为了打击金融欺诈，菲律宾联合银行(UnionBank of Philippines)正在开发自己的一套人工智能解决方案，从可以取代一次性密码(otp)的语音认证到识别钱骡和欺诈模式的模型。

　　在菲律宾，仅在2023年的前8个月，诈骗和网络欺诈就已经使菲律宾人损失了至少1.552亿比索。环联(TransUnion)对907名菲律宾成年人的调查也显示，64%的受访者表示曾成为诈骗者的目标。

　　虽然客户有责任保护他们的账户安全，但银行也开始升级他们的网络安全措施，以跟上精通技术的骗子的步伐。

　　而由aboitizz领导的银联银行(UnionBank)则推出了一套正在开发中的人工智能工具，可以快速识别骗子、欺诈者和钱骡的犯罪活动。

　　人工智能语音认证

　　在新加坡金融科技节的间隙，银联银行表示，它已经完成了在客户服务电话中使用语音认证的概念验证。

　　“当他们现在打电话时，他们不必回答，你的OTP是什么，你的安全问题是什么，他们只会谈论他们的担忧。这是在后台运行的，我们会自动对它们进行认证，”Aboitiz Data Innovation人工智能和卓越创新中心负责人阿德里安娜·海因里希(Adrienne Heinrich)说。

　　银联银行承诺，这项技术将提供“通过语音增强的用户认证”，并使客户服务过程“尽可能无摩擦”。

　　在用户认证方面，海因里希说，虹膜扫描是最先进的，但这项技术既昂贵又麻烦。面部识别也越来越受欢迎，尤其是在智能手机和平板电脑上，但海因里希也强调了一些案例，孩子们能够解锁父母的手机，因为他们有相似的面部特征。

　　语音身份验证是一个强有力的替代方案。目前，该系统仍面临一些挑战，包括嘈杂的环境、不同的方言，以及顾客因生病而改变的声音。尽管如此，海因里希解释说，人工智能能够在客户每次与银行互动时学习他们的声音。

　　一旦这项技术发展到高度可靠的阶段，它就可以在客户服务电话中完全取代对OTP的需求。如果一切顺利，该系统也可以在银行系统的其他部分推广。

　　“理想情况下，当匹配分数很高时，对客户来说这将是一个更容易的过程。因此，如果效果很好，你可以考虑取代OTP，”海因里希在11月15日表示。

　　检测欺诈模式

　　除了语音认证，银联还利用人工智能模型通过异常值检测和网络分析进行欺诈检测。

　　异常值检测是标记可疑交易的更传统的方法。它建立了用户正常的交易行为模式。当人工智能检测到并标记出偏离通常模式的异常交易行为时，人类调查人员就可以接管。

　　“有了异常值检测，你就有了正常的交易模式。当你发现有异常值时，你可以用信号把它们发出去。这就是你如何识别潜在的欺诈案件。这是传统的方式，”海因里希说。

　　除此之外，银联银行还使用网络分析来检测账户持有人之间的欺诈关系，即使特定的银行账户本身没有任何危险信号，银行也可以确定潜在的欺诈者。这是通过观察账户之间如何通过交易相互连接来实现的。

　　“每个人都在谈论超个性化，或者为个人提供产品。在这里，你想做相反的事情:你想了解这个团体的行为以及谁参与了这个团体，”海因里希在11月23日星期四告诉拉普勒。

　　“一个账户的交易可能根本没有引起任何危险信号....但我们也需要调查最初不可疑的账户，如果它看起来与一组可疑账户有关。”

　　例如，网络分析可以显示，一个不可疑的账户实际上是如何通过多个程度的交易与多个其他可疑账户联系在一起的。分析网络内部的演变，或者一个账户与其他账户之间的关系，也将使银行能够更早地识别欺诈方。

　　识别骡子

　　这家由阿比提兹领导的银行在打击“钱骡”方面也依靠人工智能。这些人有意或无意地转移非法获得的资金。洗钱者经常使用“钱骡”来掩盖其犯罪活动的资金来源。

　　反洗钱委员会(AMLC)指出，自2021年以来，“钱骡”和与之相关的可疑交易数量激增，与“钱骡”相关的可疑交易同比增幅在2021年达到127%的峰值。

　　“大多数时候，他们没有意识到自己是钱骡。这在菲律宾非常普遍。这就是为什么我们创建了这个人工智能模型来帮助捕捉那些虚假账户，”银联银行数据科学和人工智能部门高级副总裁Ana Jania Ma?alac表示。

　　利用人工智能，银联银行现在能够自动检测和预测哪些银行账户有成为骡子的高风险。这使得主动调查成为可能，而不是依赖于只有在客户投诉涉及其账户的未知交易时才进行调查的被动方法。

　　“有了这个解决方案，我们的效率实际上提高了10倍以上。因为以前，我们常常在客户投诉一个多月后才检测账户。但现在，他们的账户刚开通几天，我们就能检测出哪些是骡子。”Ma?alac说。

　　这并不是银联第一次出于类似目的求助于人工智能。2022年8月，该银行开始使用人工智能来简化其反洗钱措施。

　　“菲律宾反洗钱委员会实际上要求对所有可疑交易进行调查和监控。但考虑到AMLC的参数，成千上万的警报会送到分支机构进行调查。”

　　“这对分支机构的人力造成了影响。所以我们创造了一个人工智能解决方案，”她补充道。

　　银联利用其反洗钱警报解决数据，将数据科学、人工智能和云平台相结合，创建了“可疑交易报告警报优先级和自动处置模型”。

　　该模型可以预测哪些客户被卷入洗钱的风险较高。只有当这些交易被标记时，分支机构的工作人员才会进行人工调查。

　　随着该模型的投入使用，该银行将需要调查的警报数量减少了40%，从而节省了分行的人力，并获得了亚洲技术卓越奖的认可。

　　披露:本文作者是参加2023年新加坡金融科技节活动的媒体代表团成员由联合赞助nBank是该电影节16个国际项目之一的参展商展馆部分。