人工智慧在金融科技詐騙偵測中的角色

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由摩根大通、Coinbase、黑石集團、Klarna 等高層閱讀

人工智慧（AI）在偵測詐騙方面與人類一樣具有價值。金融科技，也稱為fintech，是犯罪分子各種手段的高風險且利潤豐厚的資源，包括駭客。AI 可能是阻止大量危險攻擊與資料外洩的方法，這對於推動金融科技的進步至關重要。它如何偵測可疑活動並讓金融科技持續擴展？

AI 如何協助詐騙偵測

以下是 AI 改變威脅識別與修復的最重要範例。

1. 行為生物識別與鍵盤輸入分析

結合機器學習（ML）與 AI，可以觀察用戶行為，例如臉部辨識與指紋掃描的登入嘗試。AI 也能學習用戶的典型打字習慣。它會發現用戶在存取金融科技前的動作、滑動手勢與時間的常規。雖然犯罪分子可能竊取憑證甚至模仿臉部辨識，但模仿鍵盤輸入則困難得多。

當打開銀行應用程式時，AI 會開始觀察用戶的打字行為。如果打字速度等指標異常，系統可能會拒絕登入。AI 也能偵測到如果真正的用戶通常第一次就能正確輸入密碼，若多次嘗試都失敗，則會發出警示。這是一種常常保持沉默的監控技術，能降低誤報率並出其不意地捕捉許多駭客。

2. 圖形分析

金融科技系統由許多元素組成，包括用戶、裝置、交易處理公司與商家。映射這些實體之間的關係具有挑戰性，但 AI 可以自動化此過程，快速找出詐騙源頭。

某些攻擊變體較為協調，會從多個角度進入金融科技系統。圖形分析能視覺化更複雜的威脅，例如從電子郵件連結或與 IP 地址或商店相關聯的入口開始的資料外洩，竊取用戶的卡片資訊。AI 能揭露這些隱秘行動，阻止一些最具破壞性的詐騙計畫。

3. 地理空間模式偵測

交易記錄能講述一個故事，AI 可以利用這些資料。地理空間模式識別能判定一個人常在的購物地點與城市，並結合典型的交易金額，以阻止洗錢等活動。

因此，如果犯罪分子在預期的商店使用 PayPal 進行交易，但金額遠高於平常，AI 就會標記此交易。此外，若在不同地點出現大量交易，AI 也能凍結卡片或阻止金融科技交易。雖然這在真實使用中可能因度假等原因而觸發，但可以啟動額外的認證措施以允許交易。

4. 異常偵測

分析金融科技中的大量資料需要耗費無數人力時間，而 AI 只需幾秒鐘即可完成。AI 能察覺任何偏離常態的活動。研究顯示，72%的領導者擔心 AI 資源的隱私與安全問題，包括代理 AI 等變體。然而，若不使用 AI 驅動的異常偵測，金融科技的安全性可能會受到更大威脅。

例如，信用卡公司可以利用 AI 監控所有交易，提前識別詐騙風險並阻止處理，避免重複犯罪。AI 會發現異常，並立即通知相關人員進行審查與客戶通知。這種做法提升透明度，讓客戶感受到保障。

5. 透明報告

基於 AI 的詐騙偵測工具使用可解釋的 AI（XAI），使交易報告對審查者來說更為清楚。這幫助金融科技公司保持合規，因為他們擁有每個風險與防禦策略的詳細記錄。未來，這或能幫助數百萬美國人更容易獲得信用額度，避免因不良記錄而受損。

XAI 會指出最主要的威脅，協助分析師提升未來的防禦能力。每個決策都以資料為依據，金融科技公司也能向客戶說明他們的發現與未來幾個月的應對措施，以更好地保護資產。

AI 如何提升金融科技的信任度

在金融科技中部署 AI 有多方面的幫助，但最重要的是它如何提升客戶與用戶的信任。只有當市民與利益相關者相信金融科技能保障他們的生活與事業的關鍵面向時，他們才會在日常生活與操作中採用它。AI 透過提供：

*   **持續支援**：利用聊天機器人與其他工具，全天候提供客戶服務。
*   **自動化認證**：AI 資源能驗證身份與交易，並立即通知用戶可疑活動。
*   **提升透明度**：資料日誌提供分析師可見的交易、憑證變更與安全警示記錄。
*   **降低人為錯誤**：AI 能根據歷史資料進行更多檢查與警示。

同時，仍會有人類監督，這些工作人員將更適應金融科技安全的快速變化環境，並借助自動化與 AI 提升效率。

用 AI 緩解金融恐懼

金融科技投資者、利益相關者與創新者必須將資源投入到更強的網路安全中，而 AI 可能是全面解決方案的一部分。它補充科技與金融公司追求內部與客戶資產更大保護的努力。利益相關者必須投入時間與資源來推行，確保先進金融科技解決方案的採用，迎向未來。