适应性强、覆盖度高的技术在使用：一是通过常用有监督学习的工作，通过不断的机器学习对“黑账户”和“灰账户”的行为特点来识别潜在的异常账户，对于新的异常账户识别过程中是有监督的模型，可以很好地适应学习，来更新识别结果的。

　　二是在传统经济学的基础上，也在一些图神经网络、图计算的模型进行识别。其实电信诈骗是一个有组织、有计划的群体，从诈骗开始到钱款的转移，到最后把钱转移到多个账户去分散转入再转出，其实是一个链条的过程。知识图谱的技术，在识别团体异常的方面有天然的优势。“我们也是建立账户、交易、设备、网络以及位置多维的数据网络，突破原有二维技术到多维关系里面去，通过跨维度的欺诈识别进行防范。”

　　三是通过无监督学习为代表的AI技术，通过无监督的模型进行弥补。“这就像整个社会还是好人多、坏人少，但这在电诈样本上是不足的，如何小样本去解决这个问题，便希望通过无监督去做。”周骏表示，其实各大银行在这几年已经通过AI技术对电诈的精准识别做了很多努力，对异常账户的拦截、身份识别，通过声纹的识别进行二次阻断和电诈的发现。

　　对此，上海氪信信息技术有限公司(下称“氪信”)首席执行官朱明杰表示，监督学习、图计算、无监督既代表了一些行业痛点，也描述了在金融场景里使用数据来训练模型，达到想要的结果。为了应对此类新型数字化账户风险，氪信与上海的金融机构一起合作，开发反电信欺诈产品领航。

　　据介绍，这是一款基于基于TAI(Transaction AI)模型分布式迭代开发的用于识别金融异常账户和可疑交易的AI反电信欺诈产品。在上海地区的数据证明，基于氪信TAI模型对于电信欺诈异常账户的识别能力比传统风控系统提升5倍以上，能够把风险降低80%。

　　隐私计算助力多方共联、数据安全共享

　　电诈风险中，主体牵涉广，包括政府、公安、监管单位、银行金融机构、非银金融机构、运营商、互联网服务提供商等。基于信息安全的要求，各主体之间信息独立，难以形成闭环管理。而这个特征，往往会被犯罪集团利用，跨平台、跨机构、跨行业，化整为零，防不胜防。

　　《数据安全法》和《个人信息保护法》建立以后，各界对隐私计算、对数据安全更加重视了。这种数据共享下的联盟合作，是建立反电信欺诈生态必然发展的方向。

　　隐私计算的技术在业界公认是能够让数据可用不可见、可算不可识的首选技术。在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。

　　“对于数据的互联互通，以前公众认为自己被泄漏了很多隐私，本质原因是隐私计算的技术没有被用起来。”IDEA研究院AI安全普惠系统研究中心讲席科学家王嘉平说，“隐私计算的结果是不会包含任何原始数据、任何信息的。在这样的保证下，数据才可以在各个不同机构之间被分享。”

　　“据我了解，各大银行也在搭建隐私计算的产品、框架，用于多方的数据生态合作。电诈是作为中间一个重要的场景在做。我们也致力于联合运营商、公安，包括一些监管机构形成这样的反诈联盟。通过一些密态数据的共享，提升整个电诈的精准度和覆盖度。”周骏提到。

　　“隐私计算不仅仅保护每一个个人的隐私，同时保护每一个个人、每一个机构企业内部的商业机密，以及数据的合规性。”王嘉平说，“我希望隐私计算的底层技术，能够安全应用到各个方向，当中也包括对反诈、金融安全的保障，让硬件帮助到各个场景，使大家可以更好地、更有效地去使用这些数据，给我们打造一个更为安全的金融环境。”

　　“数字灯塔”建设反电信网络诈骗生态链平台

　　在6月27日刚闭幕的上海市第十二次党代会上的报告中，提出了“以治理数字化牵引治理现代化”的城市治理理念。

　　作为上海市第十二次党代会代表，朱明杰也在思考，能不能让企业数字化转型中的经验发挥价值，利用人工智能技术预判风险，全面提升科学化、精细化、智能化管理水平，从而精准控制风险，保障安全，又不影响生活生产，实现超大城市的现代化治理。

　　朱明杰介绍，过去的几年，他们用面向金融场景的人工智能——TAI技术帮助金融机构从“人工+规则”升级到智能决策，防范控制各种复杂风险的同时，又保证数千万用户的体验。朱明杰认为，例如在应对网络电信诈骗案件时，就可以运用数字化方法，建立“数字灯塔”生态链平台。

　　“数字灯塔”是由IDEA氪信实验室提出的建立新一代反电信欺诈网络欺诈生态链平台的构想。旨在通过隐私计算等技术，联通公安、电信和金融机构等多部门的信息数据，编织出一张反电信欺诈的数字化智能网络，用AI算法辅助专业决策，极大提高对于犯罪分子的识别、预警及抓捕概率，通过科技赋能让生活更便捷的同时，也让城市更加安全。

　　“未来，希望推进与不同部门和行业的合作，发挥我们的力量建设精准防范的数字灯塔，打造人民群众有获得感，幸福感，安全感的无诈之城。”朱明杰说。

（文章来源：界面新闻）