导言
人工智能正以前所未有的方式改变着金融欺诈的格局。2024 年初，诈骗分子利用人工智能生成的深度假象，在视频通话中假冒高管，诱骗一名香港员工转账，并将转账金额提高到 1 亿美元。 $25 百万 给骗子[1][2].此类事件表明，人工智能生成技术正使犯罪分子有能力针对银行及其客户精心设计极具说服力的骗局。监管机构正在敲响警钟：美国财政部金融犯罪执法网络（FinCEN）于 2024 年底发出警报，警告利用人工智能生成的 "深度伪造 "媒体（包括绕过银行验证的虚假身份证件）进行的欺诈行为正在增加。[3][4].本白皮书探讨了最新的 金融服务领域的人工智能欺诈趋势 并讨论机构如何加强防御。我们探讨了欺诈者如何利用人工智能生成武器--从深度伪造冒充到合成身份--并概述了技术和策略（包括先进的检测工具，例如 真相扫描)，欺诈团队和管理人员可以利用这些工具来应对这种不断变化的威胁。
金融服务领域人工智能欺诈的主要趋势
坏人正在利用人工智能和机器学习，以更大的规模和更复杂的方式进行欺诈。值得注意的是 人工智能驱动的欺诈策略 影响银行、金融科技公司和保险公司的因素包括
- Deepfake 冒充诈骗： 犯罪分子利用 人工智能生成的视频和音频 实时假冒可信人员（首席执行官、客户等）。例如，栩栩如生的仿真声音被用于虚拟网络钓鱼（语音网络钓鱼）攻击，以授权欺诈性电汇，人工智能制作的视频则愚弄员工批准虚假交易。[1][5].这些合成媒体让人很难知道你是否真的在和你认为的那个人通话，从而促成了像上述 $25M 深度伪造案这样的高价值抢劫。深度伪造正在成为 价廉物美只需 20-30 秒的音频就能克隆一个声音，或不到一个小时就能生成一个看似真实的视频[6].
- 人工智能增强型网络钓鱼和 BEC： 生成式人工智能正在为网络钓鱼电子邮件等社交工程计划提供更多动力，同时也在不断改进人们的生活方式。 商业电子邮件泄露（BEC）.人工智能聊天机器人可以用完美的商业语言起草高度个性化的诈骗电子邮件，模仿首席执行官的写作风格，或大规模地制作令人信服的假供应商发票。事实上，像 FraudGPT 和 WormGPT (ChatGPT 的未过滤版本）的出现，帮助网络犯罪分子自动创建网络钓鱼和恶意软件[7][8].这就意味着，一个只有极少技能的潜在欺诈者也能轻松生成精美的网络钓鱼活动或恶意代码。有了人工智能，一个罪犯就可以发送成千上万封量身定制的诈骗电子邮件或短信，大大增加了传统欺诈企图的影响范围。联邦调查局互联网犯罪中心已经观察到 超过 17 亿美元 2022 年因 BEC 诈骗造成的损失，而生成式人工智能有可能在未来几年将这些损失推得更高[9][10].
