AI協助打擊金融詐欺

圖╱美聯社

新聞提要■美國財政部爲了杜絕疫情過後激增的線上支付詐欺案件，開始運用AI偵測可疑交易。

精句選粹■The federal government’s bet on using artificial intelligence to fight financial crime appears to be paying off.

疫情期間線上支付快速普及，網路金融詐欺也日益猖獗。研究機構Juniper Research估計線上支付詐欺總額將在2028年前累積超過3,620億美元，且頭號詐欺對象不是消費者而是政府機關，因爲政府每年經由線上支付發放的各項補助與津貼金額可觀，成爲犯罪份子眼中的肥羊。

詐欺對象轉向政府機關

美國財政部每年發放14億筆款項，受款對象多達1億人，總金額將近7兆美元，涵蓋社會安全福利金、醫療補助金、聯邦員工工資、退稅和振興支票等各類款項。然而，財政部每年因詐欺而損失的金額也相當可觀。爲了維護納稅人權益，財政部近年開始效法民間金融機構運用AI來打擊金融犯罪。

CNN網站引述最新調查報導，美國財政部在2024財年運用AI技術分析大量數據，成功追回價值10億美元的支票詐欺款項，較前一年度追回金額多出將近2倍。

財政部官員米斯凱爾（Renata Miskell）表示：「AI真的帶來重大變革。我們運用AI分析數據來提升詐欺偵測與預防的能力。」在AI的幫助之下，2024財年財政部成功預防及追回的詐欺總額超過40億美元，較前一年度多出整整5倍。

美國政府自2022年底便悄悄開始運用AI偵測金融犯罪，因爲疫情期間聯邦政府急於向消費者及企業發放疫情補助款，頻繁處理大量線上支付款項，也讓詐欺案件激增。財政部爲了保護納稅人的資金免受詐欺影響，決定效法民間銀行及信用卡公司的詐欺對策。

信用卡公司萬事達卡在今年2月公開的「Decision Intelligence Pro」就是自家研發的生成式AI模型，成功協助上千家銀行偵測並防堵詐欺交易。

萬事達卡網路資安部門總裁巴拉（Ajay Bhalla）接受CNBC訪問時表示，這套AI模型是利用萬事達卡每年在全球處理的1,250億筆交易資料進行訓練，讓AI掌握每位持卡人的交易習慣，因此能在0.05秒內偵測出信用卡網路上的可疑交易，並自動分析該筆交易是否合法。

自從萬事達卡運用這套AI模型以來，髮卡銀行成功偵測詐欺交易的次數平均增加20％，估計將爲髮卡銀行省下最多20％的可疑交易檢查成本。

美國聯邦政府利用AI打擊金融犯罪策略也開始立竿見影，但值得注意的是財政部並未使用類似ChatGPT或谷歌Gemini這類生成式AI模型，而是運用機器學習。機器學習是AI的一種應用方式，擅長分析大量數據並依此做出決策和預測。

快速偵測海量異常數據

AI之所以能幫助財政部與銀行打擊金融犯罪，是因爲AI能在短時間內掃描海量數據並偵測出異常行爲，比人工檢查要快上幾百倍。專家表示未來更先進的AI模型訓練完成後，可望在毫秒內查出可疑交易。

米斯凱爾表示：「詐欺份子非常擅長隱身，試圖暗中操控系統，但AI和數據應用有助我們發現這些隱藏模式和異常交易，進而預防交易發生。」

去年美國國稅局也宣佈運用AI來偵測逃稅行爲，方法是利用AI模型來審查對衝基金、律師事務所及其他大型企業提交的大量複雜申報文件。

然而，AI也有可能淪爲詐欺犯的工具。今年在香港爆發的一宗大規模金融詐欺案，就是因爲一名金融業人員被AI僞造影片所騙，而向詐欺犯支付了2,500萬美元。