人工智能之旅：从早期聊天机器人到尖端技术

许多人认为人工智能是新事物，是近期技术进步​​的产物。但实际上，人工智能已经发展了几十年。我第一次接触人工智能并不是通过 ChatGPT 或其他任何先进工具，而是在 90 年代末，当时 FidoNet是一个用于共享文件和信息的去中心化网络，需要使用嘈杂的拨号调制解调器，但在某些地区，它仍然比互联网本身更受欢迎。

我记得我曾以为是在 FidoNet 上与本地系统管理员进行了 20 分钟的随意聊天。显然，我根本没有在与人交谈。第二天，真正的系统管理员告诉我，我一直在与一个早期的聊天机器人交谈——这个系统虽然与今天的人工智能相比很原始，但它具有自我教育能力，并运行在基于规则的基本算法上。

那一刻让我难以忘怀。即使在那时，机器也能从互动中学习，尽管学习方式比现在要有限得多。快进到今天，人工智能已经发展成为一种更强大的东西，这要归功于深度学习等技术，这些技术使人工智能能够处理大量数据并从中学习。人工智能现在正在改变整个行业，但即使取得了所有这些进展，欺诈者似乎仍然领先一步。

这就提出了一个重要的问题：如果几十年前的早期人工智能能够从实时交互中学习，那么为什么今天的人工智能 人工智能系统仍然难以持续战胜欺诈者? 为什么人工智能不能更好地预测和预防欺诈，或者至少跟上现在使用人工智能的欺诈者的步伐？

在本文中，我将深入探讨人工智能如何从仅仅对欺诈做出反应发展成为一种主动、预测和预防的力量——我称之为 3P 方法。是时候停止让欺诈者引领潮流了。

现状：应对欺诈的被动方法

欺诈不仅仅是影响少数不幸企业的问题，而是一场造成数十亿美元损失的全球危机。事实上，据估计，欺诈对全球经济的影响现在已结束 $ 5 万亿 每年，几乎 70% 每年全球在医疗保健方面的支出。2023 年，欺诈损失创下纪录，超过 的美元10亿元 首次出现此类案件。仅投资诈骗就占了 的美元4.6亿元 其中，比上一年增加了 21%。银行转账和加密货币交易的欺诈活动也大幅增加，消费者报告的这些领域的损失比其他任何领域都多。

欺诈浪潮日益高涨，凸显了骗子已经变得多么老练，尤其是在投资欺诈和加密货币骗局中。然而，尽管取得了这些进步，但当前的欺诈检测系统却跟不上。大多数欺诈预防方法仍然是被动的，旨在仅在欺诈发生后才检测出欺诈行为。这些系统主要依赖于模式识别和基于规则的算法，例如：

• 交易监控，标记可疑活动，例如异常大额购买或来自意外地点的交易。
•  欺诈评分，根据地理位置、设备类型和消费历史等因素为交易分配风险评分。
• 历史模式分析，寻找客户日常行为中的偏差以识别潜在的欺诈行为。

虽然这些方法对于检测已知类型的欺诈很有用，但它们也有其弱点：

• 他们的反应很慢：当这些系统标记出欺诈行为时，欺诈行为通常已经在进行中，甚至已经完成。
• 误报太多：合法交易经常被错误地标记为欺诈，导致客户不满并导致企业效率低下。
•  适应性有限：基于规则的系统很难跟上欺诈者不断演变的策略。例如，高级网络钓鱼计划或加密货币欺诈等新方法经常被忽视，因为这些系统基于较旧、过时的数据。

欺诈者正在利用这些漏洞，让自己领先一步。这种被动的方法在打击欺诈方面留下了很大的漏洞，也表明了为什么我们需要更好的方法。欺诈预防的未来在于人工智能不仅能够做出反应，而且能够在欺诈发生之前预测欺诈。通过及早识别潜在威胁，人工智能可以在欺诈者开始之前阻止攻击，将优势转移回防御者。

新范式：欺诈预防的 3P 原则——主动、预测和预防

欺诈预防不再是欺诈活动发生后才做出反应。如今，领先于越来越聪明的欺诈者的真正关键是利用人工智能来创建主动、预测和预防方法。这种多层次的策略将游戏规则从简单地对欺诈做出反应转变为预测欺诈，让企业在欺诈者有机会采取行动之前就智胜他们，从而占据上风。