- 合成身份和文件欺诈： 生成式人工智能正在推动合成身份欺诈的蓬勃发展金融犯罪是增长最快的金融犯罪类型之一[11][12].欺诈者将真实和虚假的个人数据结合起来，创造出 "科学怪人 "身份，然后利用人工智能来 提供真实的证明文件 - 从假护照、银行对账单到工资单[7].AI 图像生成器和编辑工具可以伪造 真实的身份证件和照片 通过随意检查。即使是有效性检查或自拍验证，也有可能被人工智能操纵的图像或视频击败。通过自动创建成千上万的虚假角色（每个角色都有人工智能生成的个人资料照片、社交媒体等），犯罪分子可以大规模开设银行账户或申请贷款，并洗钱或拖欠信贷。合成身份欺诈造成的损失估计约为 2023 年为 $35 亿美元[13]而生成式人工智能只会加速这一趋势，使假冒身份变得更便宜、更难检测。
- 自动欺诈和规避： 除了制作虚假内容，人工智能还能帮助欺诈者 最大限度地提高计划的成功率.先进的机器人可以快速测试电子商务网站上被盗的信用卡详细信息，并利用人工智能避开检测触发器。人工智能可以帮助犯罪分子找出组织安全中最薄弱的环节，甚至可以合成语音应答，从而破解基于电话的身份验证。暗网上的一个山寨产业现在出售 "欺诈即服务 "人工智能工具，价格低至 $20[14].人工智能能力的这种民主化意味着，即使是低级别的犯罪分子也能发起高度复杂的欺诈攻击。这场军备竞赛还延伸到了躲避检测--欺诈者利用人工智能探测银行反欺诈系统，并不断改进他们的方法，直到他们找到一种可以通过过滤器的方法。[15].简而言之，人工智能使欺诈行为得以进行 以前所未有的规模和效率挑战传统的防御。
这些由人工智能支持的战术已经 扩散速度惊人.伪造支票或网络钓鱼等传统欺诈手段已存在多年，但人工智能正在使其数量和真实性大幅增加。数据清楚地说明了这一点：人工智能欺诈 汹涌澎湃.
与 Deepfake 相关的欺诈事件激增。2022 年，记录在案的深度伪造欺诈案件只有 22 起，但到了 2023 年就达到了 42 起，到 2024 年则激增到 150 起。仅 2025 年第一季度 179 起深假欺诈事件 超过了 2024 年全年的总数[16][17].
最近的行业分析也反映了这些趋势。一份报告指出 700% 深度伪造事件增加 2023 年以金融科技公司为目标[18].更令人吃惊的是，北美地区的人口增长了 1,740% 深度伪造欺诈案件激增 2022 年至 2023 年[19].金融犯罪分子正在迅速采用这些工具，因为它们很管用--许多银行和受害者还没有准备好检测人工智能生成的欺骗行为。
对金融机构的影响和挑战
人工智能驱动的欺诈行为的兴起构成了威胁 重大影响 对金融机构、其客户和更广泛的金融体系的影响。最直接的影响是金钱损失。据行业预测，到 2027 年 在美国，生成式人工智能带来的欺诈损失可能达到 $40 亿美元从 2023 年的 $123 亿美元增加到 2023 年的 $123 亿美元[20].这一超过三倍的增长（a 32% 年复合增长率)反映了欺诈风险以美元计算的增长速度。
人工智能欺诈造成的损失预计将大幅攀升。据德勤估计，与人工智能生成相关的美国金融欺诈损失将从 2009 年的 1.5 亿美元上升到 2010 年的 1.5 亿美元。 从 2023 年的 $ 123 亿美元增至 2027 年的 $ 400 亿美元[20].
除原始损失外，还有声誉损失和 信托费用.消费者希望他们的银行能够保护他们，但利用人工智能进行的诈骗正在破坏人们对数字渠道的信任。例如，如果客户遭遇了令人信服的深度伪造骗局（如假冒银行家的视频通话），他们可能会指责银行的安全性不足。 公众信心 如果 "你所看到/听到的 "不再被认为是真实的，那么语音验证、电子邮件甚至视频会议中的 "你所看到/听到的 "就会被削弱。[21].据调查，美国/英国 85% 的财务专业人员认为深度伪造诈骗是对其组织安全的 "生存 "威胁[22].在这些市场中，有一半以上的公司报告称自己成为了 "深度伪造 "骗局的目标，而且令人震惊的是 43% 名目标人物承认袭击得逞 在愚弄他们[23].每一次成功的事件不仅会造成经济损失，还会削弱客户对机构的信任。
