“AI换脸诈骗”花样多？智能风控体系助力金融机构筑起“反诈高墙”

人工智能的快速发展让语言、绘画、视频等多类型的内容创作更加快捷高效，但也被不法分子利用作为诈骗手段。
近期，包头市公安局电信网络犯罪侦查局发布一则利用AI实施诈骗的公告。该公告显示，不法分子利用AI技术，通过声音合成，伪造成特定人物的声音，并通过AI换脸伪装成特定人物，实时与他人进行视频通话。据称，更换后的面部表情自然，以假乱真，能够冒充他人身份联系被害人，博取被害人信任后实施诈骗。该诈骗案涉案金额达430万人民币，用时仅10分钟。5月30日，全国打击治理电信网络新型违法犯罪工作电视电话会议召开，会议强调要进一步深化行业治理。要认真贯彻落实反电信网络诈骗法，加大治理力度，堵塞监管漏洞，全力挤压涉诈违法犯罪活动空间。要聚焦切断涉诈“资金链”，出台更加严格的管理规定，督促金融机构完善异常账户和可疑交易监测机制，落实涉诈资金管控措施，努力实现被骗资金拦得住、追得回、返得了。对抗AI诈骗，银行和个人都是反诈主体，都需要建立相应的认知和稳健的防护能力。商业银行作为经济活动的主要参与者，加强风险管理对于反欺诈、反电诈、反洗钱工作的开展至关重要。因此，领雁科技在助力银行智能风控系统建设过程中，注重发挥反欺诈、反电诈在事前、事中风险监测的识别决策能力，强化反洗钱系统在事后风险管理的防控纠察，将反欺诈、反电诈、反洗钱形成联防联控机制，打通科学链路，有效助力银行构建立体的控风险、反洗钱、反欺诈的能力。

有数据显示，由于商业银行存量客户较多，在某市近一年来涉案一级卡中，存量账户占比达到75%左右，历史数据的管理是否有效事关打击电诈的成效。因此，

在事前风险管理中，领雁科技在反欺诈系列系统的建设中，基于大数据架构及相关技术组件为基础，以事前客户身份识别、事中异常交易风险防范为目标，通过建立监测对象的业务特征、交易特征、风险特征、群组特征等量化体系，设计针对不同维度、不同业务的智能模型，实现高准确率、低误报率、低漏报率的风险监控，对历史数据形成有效洞察。

在事中风险管理中，遵循“数据分析、风险导向、实时监控、流程管理、功能拓展”的系统设计理念，利用实时监测+联动控制、准实时监测、综合风险定期分析等在线与离线多种监测、分析与控制方式，针对多渠道交易风险综合监控，建立统一安全策略、统一交易风险控制、统一安全服务、统一安全标准以及完善的线下交易渠道风险管理机制，能够在交易过程中实时获取风险特征及风险预警，并通过与银行系统开发接口等方式，最终实现对风险交易的有效干预。

在事后风险管理中，领雁科技助力银行重点利用反洗钱系统，建立客户行为监测、客户风险分析、客户风险分类、客户尽职调查、客户重新识别、名单客户跟踪监控等全方位客户视图及风控管理机制。灵活实现可疑交易监测等模型的科学量化和定制流程，强化模型管理过程；提供人工智能的可疑交易甄别报告，记录甄别痕迹，进行自主学习与深度学习；提供业务驱动的处置流程和丰富的甄别分析工具，全面提升精确度和工作效率。

传统的反欺诈规则体系通常建立在名单监控和专家经验规则监控的基础之上，名单监控只能防控“确定性”的风险事件，覆盖面较低；专家经验规则过于依赖人的能力，缺少数理支撑，误报率较高，准确率低，传统规则和模型的准确率和覆盖率无法满足当前严峻形势下的需求。领雁科技智能风控在数据智能ESP的加持下，充分发挥大数据价值，应用机器学习、知识图谱等先进AI技术，建立智能模型，辅助专家经验的发挥，促进全面风险监控，在覆盖面与准确率方面均呈现了较大的提升。

在注重风险防控的效力性基础上，领雁科技同样看重系统使用的友好性。通过全行级良好的人机接口与灵活多样的展现方式，便捷员工操作。多部门在线协同互动功能，可方便员工针对不同实际风险等级的线索，启动不同的处置流程，实现不同部门在线互动的线索落实工作。高效的智能引擎识别工具，自动化风险提示，为员工减负，显著提升工作效率。并且通过建模方法论、模型知识库、建模工具、模型实验室等，健全配套保障措施，保障业务及风险联动控制。

商业银行强有力的智能风控是在流程、数据、分析、IT和组织机构协同开展上实现的，领雁科技在助力银行科学布局共建联防联控风控系统上，具备多年经验，在行业中名列前茅，且更加注重以长效机制为目标，助力金融机构完善管理制度，强化流程联动与机制优化，赋能员工成长发展。