2025跨境反欺诈：AI对抗AI！误报率狂降30%！

当前，全球经济互联互通日益紧密，跨境贸易与支付活动愈发频繁，这也使得金融欺诈的手段不断演变，对全球商业环境构成持续挑战。从传统的支票欺诈到新兴的网络钓鱼，犯罪分子总是试图寻找金融体系中的漏洞并加以利用。然而，进入2025年，欺诈者与金融机构之间的这场较量，正因人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的介入而发生深刻变革。双方都在日益转向这些先进工具。对于银行、支付服务提供商以及监管机构而言，核心的挑战在于如何确保AI成为抵御风险的坚实盾牌，而非被滥用的利刃，尤其是在复杂多变的跨境交易场景中，这显得尤为重要。

不断演变的欺诈态势

金融犯罪的复杂程度正在加速升级。无论是境内还是跨境，更快的支付系统已将交易时间缩短至数秒。尽管这为消费者和企业带来了极大便利，但这种即时性也给欺诈者提供了更少的障碍和更短的干预时间。生成式AI（GenAI）的出现，更是加剧了这些挑战。欺诈者现在利用AI技术克隆声音、制作深度伪造内容，并自动化生成高度逼真的网络钓鱼信息。

外媒观察显示，2025年，一些早期案例已浮出水面：例如，在投资诈骗中冒充名人、通过克隆声音诱骗员工进行转账，以及使用合成聊天机器人与受害者进行交互。2025年，英格兰银行行长安德鲁·贝利曾提醒，AI“很可能导致欺诈威胁的数量和复杂性增加”，并强调现在是采取行动的关键时刻。

对金融机构而言，风险不容小觑。在英国，2021年至2022年间，欺诈损失上升了22%，其中90%源于线上。传统的基于规则的防御系统已难以跟上AI驱动的威胁步伐。行业向智能化、主动式检测的转型，不再是可选项，而是关乎生存发展的必然选择。对于处理大量国际交易的跨境从业者来说，这意味着传统风控模式的失效，需要迅速适应新的技术格局，以保护资金安全和业务连续性。

从被动响应到主动预测

在过去，欺诈检测主要依赖于静态的、基于规则的系统。这类系统虽然易于实施，却往往导致较高的误报率，并且难以随着业务规模的扩大而有效扩展。随着交易量和渠道的不断增长，基于规则的方法已经逐渐力不从心。

机器学习技术的应用，彻底改变了这一局面。通过学习海量的历史数据，监督学习模型能够识别与已知欺诈模式相关的规律，而无监督学习模型则能够发现偏离正常行为的异常情况。将两者结合，可以使系统不仅识别重复发生的欺诈，还能识别新出现的欺诈模式。

正如英格兰一家机构的欺诈和反洗钱分析产品经理Gemma Martin所言：“机器学习已成为打击欺诈的宝贵工具，它能帮助企业从被动响应转向主动预防，通过识别肉眼可能无法察觉的可疑属性或关联性。”对于跨境贸易而言，这意味着可以更早地识别潜在的风险交易，比如异常的贸易路线、可疑的收款方信息，或是与正常交易模式不符的资金流向，从而在损失发生前进行干预。

行为生物识别：数字世界中的“人类指纹”

在当前的反欺诈领域，行为生物识别技术展现出广阔的应用前景。这类工具通过分析用户的行为模式来识别身份，例如打字节奏、鼠标移动轨迹，或用户握持手机的方式。与密码乃至指纹不同，行为特征是动态的，也更难被窃取或模仿。

举例来说，如果欺诈者获取了客户的登录凭证，那么在其操作会话中，行为模式的任何细微偏差——比如输入熟悉数据时的犹豫，或者敲击键盘的习惯与账户持有人不符——都可能触发风险警报。将行为生物识别技术融入支付系统，能够在不增加用户操作摩擦的前提下，有效强化客户尽职调查的力度。

然而，这项技术的挑战在于，如何在保护用户隐私与实现精细化行为监控之间找到平衡点。尤其在跨境交易场景中，涉及不同国家和地区的隐私法规，这一点尤为关键。中国跨境企业在考虑引入此类技术时，需充分研究合规性要求，确保技术应用既能有效防范风险，又能尊重用户数据权益。

实时风险评估：分秒必争的防御

在即时支付的时代，欺诈检测也必须做到同样即时。即便仅是几秒钟的延迟，也可能意味着成功拦截欺诈性转账与资金永久流失之间的天壤之别。现代AI系统采用实时风险评分机制，对每一笔交易进行多维度评估，考量因素包括但不限于交易地点、使用设备、交易金额以及历史行为模式等。

