AI赋能反电诈，识别融资诈骗正确率大幅提升43%
在第22届中国国际金融论坛上，上海帆立信息科技有限公司首席信息官谢立发表了关于数字经济时代智能金融生态构建的演讲,他分享了电信网络诈骗的最新趋势以及帆立科技在反诈领域的技术突破。
谢立指出，当前金融领域的诈骗呈现出愈发复杂的特征，传统反诈手段面临响应滞后、数据割裂以及诈骗行为持续化隐蔽化等难题，他强调，金融交易数据本质上是图数据结构，而图神经网络的信息传递机制能够打破数据孤岛，构建节点间的真实关联,从而帮助识别隐藏的欺诈风险。
基于这一技术突破，帆立科技开发的四代欺诈检测模型实现了从被动应对到主动破解的跨越式升级，第一代至第二代模型主要通过提速风险响应；第三代模型聚焦用户行为防护；第四代模型则通过生成式图欺诈AI检测技术，能够穿透诈骗者的伪装,精准识别出隐藏在良性交易中的欺诈节点。
谢立以缅北融资类诈骗为例，说明了这种诈骗流程的隐蔽性和复杂性，传统模型难以识别，而四代模型通过技术创新实现了精准突破，数据显示，传统模型在识别欺诈与良性用户的相似度仅为41.8%，而基于真实生产数据的识别相似度高达83.2%，为了应对这一挑战，帆立科技研发了Grad模型,显著提升了效率和识别正确率。
谢立还分享了实际案例，指出该模型在城商行的落地应用中成功识别出20%的黑样本，经银行核实均为真实欺诈行为，这种提升不仅增强了反诈精准度,还帮助金融机构减少了潜在损失。
尽管取得了显著成效，谢立指出行业仍面临三个关键难题：数据流通受限、黑样本共享不足以及政企联动不畅，他呼吁监管部门、行业协会和金融机构共同努力，搭建反诈成果共享机制，打通政企联动通道,实现可疑交易及时同步和快速响应。
谢立强调，技术进步的最终目的是守护人民的财产安全，每一次诈骗案件背后都是家庭的损失与痛苦，帆立科技将继续深耕AI反诈技术，推动模型迭代升级，但更期望的是行业内外的共同努力，让电信网络诈骗案件真正减少,让每个人都能安心享受科技金融带来的美好生活。