金融公司也在努力解决 操作和合规方面的挑战 来自人工智能欺诈。反欺诈团队面临的警报和事件激增，使调查资源捉襟见肘。现有的欺诈检测模型（其中许多依赖于规则或较老的机器学习技术）可能难以识别人工智能合成的看似合法的内容。事实上，在实验室中开发的最先进的深度假冒检测系统在遇到以下情况时，准确率几乎下降了 50% 真实世界的深度伪造 野生[24].人类工作人员的表现也不尽如人意--研究发现，人们只能识别出周围高质量的深度伪造视频。 55%-60% 的时间勉强好于偶然[25].这表明，如果没有新的工具，银行将错过很大一部分人工智能驱动的欺诈企图。
还有一个 监管层面.监管机构和执法部门都敏锐地意识到了风险（FinCEN 的警告就是证明），他们希望金融机构能够适应。在人工智能时代，银行可能会面临更严格的客户验证和欺诈报告准则。例如，如果一家银行的员工被深度伪造所欺骗，批准了一笔 $1000 万的转账，监管机构可能会仔细审查银行的控制和尽职调查流程。人工智能 银行保密法 现在明确包括报告可疑的网络犯罪和 deepfake 相关活动[26][4]这意味着银行必须培训员工识别并在可疑活动报告 (SAR) 中报告人工智能生成的欺诈指标。如果客户或交易对手认为银行没有采取足够措施来预防可预见的人工智能诈骗，那么跟不上人工智能增强型欺诈技术可能会导致合规违规或法律责任。
最大的挑战可能是 这种新威胁的不对称性质.生成式人工智能大大降低了攻击者的成本和技能门槛，同时成倍增加了攻击的数量和逼真度。一个病毒式的深度伪造谣言或一个令人信服的语音克隆电话就能让数百万美元的身份验证投资化为乌有。与此同时，防御者必须验证每笔交易和互动的真实性，这是一项难上加难的任务。这确实是一场军备竞赛：人工智能为欺诈者提供了绕过安全问题的自我更新工具包，这就要求银行也不断更新自己的防御系统[15][27].许多金融机构承认他们没有做好充分准备 超过 80% 的公司缺乏针对深度伪造攻击的正式应对计划半数以上的公司没有向员工提供有关深度伪造风险的培训[28][29].这种准备差距意味着各组织目前很脆弱，但也突出了需要采取行动的地方。
最近的一份行业报告提供了一个值得注意和发人深省的指标： 目前，42.5% 的金融业欺诈企图涉及某种形式的人工智能[30].换句话说，银行遇到的近一半欺诈攻击都有人工智能的成分--无论是人工智能生成的文件、合成语音，还是机器生成的网络钓鱼信息。这一统计数字强调，人工智能并不是一个假设的未来威胁；它已经到来，迫使金融机构进行调整，否则就会面临越来越大的损失。
抵御人工智能驱动的欺诈：战略与解决方案
要应对人工智能驱动的欺诈行为，就必须改进欺诈预防策略。传统方法（如人工验证或静态规则引擎）无法应对不断变化的人工智能欺诈。相反，银行必须接受 技术、培训和团队合作 以扭转局势。下面，我们将概述关键战略和新出现的解决方案：
- 利用人工智能对抗人工智能（高级检测工具）： 金融机构越来越多地转向 人工智能驱动的检测解决方案 来识别人工智能生成的内容和异常情况。从本质上讲，你需要以毒攻毒。新的企业工具，如 真相扫描 提供跨文本、图像、语音和视频的多模式人工智能检测，帮助实时验证内容的真伪[31].例如，银行可以部署人工智能文本检测器，扫描接收到的通信（电子邮件、聊天信息），查找人工智能生成的语言迹象，这些迹象可能表明这是一封钓鱼电子邮件或虚假的客户咨询。TruthScan 的人工智能文本检测系统可从 GPT-4 等模型中识别人工智能撰写的内容，包括 99%+ 精确度甚至可以精确地指出哪些句子可能是人工智能生成的[32][33].同样，人工智能图像取证工具可验证文件和图像；人工智能图像取证工具也可验证文件和图像。 