为了实现这一点，我们需要了解欺诈者的思维方式——了解他们的想法，预测他们的下一步行动，并在他们开始行动之前就阻止他们的行动。通过深入欺诈者赖以生存的数字空间（如暗网或地下网络），人工智能可以领先一步，在趋势和新策略出现时就发现它们。这种主动沉浸在欺诈者世界中的方法，可以保持防御力敏锐并能够快速适应。

但欺诈预防并不是金融机构可以独自解决的问题。这是一项共同的责任，个人也必须在保护自己方面发挥关键作用。随着人工智能的发展，它应该赋予企业和消费者权力，为每个人提供必要的工具和知识，以防范新兴威胁。

当然，说起来容易做起来难。那么，让我们深入研究如何实现这一目标。

1. 主动出击：在欺诈发生前进行预测

主动预防欺诈对于金融机构 (FI) 至关重要，这不仅意味着要建立强大的系统，还意味着要教育用户在欺诈开始之前就加以预防。人工智能在这方面发挥着关键作用，它通过预测欺诈者的行为、发现模式并在欺诈升级之前阻止欺诈企图来增强安全性。借助人工智能驱动的威胁情报，金融机构可以监控暗网论坛等数字空间，以捕捉早期预警并在欺诈发生之前阻止欺诈。人工智能还可以模拟欺诈者可能攻击的目标，为企业提供先发制人的机会。

此外， 人工智能驱动的蜜罐 可以诱骗欺诈者暴露他们的伎俩，让机构随着时间的推移学习并提高防御能力。然而，这种策略并非没有风险——如果处理不当，可能会给公司带来漏洞，甚至导致法律纠纷。

消费者在防范欺诈方面也发挥着至关重要的作用。他们可以使用人工智能工具来监控账户中的可疑活动，尤其是在登录金融平台之前。电子邮件扫描程序、诈骗拦截应用程序和网络钓鱼过滤器等工具对于在攻击到达用户之前阻止攻击非常有用。话虽如此，仅仅创建这些工具是不够的——它们需要无缝集成到人们的日常生活中，而不会让他们被不断的通知所淹没。开发人员应该专注于构建提供强大安全性而不会导致“警报疲劳”的人工智能解决方案，确保保护在后台运行并且不会扰乱日常生活。

2. 预测：利用人工智能预测欺诈

人工智能的本质不就是预测吗？如果它能够根据数据模式预测下一个词或动作，为什么不利用同样的预测能力在欺诈发生之前预测它呢？虽然我们拥有像 ChatGPT 这样强大的通用人工智能平台，但对专门用于预防欺诈的专用人工智能系统的需求日益增加。想象一下一个专门的“FraudPredictGPT”，它是一种专门训练的人工智能，用于监控金融生态系统、分析威胁并预测欺诈者的下一步行动。这样的系统可以彻底改变我们处理欺诈检测的方式，不仅可以对攻击做出反应，还可以实时预测和预防攻击。

为了有效预测欺诈行为，金融机构应利用行为分析、暗网和社交网络监控以及基于欺诈生态系统数据的预测模型。人工智能擅长分析用户行为，以检测欺诈的早期迹象，例如异常交易模式或登录行为。通过持续监控这些信号，人工智能可以在欺诈者采取行动之前向机构发出潜在威胁警报。

有多家公司在预测性人工智能解决方案方面处于领先地位。 Darktrace 使用人工智能识别异常行为并实时预测网络威胁。 Kount 通过分析客户互动并在导致欺诈之前标记危险行为，将预测模型应用于电子商务欺诈。人工智能驱动的平台，例如 诈骗网，根据当前和历史数据评估发生欺诈的可能性。

通过采用预测技术并转向“FraudPredictGPT”等专门的人工智能系统，金融机构可以从事后对欺诈的反应转变为主动预测和预防欺诈，从而增强其战胜欺诈者的能力。

3. 预防：在欺诈者采取行动之前将其拦截

因此，我们现在已经做好了充分的准备——主动措施让我们保持警惕，预测工具让我们了解欺诈者的下一步行动。但做好准备并不意味着欺诈者不会继续尝试攻击。真正的关键是预防——在欺诈有机会发生之前就阻止它。当欺诈者发动攻击时，人工智能成为确保实时阻止他们行动的关键工具。问题是，人工智能如何才能在欺诈者造成任何损害之前有效地阻止他们？

纵观历史，伟大的军事领袖们教会了我们防御和预防的价值。孙子在《孙子兵法》中有一句名言：“不战而屈人之兵，其义也。”这一理念是欺诈预防的核心——最好的防御就是在战斗开始之前就阻止它。在欺诈世界中，人工智能充当了先发制人的防御，在欺诈者实施阴谋之前将其拦截。

