AI vs 线上欺诈：智能时代的攻防战，如何让企业赢在起跑线？

近年来，以DeepSeek为代表的人工智能（AI）技术迅速发展，为全球各行业带来了深远影响，其中对在线支付领域的影响尤为显著。

然而，AI技术如同一把双刃剑：一方面革新了欺诈预防手段，另一方面也为不法分子提供了新型攻击工具。本文旨在分析AI在支付安全中的关键作用，探讨其双面性影响，并提出企业高效应用AI强化风控的实践策略。

人工智能与欺诈预防：从传统到革新

随着网络支付技术日益复杂，传统的欺诈侦测手段已难以应对。利用人工智能技术，企业能够处理海量信息并识别潜在风险模式，从而实时进行欺诈侦测。与传统手段相比，人工智能反欺诈技术能够快速适应新变化，不断做出更加准备的分析判断，帮助企业持续先欺诈者一步，降低损失。

人工智能与线上欺诈检测

如前所述，人工智能能够实时分析海量数据，为在线欺诈行为监测奠定基础，这包括：

• 机器学习模型： 基于历史数据训练模型，持续优化以预测新型欺诈行为。例如，监督学习可识别已知欺诈模式，无监督学习则能发现异常交易簇群。

• 操作行为识别： 通过分析用户交互特征（如输入节奏、鼠标轨迹）区分真实用户与自动化脚本（机器人）。

• 异常检测： 实时监控交易属性（如地理位置、金额、频率），标记偏离正常模式的异常行为。

以我们的Veri-id欺诈检测系统为例，它融合了人工智能和设备指纹技术，通过分析用户设备行为与交易上下文的风险特征，实现毫秒级风险评分并触发实时拦截，帮助机构构建动态防御体系。

从理论到实践

人工智能的实践已超越了传统理论，正积极地为现代企业构建防护网。

• 信用卡欺诈检测： 我们的发卡端客户利用人工智能技术，深入分析交易数据和用户行为模式，已经实现了信用卡欺诈的有效检测。在线支付中常见的欺诈威胁，如卡片测试、账户盗用和自动化机器人攻击，都可以利用专门的AI模块逐个击破。

• 登录安全防护： 与网络支付诈骗不同，登录验证时的账户盗用攻击通常源于密码和凭证的重复使用。采用以设备为中心的策略，像Veri-id这样的人工智能系统就能够揭示多个数据点之间的联系，不仅可以识别出单个欺诈者，还能揭露潜在的欺诈网络。

人工智能的双面性：机遇与威胁并存

人工智能技术不仅可以帮助企业的欺诈预防工作，也可以帮助不法分子更高效地从事欺诈活动，比如生成式人工智能可以进行快速编码，制作出更逼真的钓鱼信息。因而，对欺诈预防而言，人工智能技术既是机遇也是挑战：

优势	挑战
实时欺诈检测	欺诈攻击复杂度提升
高精度风险预测	攻击成本与门槛降低
人工检测成本更低	攻击规模与频率扩大

AI赋能的欺诈新威胁

AI还可以通过以下方式增强欺诈者的能力：

• 深度伪造（Deepfake）：欺诈者利用人工智能技术生成逼真的虚假音视频，在社会工程攻击中冒充合法机构，从而牟取金钱收益。

• 自动化攻击： AI驱动的脚本可大规模执行钓鱼攻击或撞库尝试。

• 对抗性攻击：欺诈者利用AI模拟合法用户行为，绕过传统风控规则，提高了安全检测的难度。

人工智能如何助力欺诈检测

• 行为分析： 观察和分析用户行为，标记偏离正常行为模式的活动。

• 数据监控： 持续分析交易数据，提前发现异常情况。

• 实时警报： 一旦发现可疑活动，立刻通知企业，并根据预设规则作出决策。

此外，在先进算法的支持下，人工智能技术可以强化上述功能，不断地帮助企业提升欺诈检测和预防的能力，保护企业资产，减少损失。

战略部署

为了最大限度地发挥人工智能的优势并降低安全风险，企业可以：

• 定期更新AI模型： 定期用新数据训练模型，适应欺诈手段演变。

• 结合设备指纹技术： 通过设备ID、硬件特征与网络环境分析，识别可疑设备集群。

• 专注识别优质客户： 除了检测欺诈，高效识别真实客户也可以保护正常用户的交易体验，降低弃购率。

将AI集成到现有系统中

将AI集成到现有系统是企业最具成本效益的选择，做好以下几点将可以让企业事半功倍：

• 需求对齐： 开展全面的需求分析，明确具体业务需求并制定出最佳方案。

• 团队赋能： 对员工进行培训，使其能够熟练操作和监控人工智能系统，降低对人工检查和拦截的依赖。

• 结合规则引擎： 将AI风险评分与规则引擎结合，构建分层防御体系。

HiTRUST的Veri-id结合了人工智能、设备指纹和规则引擎技术，能够高效处理海量数据并作出精准分析及处理，且操作界面简洁，是企业简化AI集成流程，动态优化风控策略，一步到位享受人工智能红利的捷径。

未来趋势

随着人工智能技术的不断进步，其在欺诈预防领域的应用前景将变得更加广阔。未来可能在以下方面实现进一步发展：

• 预测性分析： 通过优化算法，实现对欺诈行为的提前预测。

• 协同学习： 跨机构共享风险知识，在保护数据隐私前提下提升模型泛化能力。

• NLP反钓鱼： 利用自然语言处理技术识别钓鱼邮件中的语义陷阱与伪装链接。

总而言之，AI技术正在重塑支付安全的攻防格局。企业想要实现可持续的正向发展，立于不败之地，就必须要正视其双面性，通过技术、数据与策略的深度融合，构建“以AI对抗AI”的动态防御体系！

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