人工智能图像检测器 通过将提交的驾驶执照或公用事业账单与已知的人工智能生成图像模式进行比较，可以标记出该驾驶执照或公用事业账单是否经过数字创建或篡改[34].针对音频威胁，银行开始使用 语音深度伪装检测器 - 这些解决方案可以分析通话音频，找出合成语音的声学特征。例如，TruthScan 的人工智能语音检测器可以侦听语音克隆的蛛丝马迹，并能 验证发言人的真实性 防止冒名电话[35].通过将这些检测器通过 API 集成到工作流程中，金融机构可以在交易和互动的后台自动筛查人工智能内容。这就提供了一个额外的防御层，以机器的速度运行，捕捉人眼/耳可能遗漏的内容。
- 实施多因素和带外验证： 由于人工智能使声音或图像变得更难信任，银行应该更多地依赖人工智能无法轻易伪造的验证方法。这包括使用安全渠道的多因素身份验证（MFA）。例如，如果电汇请求是通过电子邮件或视频通话提出的，则需要第二个因素，如向请求者已知的移动设备发送一次性密码，或回拨存档的可信电话号码。一些银行正在为高风险交易增加 "有效性 "检查，例如，要求客户用特定手势或单词进行实时自拍，这对于深度伪造视频来说是很难复制的。生物识别验证器可通过防欺骗措施（如扫描三维人脸深度，或监测深度伪造视频通常无法模仿的细微眼动）进行增强。[27]).关键是要避免单点故障。即使人工智能深度伪造能骗过一个渠道（比如语音验证），协调的带外检查或生物识别测试也能提供必要的挑战，揭露欺诈行为。 零信任原则 在通过独立渠道核实之前，应将任何未经请求或意外发出的指令（即使是来自 "已知 "高管或客户的指令）视为可疑指令。
- 员工培训和反欺诈意识： 技术本身并不是万能的--尤其是欺诈者会瞄准最薄弱的环节，而这个环节往往就是人与人之间的信任。金融机构应投资对欺诈防范团队和一线员工进行有关人工智能诈骗的定期培训。员工必须学会识别深度伪造和社交工程的红色信号。这可能包括对细微异常现象的培训（例如，视频通话中的唇音问题，或音频中包含不自然的语调或背景噪音太小，这些都是合成声音的潜在迹象）。鼓励 验证员工：员工应感到有权暂停可疑交易或请求，并独立进行核实，即使该交易或请求看似来自首席执行官。的案例 法拉利首席执行官语音恶搞尝试 这一点很有启发意义--一位行政人员只是提出了一个冒名顶替者无法回答的私人问题，就识破了他的诡计[36].模拟网络钓鱼/深度伪造演习也很有用。正如公司通过模拟网络钓鱼来培训员工一样，他们也可以模拟伪造语音邮件或伪造视频会议，看看员工是否能察觉。这可以培养员工抵御真实攻击的肌肉记忆。鉴于 超过 50% 的公司没有深度伪造应对协议，也几乎没有培训[29]因此，制定此类计划是提高抗灾能力的低悬果实。
- 欺诈分析和异常检测： 银行应通过加强欺诈分析，继续将人工智能用于防御方面。现代欺诈检测系统采用机器学习模型，实时分析交易并标记异常或高风险模式。这些模型需要更新，以纳入人工智能驱动的欺诈信号。例如，可以对 ML 模型进行训练，以检测与机器人驱动的账户接管相关的元数据或行为模式（例如，快得令人难以置信的表单填写时间，或完全一致的键入模式，表明存在自动脚本）。语言模型可用于分析邮件内容，并标记是否有来自供应商的电子邮件。 声音由人工智能生成 或过于公式化（与前面提到的人工智能文本检测相结合）。摩根大通等银行已开始在内部通信中使用大型语言模型，以发现可能预示着社交工程企图的短语或上下文[37].万事达卡等支付网络正在利用人工智能扫描庞大的数据集（数十亿笔交易），以识别传统规则会遗漏的欺诈交易。[38].启示是 防御性人工智能 必须与攻击性人工智能一样具有创新性。企业应考虑开发或购买专门用于检测深度伪造内容、合成身份和生成攻击模式的人工智能模型。最重要的是，这些模型应不断根据最新的人工智能欺诈案例进行再训练（这种做法被称为在线学习或联合学习），这样才能跟上犯罪分子快速演变的策略。[39][40].
