作者： 段思宇

作爲打擊電信網絡詐騙犯罪的重要一環，“資金鍊”治理備受關注。業內的共識在於，當前我國電信網絡詐騙的“資金鍊”治理已步入“深水區”，在此背景下，金融機構面臨的主體責任正在升級。

數據顯示，2021年，商業銀行、支付機構根據公安部門的查詢、止付、凍結指令，查詢、止付、凍結涉詐資金1.5億筆，緊急攔截涉詐資金3291億元；月均涉詐單位銀行賬戶數量下降92%，個人銀行賬戶戶均涉詐金額下降21.7%，金融系統識別攔截資金能力明顯上升。

但隨着技術快速發展，新型詐騙手段層出不窮。爲了進一步看牢“資金鍊”，第一財經記者瞭解到，銀行和金融科技公司正在積極行動，利用AI技術解決反詐新難題，通過對“黑賬戶”和“灰賬戶”的行爲特點進一步識別潛在的異常賬戶。

築牢金融反詐防線

去年10月，《反電信網絡詐騙法（草案）》（下稱《草案》）進行意見徵集，經歷了大半年後，該草案於2022年6月進入二審階段，三審通過後將正式發佈。

《草案》明確規定金融機構承擔電信詐騙的安全主體責任。電信業務經營者、銀行業金融機構和非銀行支付機構、互聯網服務提供者承擔安全主體責任，建立反電信網絡詐騙內部風險防控機制和安全責任制度。

此前相關監管部門也進一步壓實了金融機構主體責任的態度——商業銀行、支付機構按照“誰的賬戶誰負責”“誰的商戶誰負責”“誰的錢包誰負責”，持續落實風險防控責任，斷開涉詐資金鍊條。

但相比以往，當前網絡詐騙類型更爲多樣。據統計，目前公安機關發現的詐騙類型已經超過50種，其中網絡刷單返利、虛假投資理財、虛假網絡貸款、冒充客服、冒充公檢法是最主要的詐騙類型。詐騙集團還利用區塊鏈、虛擬貨幣、AI智能、GOIP、遠程操控、共享屏幕等新技術新業態，不斷更新升級犯罪工具。

這就對銀行等金融機構提出了更高要求。一位銀行信息科技部相關人士對記者稱，關於電詐識別，以往金融機構主要是靠經驗來判斷，比如靠“老法師”的經驗以及公安、監管機構刑偵的經驗等。但應對電信欺詐新型的風險，用傳統的風控方法難以防範，且有應對經驗的風控專家異常緊缺，培養一名合格的專家耗時較長。

同時，該人士還提到，基於專家經驗的傳承、收集、彙總、整理需要花費一定時間，應對作案手法層出不窮的電信欺詐具有滯後性的問題。比如，以前用於電信詐騙的銀行賬戶，要快速把資金進行轉移，因爲大多數理財產品贖回有一定時間週期，電信詐騙賬戶不會購買理財產品。但現在銀行的風險專家發現一些電信欺詐賬戶會購買理財產品，讓賬戶的隱匿性變得更強。

這也就使得警方需要通過AI技術幫助金融機構解決反電詐新難題。浦發銀行信息科技部大數據應用中心負責人周駿日前在由粵港澳大灣區數字經濟研究院（下稱“IDEA研究院”）舉辦的“AI如何助力構築反詐高牆”會議上稱，目前銀行業正在加大AI技術的識別應用。一方面，通過不斷的機器學習，依託“黑賬戶”和“灰賬戶”的行爲特點辨別潛在的異常賬戶；另一方面，在傳統經濟學的基礎上，在一些圖神經網絡、圖計算的模型進行識別，建立賬戶、交易、設備、網絡以及位置等多維的數據網絡；再者，通過無監督學習爲代表的AI技術進行一定彌補。

與此同時，爲了應對新型數字化賬戶風險，記者從上海氪信信息技術有限公司（下稱“氪信”）瞭解到，其與金融機構近日還合作推出了一款基於TAI（Transaction AI）模型分佈式迭代開發的用於識別金融異常賬戶和可疑交易的AI反電信欺詐產品。“通過上海地區的數據來看，這一產品對於電信欺詐異常賬戶的識別能力比傳統風控系統提升5倍以上，能夠把風險降低80%。”氪信首席執行官朱明傑對記者稱。

隱私計算促進多方共聯

在加大識別的同時，隱私計算在金融業防範電信詐騙中也被予以諸多期待。電詐風險中，主體牽涉廣，包括政府、公安、監管單位、銀行金融機構、非銀金融機構、運營商、互聯網服務提供商等。

基於信息安全的要求，各主體之間信息獨立，難以形成閉環管理。《數據安全法》和《個人信息保護法》建立以後，各界對隱私計算、對數據安全更加重視。這種數據共享下的聯盟合作，是建立反電信欺詐生態必然發展的方向。在充分保護數據和隱私安全的前提下，隱私計算可以實現數據價值的轉化和釋放。

“對於數據的互聯互通，以前公衆認爲自己被泄露了很多隱私，本質原因是隱私計算的技術沒有被用起來。”IDEA研究院AI安全普惠系統研究中心講席科學家王嘉平稱，隱私計算的結果是不會包含任何原始數據、任何信息。在這樣的保證下，數據纔可以在各個不同機構之間被分享。

“據我瞭解，各大銀行也在搭建隱私計算的產品、框架，用於多方的數據生態合作。電詐是作爲中間一個重要的場景在做。我們也致力於聯合運營商、公安，包括一些監管機構形成這樣的反詐聯盟。通過一些密態數據的共享，提升整個電詐的精準度和覆蓋度。”周駿提到。

業內的共識在於，依託隱私計算，金融行業常態化反詐治理將更好推進。此前央行支付結算司司長溫信祥曾介紹，金融“資金鍊”治理已步入“深水區”，攻防對抗不斷升級變化，打擊難度加大。

“商業銀行、支付機構要持續落實風險防控責任，斷開涉詐資金鍊條。要充分發揮大數據、人工智能等技術手段，提升風險識別、攔截精準性；加強對虛擬貨幣等新型領域風險防範，全方位堵截犯罪資金。”溫信祥強調。