导言
数字银行正在亚太地区爆炸式增长，欺诈者的创新速度甚至更快。随着犯罪手段的变化，损失已攀升至数千亿美元。传统的被动防御根本无法跟上步伐。
到 2025 年，银行必须利用人工智能、行为生物识别和实时编排，从消防欺诈转向预防消防欺诈。本文探讨了下一代技术和整合平台如何重塑欺诈检测，将其从成本负担转变为竞争优势。
不断变化的银行业欺诈格局
银行业在亚太地区面临着前所未有的金融欺诈激增，使2025年成为关键的转折点。根据 纳斯达克的《2024年全球金融犯罪报告》，亚太地区近年来因银行欺诈而遭受的全球损失最大，为2,214亿美元，其中1902亿美元归因于 付款欺诈。
除了外部攻击外， 内部欺诈 由于员工串通和内部威胁可以绕过边界控制，监控变得越来越紧迫。为了取得成功，银行必须采用由强大的协调层支持的整体交易监控 (TM) 和决策引擎 (DE) 架构，以跨渠道关联数据并检测外部和内部风险。
为什么传统的银行欺诈检测不力
大多数银行机构继续依赖传统的欺诈检测方法，而这些方法越来越不足以抵御当今复杂的威胁：
基于规则的监控限制
基于规则的欺诈监控使用静态阈值根据预定义的参数标记交易。虽然易于实现，但这些系统：
- 生成大量误报
- 仅对既定模式做出反应
- 努力识别新的欺诈载体
- 需要经常手动更新
与集成了业务规则引擎 (BRE) 的现代 TM/DE 平台不同，传统系统缺乏跨源关联数据所需的整体视图。
手动审查瓶颈
随着警报量每年增长 30-40%，依赖人为的调查造成了瓶颈。这种方法延长了解决时间，延迟了搁置和拒绝，并给案例调查（CI）团队带来了压力。
反应响应模型
只有在可疑交易发生后才启动的系统会造成根本的时间劣势。这种 “检测和响应” 方法：
- 未能防止损失
- 使恢复工作复杂化
- 缺乏识别新兴欺诈模式的预测能力
孤立的防御系统
跨渠道断开的安全工具阻碍了全面的风险评估。这些分散的系统：
- 制造可见度漏洞，供犯罪分子利用
- 生成会耗尽资源的冗余警报
- 错过跨频道的预警信号
缺少自动控制
传统的欺诈系统通常缺乏与核心银行平台的直接集成，这使得高风险交易无法被自动保留或实时拒绝。这一关键漏洞允许潜在的欺诈交易在人工审查之前完成，从而大大增加了财务损失。
根据Gartner的《银行支付欺诈检测市场指南》，供应商越来越注重帮助银行 “在周期的早期发现可疑活动，并尽可能在犯罪发生之前将其预防”。这种先发制人的方法代表了防欺诈策略的根本转变。
塑造 2025 年欺诈检测的 5 个关键变革趋势
1。人工智能驱动的预测分析
欺诈检测中的人工智能使金融机构能够超越反应，走向预期。下一代欺诈检测依赖于人工智能的预测能力，在欺诈活动发生之前将其拦截。
交易监控和决策引擎
大型交易模型 (LTM) 通过从海量交易数据中学习复杂的客户行为，结合强大的数据摄取、业务规则引擎评分和实时编排来显著减少误报和负面影响，从而增强银行欺诈检测。
自动调整和持续学习
自优化技术会自动重新训练有监督和无监督的模型。这些系统持续实时分析交易结果，在出现新威胁时自动更新检测参数，无需定期维护窗口。
先发制人检测信号
复杂的系统通过监控暗网侦察活动、分析攻击之前的行为异常以及检测账户操纵模式来识别预警信号。这种情报支持在欺诈发生之前通过自动封存和拒绝进行主动干预。
关键影响： 实施预测分析的金融机构已经看到了这一点 欺诈损失减少了60％，同时将误报减少了50％，极大地改善了安全性和客户体验。