- 合作与信息共享： 打击人工智能驱动的欺诈需要机构内部和机构之间的合作。面对超越组织边界的威胁，各自为政的努力效果会大打折扣。 防欺诈团队、网络安全团队和信息技术团队 例如，安全团队可以在视频会议工具中部署深度伪造检测，而欺诈团队则可以将内容扫描整合到交易监控中。在更广泛的层面上，银行应参与金融服务信息共享与分析中心（FS-ISAC）等行业组织，以交换有关新人工智能欺诈方案的情报。[41].如果一家银行发现了一种新型的深度伪造攻击载体，分享这种洞察力可以帮助其他银行在受到攻击之前弥补漏洞。联合演习或 "红队 "模拟可以通过行业联盟或在监管机构的支持下进行，模拟涉及人工智能的场景（如深度伪造高管骗局或人工智能生成的身份验证绕过）。监管机构本身也在关注人工智能风险，因此主动与他们合作是明智之举。通过制定人工智能使用标准和指南，银行可以帮助塑造一个更安全的生态系统。归根结底，因为 对一家银行的威胁就是对所有银行的威胁 在这个空间[42]集体防御的方法将加强每个人发现和阻止人工智能增强型欺诈的能力。
- 客户教育和信任措施： 最后，金融机构不应忽视客户意识的作用。由于深度伪造和人工智能诈骗针对的是普通大众（例如，祖父母诈骗中的假声音或人工智能生成的假 "技术支持 "聊天），银行可以帮助客户了解这些危险。许多银行已经发送了有关网络钓鱼的提醒；它们可以扩大提醒范围，提及人工智能语音克隆和深度伪造视频，并提供如何验证请求的提示。一些进步的组织会发送 推送通知 或在应用程序中对已知的骗局发出警告（如 "当心：骗子可能会使用克隆家庭成员的声音索要钱财"）。[43].教育虽然不能直接防止攻击，但可以降低成功率，并强化银行是安全合作伙伴的形象。此外，投资于尖端防欺诈技术的银行应向客户强调这一点，将其作为一种 差异化 - 例如，让客户知道所有视频通话或提交的文件都经过人工智能的真实性扫描（不泄露敏感方法），可以让客户放心，银行正在使用一切可用的工具来保护他们。维护数字信任对银行充分利用人工智能的服务优势至关重要，因此透明度和以客户为中心的保障措施是整体防御的一部分。
人工智能内容检测服务的作用
人工智能时代反欺诈工具包的基石是使用 人工智能内容检测服务.这些服务专门从事发现人工智能生成的内容中的 "指纹"，而这些 "指纹 "可能会漏掉人工审核人员。TruthScan 就是这样一家提供企业级 人工智能检测套件 跨越多种内容类型。金融机构可以整合这些工具，自动筛查伪造和欺诈指标：
- 文件和图像验证： TruthScan 的平台使银行能够 实时测试财务文件是否存在人工智能生成的欺诈行为[44].这意味着，当新账户开立或贷款申请附带身份证照片和工资存根时，系统可以立即分析这些图像，以发现合成生成或篡改的迹象。目标精确度超过 99%[45]此外，人工智能图像检测器还能捕捉到伪造的身份证图像或篡改的 PDF 文件，而人类可能会从表面上认可这些图像。这种 文件真实性验证 对于在账户开设之前阻止合成身份欺诈至关重要。
- 实时交易监控： 通过部署应用程序接口集成，TruthScan 可以连接到银行的交易处理过程，并在以下方面标出异常情况 实时.如果通过电子邮件发送的指令看似可疑，电子邮件欺诈检测器可以分析邮件内容，并检测它是否可能是由人工智能模型编写，试图欺骗供应商或高管。[46].同样地 实时人工智能探测器 可以监控实时通信（如聊天或协作平台），以便在高风险会议期间检测到假冒深度伪造视频时发出即时警报[47][48].通过即时警报和自动响应进行持续监控，有助于缩短欺诈发生而不被发现的时间。
