在金融领域，人工智能（AI）既是一种工具，也是新问题的制造者。它为企业带来了创新、生产力和效率，但同时也带来了复杂的挑战，许多金融机构还没有准备好应对这些挑战。

自人工智能工具兴起以来，许多金融机构一直苦于没有工具来准确识别人工智能欺诈并将其与其他类型的欺诈区分开来。

由于无法区分系统中的各种欺诈类型，这些机构成为了盲点，难以理解人工智能驱动的欺诈的范围和影响。

Cointelegraph 听取了人工智能欺诈专家、Deduce 首席执行官 Ari Jacoby 的意见，以更好地了解金融机构如何识别和区分人工智能欺诈、如何在欺诈发生前预防此类欺诈以及其快速发展可能对整个行业产生的影响。

人工智能欺诈识别

鉴于主要的挑战在于大多数金融机构目前无法区分人工智能生成的欺诈和所有其他类型的欺诈，因此将其汇总为一类欺诈。

雅各比说，合法的个人身份信息--如社会安全号码、姓名和生日--与社会工程电子邮件地址和合法电话号码相结合，使得传统系统几乎无法检测。

雅各比说，这使得预防和补救主要欺诈驱动因素变得异常困难，尤其是随着新型欺诈的增加。

"人工智能尤其难以检测，因为它能够大规模地创建合成的、栩栩如生的身份，这使得技术几乎无法识别"。

Deduce 首席执行官认为，解决方案面临的挑战在于技术的飞速发展，因此，实施人工智能欺诈者的技能也在飞速发展。这意味着，金融机构现在必须站在游戏的顶端，了解人工智能在此类欺诈案件中的作用。

寻找解决方案

雅各比认为，实施解决方案的第一步是分析个人和身份群体的在线活动模式，以发现那些看似合法、实则欺诈的行为。

他说，传统的欺诈预防方法已经远远不够，金融机构需要 "坚持不懈地主动出击"，以防止人工智能生成的欺诈行为继续激增。

这可能并不意味着只实施一种解决方案，而是意味着创建一个分层方案，既能识别徘徊在现有客户群中的现有欺诈者，又能在新的虚假身份渗入之前加以防范。

"通过分层解决方案，利用海量数据集来识别模式，并更准确地分析信任评分，可以更好地减少这类欺诈行为"。

雅各比说，与他们交流过的大多数金融欺诈团队都在将风险 "向右移一格"，以前被归类为低风险的东西现在被归类为中度风险，而且他们正在采取额外的措施来防止客户生命周期各个阶段的欺诈行为。

"他们正在认真对待人工智能欺诈的威胁；这是困扰金融业的主要问题之一，而我们仅仅处于这项技术将变得多么先进的初级阶段。"

雅各比强调，欺诈同比激增 20%，人工智能的兴起大大增加了合成身份的普遍性。

"人工智能驱动的欺诈是当今身份欺诈中增长最快的方面，今年的问题将超过 1000 亿美元。"

除了传统金融机构之外，人工智能生成的假身份也有可能重塑加密货币交易所的 KYC 措施和整个网络安全。

这个问题足够大，以至于监管机构也已经开始关注。5 月 2 日，美国商品期货交易委员会（CFTC）委员克里斯汀-约翰逊（Kristin Johnson）就人工智能技术在美国金融市场的应用提出了三项监管建议。

特别是对那些故意利用人工智能技术从事欺诈、操纵市场或规避监管的行为加大了处罚力度。

如果金融机构和监管机构现在不采取行动，就有可能无法有效掌握正确的解决方案。