ZHONGHUI中国2025第三届跨境数字金融产业合规与共生大会A时代跨境业务反欺诈挑战与应对之策中汇咨询合伙人/ACAMS专家丘振球引言：数字金融的新范式数字技术打破了地域界限，使跨境交易变得前所未有的便捷。然而，这种便利性也为欺诈活动打开了新的大门。我们面临的不再是零星的、偶发的欺诈案件，而是一场全球性的威胁。A跨境业务的特殊挑战>跨境交易涉及多方金融机构、不同司法管辖区和复杂的资金流动>交易链条更长，参与方更多，增加了欺诈风险点>跨境欺诈往往具有更高的金额和更复杂的结构>受害者追回资金的难度通常高于境内交易全球欺诈损失：触目惊心的数据2023年全球欺诈损失跨境与境内欺诈对比4,856亿美元9倍跨境欺诈发生率是境内交易的9倍全球欺诈损失趋势（单位：亿关元）4000亿40亿202120222023鲁欧洲银行业管理局的分析表明，跨境欺的发生率约为境钠交易的九倍行业影响跨境支付机构面临尤为严峻的形势，作为全球金融体系的连接点，承受着更大的欺诈风险我们与金融犯罪分子的斗争，已经演变为一场高科技的军备竞赛'。一方是利用人工智能武装到牙齿、组织严密、跨国作案的犯罪网络；另一方是肩负合规、风控与客户保护三重使命的金融机构。这场竞赛的胜负，将直接决定全球数字金融生态系统的健康与未来。金融机构和犯罪分子的“军备竞赛”被动监控→主动预测技术防御金融机构军备竞赛犯罪分子欺诈技术士欺诈模式的转变回战场的扩展破解系统盗用信用卡等APP(Authorized PushPayment)挑战：A成为欺诈者的"超级武器”人工智能为金融行业带来了效率的飞跃，但当它落入不法分子之手时，便成为了前所未有的"超级武器”。欺诈者利用A1,从四个维度对我们的防线发起了全面攻击。威胁一：工业化的社会工程学威胁二：数字信任的基石侵蚀生成式A!能大规模生成语法完美、措辞地道的超个性化内深度伪造技术能生成近乎完美的假音视频和伪造生物特征容，使即便是专业人员也难以分辨镇伪。使得眼见为实模仿人的口音、动作和姿态，足以绕过性物识别认证系统威胁三：现有骗局的”超级放大器”"A作为"超级放大器”，极大放大了现有跨境骗局的诡害“欺诈即服务“平台的兴起使即便是技术水平不高的个人也如'杀猪盘骗局借助A聊天机器人同时与上干名受害者能发起复杂攻击。构建欺诈工具的门槛急剧降低，犯罪成建立信任，导致全球投资欺诈损失激增。本和技术壁被拆除。威胁一：工业化的社会工程学生成式A彻底改变了钓鱼攻击的游戏规则，能够大规模生成语法完美、措辞地道、甚至能模仿特定语气的超个性化内容，使即便是风险防范意识极强的专业人士也可能落入陷阱。商业邮件诈骗(BEC)BEC造成的损失犯罪分子通过A模仿公司高管或长期合作的供应商，发送看似合法的支付指令。85亿美元（累计）身份模仿绕过验证2024年损失2022-2024年累计损失A真实案例28亿美元85亿美元美国中西部地区市政机构案例。受害者为资深财务人员，拥有超过5年经密验Q检测桃战⊙精心伪造的邮件模仿长期供应商传统检测方法难以识别A生成的内容，因为：⊙未进行电话核实的情况下，批准了欺诈性电汇命高度个性化，针对特定组织⊙转账金额高哒500万美元威胁二：数字信任的基石侵蚀AI现在能韵够生成近乎完美的深度伪造(Deepfakes)音视频和伪造生物特征，不仅能模仿人的口音、动作，甚至能模仿其独特的姿态和举止，这足以绕过我们许多核心的生物识别认证系统。深度伪造的威胁合成身份的崛起〉深度伪造技术使眼见为实、耳听为虚”的经验法则失效〉A驱动的图像生成技术可创建包含完整数字足迹的"合成身份”〉A!生成的虚假音视频和生物特征足以绕过核心生物识别认证系统〉虚假身份拥有逗真的证件照片，甚至有关联的社交媒体资料>香港案例：一名财务人员被深度伪造的视频会议骗走2亿港元>这些身份足骗过传统的了解你的客户”(KYC)流程生物识别系统的脆弱性对金融犯罪风险管理的挑战>深度伪造技术能模仿个人独特的口音、动作和姿态>对反欺诈和反洗钱(AML)框架构成巨大挑战〉即使是最先进的性物识别系统也难以区分真实与伪造>攻击者只需获取少量真实数据，即可创建高度逼真的伪造〉传统验证方法在面对A生成的虚假身份时几乎无效在深度伪造技术面前已经失效。案例分析：深度伪造视频会议诈骗香港一家跨国公司的财务职员接到了一个看似来自公司首席财务官和多位高管的视频会议邀请。在这次会议中，他按照”上级"的指令，分15次将总计2亿港元的资金转入了多个欺诈账户。深度伪造视频身份伪装指令诈骗实施诈骗案件发现A生成的高管虚假影目充公司高层管理人员要求员工进行资金转账分15次转入多个欺诈账户警方调查发现全部为A生成像案件细节。受害者：香港跨国公司财务职员A深度伪造技术已从理论走向现实，能够生成足以乱真的视频。骗金额：2亿港元（约2560万美元）A传统身份险证方式（如'眼见为实）在数字世界中已失效。