被标记为高风险的交易可能会被即时拦截、延迟处理以供人工审查，或触发额外的身份验证步骤。一些银行正在尝试为客户提供预测性预警。例如，如果通信模式表明存在社会工程学欺诈的可能，系统可以在用户完成转账前发出警告。这类干预措施与电子邮件中的垃圾邮件过滤器异曲同工——在悄无声息地降低风险的同时，保障了用户体验的流畅性。

对于跨境支付而言，实时风险评估的价值尤为突出。全球范围内的资金流动复杂且迅速，通过AI赋能的实时监测，可以更有效地识别跨国洗钱、贸易欺诈等风险，确保跨境交易的合法性和安全性。

AI对抗AI：新一代的攻防战

随着欺诈者将AI技术应用于其犯罪活动，防御方也必须以其人之道还治其人之身。如今，AI正被部署用于识别合成内容——包括检测被篡改的图像、克隆的声音或由聊天机器人驱动的诈骗信息。

2025年，一家英国银行曾试点使用AI驱动的聊天机器人，主动与欺诈者互动，收集诸如骡子账户（mule account）详细信息等情报。这种能力的自动化部署，有望大幅提升打击欺诈行动的规模和效率。正如一位资深欺诈部门负责人所观察到的：“利用AI驱动的聊天机器人自动化打击诈骗，可以大规模地瓦解犯罪活动，并为识别金融系统中的欺诈者提供宝贵的情报。”这种“AI对抗AI”的动态将日益成为下一阶段欺诈防御的核心特征。

对于中国的跨境电商和贸易企业而言，这意味着在防范假冒伪劣商品、虚假交易、恶意退款等风险时，需要同步升级AI技术应用，以应对越来越“智能化”的欺诈手段。只有通过技术升级，才能有效保障企业和消费者的合法权益。

运营效率提升：智能辅助调查员

欺诈检测不仅仅是技术的较量，更是人与技术的协同。调查团队往往需要花费大量时间收集和交叉比对数据，其中许多工作是常规性且价值较低的。AI技术能够自动化这些任务，从而解放人类分析师，让他们能够专注于处理更高优先级的复杂案件。

“增强型调查员”的概念正日益受到关注。在这种模式下，AI辅助工具（AI copilots）协助经验丰富的分析师，整合各类数据、提供决策支持，甚至主动提出调查线索。调查员的反馈随后又被用于重新训练检测模型，从而形成一个持续学习和优化的良性循环。

行业领先的企业报告显示，机器学习技术的部署已将低质量警报减少了30%至40%，显著降低了调查员的工作负荷，使他们能够更专注于应对复杂的风险。这不仅提升了反欺诈工作的效率，也使得有限的人力资源能够发挥更大的价值。对于人力成本日益提升的中国企业，尤其是在跨境业务中面对海量交易数据和复杂风险时，AI辅助调查能有效提高风控部门的运营效率。

生成式AI：亦敌亦友的双刃剑

生成式AI生动地诠释了技术创新的双刃剑特性。一方面，欺诈者利用生成式AI来制作毫无拼写错误的网络钓鱼信息，生成虚假身份证明文件，或产生能够绕过语音生物识别系统的深度伪造音频。这些高仿真度的内容使得传统的人工识别难度大增。

另一方面，金融机构也能够部署同样的工具来检测合成内容，模拟各种攻击场景，并强化系统以抵御新兴威胁。通过“设计即安全”的防护措施，例如对AI生成内容进行数字水印标记，或许会有所帮助，但这些措施不太可能有效阻止在受监管框架之外运作的恶意行为者。这场技术军备竞赛已经打响，而适应速度将决定最终的成果。

在跨境领域，生成式AI可以被用于辅助多语言沟通的客户服务，进行市场趋势分析，甚至优化产品描述和推广文案。但同时，其被滥用的风险也意味着中国跨境从业者需要密切关注相关技术进展，并提前布局，以确保在利用其优势的同时，有效规避潜在风险。

监管与协作：共筑安全防线

全球范围内的监管机构正逐步认识到AI在欺诈预防中的关键作用。在英国，金融行为监管局（FCA）通过监管沙盒和科技冲刺项目（tech sprints）积极推动创新；同时，英格兰银行和审慎监管局（PRA）也强调了数据和模型治理的重要性。在亚洲，从中国香港到新加坡，各地的监管机构都在积极鼓励AI在反洗钱（AML）和欺诈监测领域的应用。