- 语音和视频深度伪造防御 对于呼叫中心和客户关系经理而言，采用 TruthScan 的 人工智能语音检测器 增加了一层额外的安全性。如果欺诈者使用克隆语音冒充客户拨打电话，系统可以分析通话音频，并标记其中是否包含人工智能合成的元素（如缺失的自然微停顿或声波中的人工痕迹）。[35].在视频方面 深度伪造检测器 将计算机视觉算法应用到视频帧中，捕捉不一致的地方，如不自然的面部动作、奇怪的光线或不匹配的唇语，从而揭示出假象[49][50].通过验证关键互动中声音和面孔的完整性，银行可以挫败企图欺骗员工的骗子。这些工具就像数字内容的高科技测谎仪，在后台隐形运行。
值得注意的是，部署此类检测技术并不是即插即用的万灵药；应根据机构的工作流程进行校准和调整。必须对误报进行管理（例如，人工智能文本检测器可能会将基于模板的合法通信标记为可疑通信，直到它了解其中的区别为止）。但是，如果整合得当，这些工具可以显著提高机构的以下能力 在欺诈性内容造成损害之前发现它.它们还能生成审计跟踪和分析报告，有助于合规和不断改进欺诈模型。
最重要的是，人工智能检测工具的有效性取决于 不断更新.正如杀毒软件需要针对新病毒开发新签名一样，人工智能检测器也需要针对最新的深度伪造技术和人工智能模型进行再培训。TruthScan 等供应商会更新算法，以处理新的生成模型和规避策略，从而在人工智能不断发展的同时保持高准确性。[51].这就减轻了内部团队的负担，确保银行不会在犯罪分子玩弄人工智能新花样的时候，还在打昨天的仗。
结论
金融服务业正处于打击欺诈的十字路口。一方面，犯罪分子正在迅速拥抱生成式人工智能，发起比以往任何时候都更具说服力和广泛性的诈骗。另一方面，银行和反欺诈者拥有越来越多的人工智能驱动的防御手段。那些能够 认识到新的威胁形势，并以同样的智慧做出反应.这意味着要投资于先进的检测能力，整合多层验证流程，教育员工和客户，培养警惕和适应文化。
人工智能驱动的欺诈是一个快速移动的目标--今天愚弄了一家公司的深度伪造骗局，明天可能就会被新的检测技术反击，而下周欺诈者又会改变他们的方法。因此，2025 年的 "行业标准 "反欺诈战略应强调灵活性和持续改进。金融组织应将其欺诈防御系统视为 活的、学习的实体 与犯罪策略同步发展。利用与技术提供商的合作关系是建立这些能力的明智捷径。例如，与 TruthScan（为银行和金融业量身定制解决方案）等专业公司合作，可以加快机构的以下能力 防止人工智能支持的欺诈行为，同时维护合规性和客户信任[52].
归根结底，防范人工智能驱动的欺诈不仅仅是技术问题，而是要从根本上维护 信任 金融的基础。客户需要相信，他们的银行能够辨别真假交易、真实客户和人工智能冒名顶替者。通过部署最先进的人工智能检测工具、加强验证协议以及应对新出现的威胁，金融服务公司可以维护这种信任。在未来的道路上，对手无疑会有更多的欺诈创新尝试，但只要做好准备并进行正确的投资，银行就能确保 人工智能是资产而非威胁 在预防欺诈领域。这是一个可以实现的目标：威胁破坏的人工智能技术同样可以用来保护我们金融系统的完整性。现在是防欺诈团队和 C 级高管果断行动的时候了、 采用先进的解决方案和战略，智胜欺诈者 并确保数字金融的未来。
资料来源 全文参考了近期的行业报告、监管警示和技术白皮书（德勤[20][18]世界经济论坛[19][24]美国财政部 FinCEN[3][4]美联储[13], Keepnet 实验室[16][30]等）提供数据和实例。所有数据和示例均在线引用，以便读者进一步探究。
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