转账方式：分15次转入多个欺诈账宁A高级职位人员成为首要目标，因具有更大的决策权和影响力⊙犯罪手法：利用A深度伪造技术生成虚假高管形象A此类攻击不仅针对财务人员，所有涉及决策和资金管理的岗位都面临风险我们的战场已经从保护系统和数据，扩展到了保护客户的认知与判断威胁三：现有骗局的”超级放大器”除了创造新的攻击手法，A更像一个"超级增压器”，极大地放大了现有复杂跨境骗局的危害。传统骗局AI增强型骗局大规模自动化全球性危机一种融合了情感诈骗和投资款诈的复合型犯罪由利用A聊天机器人同时与成百上千名受害者维持长期情感对话●A能不知疲倦地扮演"完美恋人"或投资专家'角色心一旦建立信任，引导受害者至虚假加密货币或外汇投资平台42023年美国相关损失高达45.7亿美元威胁四：犯罪能力的"平民化”过去，发动一场大规模、高技术的跨境欺诈攻击，需要专业的黑客技能、庞大的资源和严密的组织。但现在，A正在将这种能力"平民化"。由"欺诈即服务”(FaaS)平台A降低犯罪门槛这些平台在暗网上以模块化的方式，向各类犯罪分子兜售>即便是技术水平不高的个人或小型团伙，也能轻易发起以往只开箱即用的攻击工具包。有大型有组织犯罪集团才能实施的复杂攻击>利用ChatGPT、v0、n8n等现成的、甚至是免费的AI工具，可现成的、可定制的钓鱼页面窃取支付信息和银行凭证在短短几分钟内搭建起高仿品牌网站盘身份盗窃工具>犯罪的成本和技术壁垒正被A无情地拆除用于洗钱的钱骤账宁网络自动化身份信息窃取系统战略困境：创新与监管的"不对称性”欺诈者与金融机构在创新能力上存在根本不对称：欺诈者能不受约束地创新，而金融机构必须在严格监管框架内行事。欺诈者的优势金融机构的约束?利用A创新，无需受道德、法律或数据隐私约束亚必须在严格的监管框架内行事，受多种法规约束至每一次新技术应用都需经过审慎的风险评估和合规审查◆无需担心合规风险，专注于攻击效果最大化©合规流程复杂，从概念到实施周期长回目标单一：寻找监管漏洞和防御薄弱点②机构间信息壁垒导致防御协同困难固有不对称导致的结果250犯罪与防御能力的差距不断扩大仅依靠增加投入或购买更多传统技术已经无法赢得这场竞赛50必须寻求根本性战转变：更高效的情报共享器更敏捷的协同作战+0时间推移T+8②缩短从威助出现到有效防御之间的时间差应对之策：构建多层次防御体系面对A武装的对手，我们的防御体系也必须进行智能化、多层次的升级。单点的技术或孤立的部门已无法应对系统性的威胁。我们必须构建一个集技术前沿、战略协同和人才赋能于一体的纵深防御体系。多层次、智能化纵深防御体系技术前沿从被动的基于规则的监控，转向主动的基于预测的防御.。利用A1技术前沿技术构建预测性分析、行为生物识别和可解释A等核心防线。战路协同打破内部和外部的信息壁垒，通过公私合作伙伴关系、跨部门数据共享和哆机构反骗中心，构建协同防御生态。组织与人才组织与人才3重视专业团队建设和客户教育，通过持续的技能提升和交叉培训从被动防御到主动预测的全方位保护,打造人与技术高效协同的综合智能框架对抗自动化、智能化攻击最有效的方式，就是部署同样自动化、智能化的防御系统。我们的思维必须从被动的、基于规则的监控，转向主动的、基于预测的防御。被动监控主动预测防御规则引擎机器学习预测分析事后分析、基于规则、静态防御事前预警、自适应学习、动态防御预测性分析行为生物识别与设备智能可解释AI(XA)解决A"黑箱"问题，满足监管要求（如欧什么”（手机），盟GDPR赋字用户的解释权)罗期回归、决策树和神经网络等机器学习通过用宁与设备的独特较方式验证术如SHAP和LIME,能为AI模型的海一个度学习，在欺诈行为造成实际损失前识别滑动屏幕模式，构成独特的行为指纹高风险账户和咬易。◆主动防御的关键优势。从"事后追责"转向事前预警，在损失发生前识别拼拦载高风险交易。利用A的计算能力，处理和分析传统方法无法处理的海量数据。实时调整防御策略，快速适应新型欺诈摸式和攻击向量。增强模型透明度，提升一线调查人员对A工具的信任和有效使用核心技术：预测性分析与行为生物识别预测性分析行为生物识别与设备智能从'发生了什么"的描述性分析，转向可能会发生什么的预对抗深度伪造和账户盗用的核心防线，分析用户独特的'行测性分析为指纹”核心技术原理行为特征分析维度。运用逻辑回归、决树和神经网路等机器学习模型四打字速度与节奏悬分析海量交易数据、客户行为数据和外部情报Q在欺诈行为造成实际损失前，精准识别高风险账户和咬易客户行为用户A用户C交易数据风险分析用户B外部情报。提前识别风险，防患于未然。即使密码被盗，也能验证身份画机器无法模仿人类自然行为模式可解释A:打破"黑箱"困境随着防御模型日益复杂，"黑箱"问题日益凸显。可解释A!(XA)技术为解决这一问题提供了关键方案。可解释AI(XA)●特难以解释的决策过程，无法追责透明、可追潮的决策过程，提供解释◆增强模型可信度符合欧盟GDPR等法规赋子用户的'解释权使一线调查人员能够信任并有效使用A工减少误报，优化模型，清晰识别关键特征,提供模型决策的透明解释，提高整体防御体系的有效性XAI技术应用实例SHAPUME提供特证重要性可视化，清晰展示那些特征导致交易被标记为可疑生成局部可解释模型，为A决策提供人类可理解的逻辑解释