AI引领金融犯罪预防新纪元

快速阅读: 随着2025年结束，AI驱动的欺诈预防技术显著改变了金融犯罪打击方式，Block公司的AI系统自2020年来已保护客户免受超20亿美元欺诈，诈骗率保持在0.01%以下，AI正从被动响应转向主动预防，提升金融服务的安全与信任。

随着2025年的结束，支付和商业领域发生的重要转变之一是人工智能驱动的欺诈预防正在重塑我们打击金融犯罪的方式，并更好地服务客户。人工智能和机器学习的新突破正在根本上改变我们保护消费者和维持数字金融生态系统信任的方法。

在Block公司，我们亲眼见证了这一演变过程。自2020年以来，我们的AI驱动的诈骗预防系统已保护客户免受超过20亿美元的潜在欺诈损失，确认的诈骗率一直保持在所有点对点交易的0.01%以下。真正的故事不仅在于节省了多少钱，还在于AI如何扩展实时欺诈检测和预防的可能性。

传统的金融犯罪预防方法是反应性的：检测、调查，然后回应。如今，AI的能力让我们有了更多主动选择。机器学习算法现在可以在毫秒内分析数千个数据点，在欺诈交易完成之前识别出可疑模式。我们正从更快地捕捉欺诈转向防止其发生。

这一转型不仅限于简单的交易监控。现代AI系统处理多种类型的输入，分析从交易模式和账户行为到通信模式和设备指纹的所有内容。在Cash App，我们的“诈骗预防机”使用模型实时触发警告、阻止高风险交易或将案件升级以供人工审查。当客户收到这些警告时，他们取消标记交易的比例超过一半，这显示了AI支持明智决策的能力。

这种影响延伸至金融服务的多个领域。在信贷决策中，人工智能通过分析实时生态系统数据而非仅仅依赖传统信用评分，帮助我们服务此前未充分银行化的群体。通过Cash App Borrow，70%的活跃借款人信用评分低于580，但仍保持97%以上的还款率，表明AI可以扩大准入同时保持负责任的风险管理。

儿童保护是另一个重要领域。我们的研究探讨了AI如何帮助识别和防止未成年人在数字环境中的金融剥削，详情见我们关于数字经济中青少年保护的白皮书。同样，我们在打击诈骗方面的工作展示了AI驱动的教育活动和实时干预如何创建多层次的防御体系。

展望未来，下一阶段涉及的AI系统不仅能够检测已知的欺诈模式，还能识别新兴攻击向量。生成式AI越来越多地被恶意行为者用于创建复杂的深度伪造和合成身份。我们的应对措施包括使用高级AI来检测AI生成的欺诈尝试，这构成了一个持续的技术挑战，推动着可能性的边界。

随着这些发展的推进，监管环境也在变化。政策制定者越来越认识到，金融服务业的有效AI治理不仅涉及确保这些工具负责任且透明地部署，还要促进创新。

进入2026年，AI已经开始改变金融犯罪预防。问题在于金融机构能否有效适应，充分利用AI的潜力，同时保持必要的人员监督和道德保障，以维持消费者的信任。那些能妥善平衡这一点的机构将有助于定义安全、可访问的金融服务的未来。

这一转型正在进行中。成功将取决于深思熟虑的实施和负责任的创新。

(以上内容均由Ai生成)