跨境支付警报！AI欺诈年损万亿刀，88%用户担忧难追回。

当前，人工智能技术正与即时支付的趋势深度融合，这在为金融交易带来便利的同时，也给欺诈预防带来了前所未有的挑战。一旦欺诈发生，即时支付的特性使得资金追回异常困难。如何在提供无缝客户体验与实施严密风控之间取得平衡，已成为企业亟待解决的关键难题。

在近期的一期PaymentsJournal播客节目中，伦敦证券交易所集团风险情报部门全球总监Dal Sahota以及Javelin Strategy & Research欺诈管理首席分析师Suzanne Sando共同探讨了行业协作的重要性。节目中指出，人工智能如同一把双刃剑，它既能助力欺诈预防团队提升效率，也为不法分子提供了更为先进的作案工具。

欺诈担忧日益增长

OpenAI等人工智能工具的普及，使得欺诈行为能够以极低的成本，更广泛、更迅速地渗透全球市场。Javelin机构的调研结果显示，高达88%的消费者对人工智能被用于身份欺诈表示担忧。

Dal Sahota在播客中提到：“我们听到越来越多的声音表示，语音和视频已经变得不可信。人工智能的出现极大地扩大了欺诈的规模，这意味着实施欺诈的成本显著降低，而欺诈者可能获得的潜在收益却逐年呈指数级增长。”

Suzanne Sando进一步补充说：“我们普遍认为，人工智能将成为欺诈者最主要的工具。未来的欺诈重心将从传统的账户未经授权入侵，更多地转向利用人工智能进行操纵和社交工程攻击。”

更快的支付，更快的欺诈

即时支付模式的兴起，也意味着欺诈行为变得更加迅速。当资金在境内账户间瞬间完成转移时，无论是因欺诈还是简单的操作失误造成的损失，汇款人往往几乎没有追索资金的途径。在跨境支付场景中，欺诈风险更是呈指数级上升，资金追回的可能性进一步降低。尽管一些国家提供了消费者和商业保护机制，可以在一定程度上弥补这些损失，但通常仅限于特定的监管或立法框架内。

总的来看，传统支付渠道中固有的处理延迟已不复存在。因此，对可疑活动的实时检测和预防不再是可选项，而是业务运营的必然要求。

识别交易合法性至关重要

为了确保支付或采购的授权方真实可信，机构应分析其可获得的所有数据。这包括加强共享网络数据和深化网络智能的需求。如果无法获取这些智能数据，机构很可能会错失重要的预警信号，而这往往发生在最关键的时刻。 新媒网跨境获悉，实时捕捉这些信号，能够有效避免客户遭受重大的经济损失，并减少未来身份欺诈事件的发生。

目前的挑战在于如何在实时环境中完成这一过程：需要更快、更准确的数据信号来收集和分析信息。这要求评估与设备和交易相关的生物识别属性，并判断何种行为属于正常，何种属于异常。

正向运用人工智能

如今，数字交易的规模达到了前所未有的水平，每年数十万亿笔交易，价值高达千万亿美元。在这海量的活动中，如何识别不良或可疑交易？一个新兴的答案便是人工智能的应用。

当人工智能与强大的数据和现有防御机制相结合时，它能为系统增加一层额外的保护，有效抵御那些非法使用人工智能的攻击者。然而，人工智能必须发挥主动作用，采取攻势，将欺诈行为预防在发生之前，而不仅仅是事后检测。犯罪分子可以承担更大的风险并更快行动，因为他们不受人工智能治理或风险管理团队的约束。为了跟上他们的步伐，欺诈预防团队需要加强协作，打破组织内部的壁垒。这使得他们能够随着人工智能的发展，以负责任的方式采纳新技术，缩小与犯罪分子的差距，并最终领先于他们。

另一个主要趋势是侧重于身份验证和身份证明。许多银行意识到，他们正在失去对交易另一端用户真实身份的信心。

Suzanne Sando指出：“如果我们连可能授权交易的人都无法信任，我们又如何能信任这笔交易呢？在深度伪造和合成身份（这些技术都得益于人工智能）日益增长的背景下，这一点将变得尤为重要。”

优化（而非消除）“摩擦”

对于各类组织而言，这也是一个审视并确定最佳“摩擦”水平的重要时机。通常，讨论的焦点在于平衡“摩擦”与消费者体验，但目标不应是完全消除“摩擦”，而是将其应用到最关键的环节。有效的“摩擦”来自于自信地验证收款方身份，或确认生物识别数据与近期交易模式的一致性。例如，生物行为、丰富的交易数据以及网络与设备智能等情境信号，能在不为消费者制造不必要“摩擦”的前提下，提供有价值的洞察。这些信号使组织能够自信地判断是否存在欺诈或可疑活动，同时不损害客户体验。

当识别出可疑行为时，验证措施便可以适当地升级。

Dal Sahota举例说：“当企业向供应商付款时，通常会有30、60甚至90天的账期。我们一直在努力探索如何创建工具，让企业在付款之前就能提前核实收款方的身份。这样一来，‘摩擦’虽然发生得更早，但它处于一个恰到好处的水平。”

促进广泛协作

如今，真正的市场领导力取决于深度的协作——超越传统界限的伙伴关系，共同应对挑战。跨市场参与者之间共享欺诈洞察便是其中一个正在成形的领域，这有助于实现更快的检测和更智能的预防策略。

Dal Sahota表示：“如果我们审视组织，无论是银行、金融科技公司还是跨国企业，他们管理欺诈的方式通常都带有一定程度的孤立性。我们亟需在跨行业和跨境协作及数据共享方面做得更好。这才是我们最有希望减少欺诈和诈骗损失的途径。”

然而，这些努力必须以更快的速度、更大的规模发展。欺诈网络是全球性的，应对策略也必须与之在范围和复杂性上相匹配。

Dal Sahota强调：“公私部门的协作与伙伴关系将连接所有能够为解决问题贡献力量的各方。当我们携手合作，我们将能够领先于问题，并在欺诈者擅长的游戏中击败他们。”

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-fraud-hits-x-border-payments-88-worry.html