然而，监管机构也高度警惕AI可能带来的偏见、可解释性以及数据隐私等风险。平衡创新与公平性至关重要。如海外报告所强调，“欺诈控制需要不断演进，以应对新型欺诈”。跨部门协作同样不可或缺。英国的“打击诈骗组织”（Stop Scams UK）就是一个由银行、电信和科技公司组成的联盟，它正带头建立快速响应能力，以便在各行业间共享情报。面对AI驱动的欺诈者，任何单一机构都难以独自应对。中国作为全球重要的跨境贸易枢纽，更需要加强与国际社会在AI反欺诈技术、标准及情报共享方面的合作，共同应对全球性挑战。

挑战与局限性

尽管AI和机器学习在反欺诈领域展现出巨大潜力，但其应用并非没有挑战。对于跨境行业而言，理解这些局限性至关重要：

• 数据依赖性： 机器学习模型需要大量高质量的数据进行训练。不完整或带有偏见的数据，可能会导致检测结果出现偏差，甚至产生误判。在跨境场景中，数据来源的多元化和数据标准的差异性，使得数据整合和清洗面临更大的挑战。
• 高误报率： 过于敏感的模型可能会产生过多的虚假警报，这不仅会耗费调查人员大量精力，也会让正常的客户感到困扰，影响用户体验。
• 模型“幻觉”： 如果不加以谨慎约束，大型语言模型可能会生成虚假或编造的“见解”，误导分析和决策。
• 实施复杂性： 将AI技术集成到现有的、尤其是相对陈旧的（legacy）系统中，往往需要投入巨大的资金和时间成本，且可能面临技术兼容性问题。
• 偏见与公平性： 若不加有效管控，AI模型可能会无意中产生歧视，例如基于地域、人种或交易习惯等因素产生偏见，从而引发监管风险和声誉损失。尤其是在涉及全球用户的跨境业务中，确保模型的公平性是必须考虑的问题。

解决这些挑战的关键在于建立健全的治理框架，强调模型的透明度、可解释性，并持续对其进行验证和优化。

展望未来

AI和机器学习并非万能的“银弹”，但它们无疑是当前对抗欺诈者最有前景的工具。在未来五年内，预测分析、行为生物识别和实时监控的融合，将彻底重塑欺诈预防的图景。

未来的发展趋势可能包括：

• 多模态风险评分： 结合文本、音频、图像和行为数据等多维信息，对威胁进行更全面的评估和识别。这对于识别复杂的跨境欺诈链条尤为有效。
• 规模化自适应学习： 系统将能够根据欺诈模式的变化动态进化，实现持续学习和自我调整，以应对快速演变的欺诈手法。
• 与数字身份的融合： 利用AI技术，在支付、医疗保健和政府服务等多个领域实现个人身份的无缝认证，构建更可信的数字生态。
• 公众教育普及： 随着合成内容的日益泛滥，消费者将需要接受相关培训，学习如何识别欺诈线索，提高自我防范能力。

最终衡量成功的标准，将是AI驱动的防御系统能否超越AI赋能的欺诈行为。这场较量永无止境，但那些及早投入、广泛协作的机构，将更有机会保持领先地位。

重新定义欺诈检测

AI和机器学习正在重新定义欺诈检测的范畴。它们使金融机构能够超越静态的、被动响应的系统，转向更具前瞻性和预测性的防御体系。然而，AI之所以如此强大，其规模、速度和逼真度等特点，也同样赋予了欺诈者强大的能力。

对于金融机构而言，任务是双重的：一方面要采用最前沿的AI技术进行预防和检测，另一方面也要建立起足够强大的治理和协作结构，以抵御不断演变的威胁。正如Marqeta的Nicholas Holt在另一支付场景中曾指出：“支付的未来是数字化的。”同样的，欺诈及其预防的未来也将是AI主导的。问题不在于犯罪分子是否会使用AI——他们已经在用了——而在于行业如何有效地利用相同的工具来维护信任。

金融系统已进入一个算法实时博弈的时代。要保持领先，需要警惕、创新和伙伴关系。那些现在就进行投资的机构，不仅将塑造欺诈检测的未来，更将决定数字金融本身的诚信度。中国跨境从业人员应密切关注这些技术动态，积极探索将AI/ML应用于自身业务风控，提升国际竞争力，确保业务行稳致远。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2025-xborder-ai-fights-ai-30-less-false.html