人工智能实时分析数据的能力使其能够阻止欺诈交易并在欺诈发生之前触发警报。它可以标记异常行为，例如不寻常的转账或可疑的登录尝试，从而防止欺诈升级。 椭圆 和 Chainalysis 使用人工智能监控区块链网络中的可疑活动，在非法交易蔓延之前将其阻止。这些平台扫描大量区块链数据，检测被盗加密货币和暗网交易等高风险行为。

为了进一步打击欺诈者，人工智能还可以通过监控暗网论坛和恶意软件存储库来锁定他们的供应链，使网络安全团队能够尽早消除他们的工具。切断这些资源可以延迟欺诈行动，削弱其有效性并防止重大攻击。

人工智能还可以诱骗系统，引诱欺诈者与虚假目标进行接触。欺诈者似乎讨厌浪费时间，回想一下早期的聊天机器人在模仿真人方面有多好，如今人工智能可以成为让欺诈者忙于其他事情的好工具。

最后，合作对于预防欺诈至关重要。机构和当局之间的实时数据共享网络，例如 金融服务信息共享和分析中心（FS-ISAC）让人工智能系统汇集智能并加强集体防御。通过合作，机构可以大规模阻止欺诈行为，最重要的是，在未来的攻击发生之前就加以预防。

弥补差距：减轻人工智能在欺诈预防方面的挑战

打击欺诈的斗争不可能仅靠一家机构就能取胜——这是全行业共同的任务。金融机构、技术提供商、监管机构和消费者需要通力合作，共同应对欺诈者不断演变的手段。为了取得有意义的进展，我们必须了解人工智能在各个层面的局限性，并共同解决这些问题。

例如，许多人工智能系统仍然依赖于最早 2021 年 XNUMX 月（ChatGPT 知识当前截止时间）的数据，导致欺诈检测能力过时。保持全球人工智能系统的最新状态是一项非常昂贵的任务，这凸显了对“FraudPredictGPT”等专用系统的迫切需求，该系统专门为预防欺诈而设计，并将更定期甚至实时地进行持续训练。

过度检测（欺诈检测系统标记过多合法交易）可能导致客户被屏蔽和声誉受损。这种过度敏感会造成资源紧张，因为人工团队必须手动调查大量被标记的活动，这使得发现真正的欺诈行为变得更加困难。 

欺诈者现在也在使用人工智能来对付系统。他们针对机器学习模型测试不同的策略，找出弱点并加以利用。常见的威胁包括人工智能生成的骗局、深度伪造和合成身份。

最后，实施人工智能的复杂性和成本是重大挑战。建立和维护人工智能系统需要大量投资和专业知识，而小型机构往往缺乏这些。

为了解决这些限制，机构应使用新的高质量数据不断重新训练 AI 模型。可以通过优化阈值和人工监督来管理过度检测。采用对抗性训练（即针对模拟欺诈测试 AI 模型）有助于加强防御。机构还可以探索 AI 即服务 (AIaaS) 平台，使欺诈预防更具可扩展性和更易于访问。最重要的是，整个行业的合作至关重要。通过联盟和政府机构共享资源和情报，AI 可以成为打击欺诈的更强大工具。

 结语

长期以来，世界似乎已经接受了这样一个事实：欺诈者总是领先一步。但现在，随着人工智能的出现，这个行业有机会改变这一现状。然而，我们不能忘记，欺诈者也在利用人工智能为自己谋利。他们利用同样的技术，通过自动试错法测试系统以发现弱点。这就引发了一场军备竞赛，双方都在不断发展。真正的挑战不仅仅是使用人工智能——而是比欺诈者更聪明地使用它。

我在本文中介绍的 3P 原则（主动性、预测性和预防性）通常并不是新概念，但它们代表了欺诈预防方面的真正转变。人工智能使我们能够在欺诈发生之前预测和阻止欺诈，并实时适应新威胁。这三个支柱是制定超越最复杂欺诈策略的战略的关键。

但防范欺诈不仅仅取决于金融机构。消费者在保护自己方面也发挥着作用：他们需要采用人工智能工具、随时了解情况并积极参与打击欺诈。随着世界联系越来越紧密，技术成为日常生活中越来越重要的一部分，企业和个人之间的共同责任比以往任何时候都更加重要。

在人工智能的引领下，在企业和消费者的共同承诺下，我们可以突破欺诈预防的极限，创造更加安全的金融未来。