2。行为生物识别：通过用户行为增强安全性
身份验证正在演变，不仅仅是客户知道的（密码）或拥有的（设备），而是他们与系统的自然交互方式。
被动持续身份验证
设备指纹识别 分析独特的行为模式，例如在与银行平台进行正常交互期间的打字节奏、鼠标移动和触摸手势，即使拥有有效的凭据也能检测到冒名者，同时消除传统的身份验证障碍。
设备智能
根据硬件和软件属性创建唯一的设备标识符，这些标识符在 IP 变更、隐私浏览或 Cookie 删除后仍会持续存在，从而在不损害隐私的情况下实现风险评估的一致识别。
多模态生物识别融合
将多种生物识别因素（结合指纹、语音和人脸识别以及行为分析）集成到全面的身份验证配置文件中，从而创建极难突破的安全屏障。
关键影响： 毕马威会计师事务所的《2025年全球银行诈骗调查》 强调指出，64％的银行报告说，分析历史客户数据以定义 “正常” 行为可以有效发现异常情况并减少误报，而63％的银行认为实时监控对发现未经授权的活动有效。
3.实时交易情报，即时防范欺诈
由知识图谱和知识图谱提供支持的实时欺诈检测 机器推理 是在不干扰客户的情况下防止欺诈的关键。加速支付需要同样快速的欺诈检测。
亚毫秒决策引擎
在 200 毫秒内评估交易风险的高级系统可以在不延迟合法付款的情况下进行实时欺诈检测。这种瞬间分析可以为快速支付网络提供保护，同时保持无缝的客户体验。
知识图和网络图
映射账户、设备、交易和实体之间连接的交互式网络可视化揭示了隐藏的欺诈关系。通过揭示看似无关的活动之间不明显的联系，这些工具可以帮助调查人员识别整个犯罪网络，而不是孤立的事件。
关键影响： 集成的数据分析支持 与传统方法相比，欺诈检测速度提高了60％，误报率进一步减少了40％。瞬间决策引擎使银行能够立即停止或审查交易，在交易完成之前防止欺诈。
4。统一反欺诈和反洗钱平台：打破孤岛
统一欺诈和 反洗钱 系统集中数据，简化合规性并缩短调查时间。银行越来越多地采用综合欺诈解决方案来取代分散的积分产品。
FRAML 集成
合并欺诈和反洗钱业务的整合平台揭示了全面的风险模式，同时通过简化的工作流程降低了技术成本并提高了合规性。
全渠道可见性
对所有交互点的集中监控可防止犯罪分子利用渠道漏洞，无论客户如何访问银行服务，都能实现持续的安全性。
关键影响： 根据 毕马威会计师事务所，59% 的银行已经实施了带有编排层的技术堆栈，将多个数据源集成到单个系统中。没有这种能力的人认为这是当务之急，他们认识到统一方法的巨大好处。
5。高级身份验证可打击合成欺诈
随着身份盗窃变得越来越复杂，验证方法必须发展。从活体检查到深度伪造检测， 身份验证 工具现在是目标 合成身份欺诈 通过识别行为异常和伪造文件。
活体检测
多层验证技术通过分析身份验证期间的微动作、纹理变化和响应模式来区分真实存在的人体和数字表现，从而有效阻止深度伪造和演示攻击。
文档验证增强功能
先进的身份验证技术通过检测像素级更改、不一致的安全功能以及人工审阅者看不见的异常来识别被操纵的身份证件。
关键影响： 高级身份验证解决方案可以通过简化的流程显著减少应用程序欺诈，同时降低客户放弃率。
2025 年银行必须关注的新兴欺诈威胁
人工智能生成的社会工程
人工智能正在变革 社会工程学攻击，深度伪造和超个性化的网络钓鱼活动越来越令人信服。使用语音合成的Deepfake诈骗已经成功地冒充了高管，授权了欺诈性转账。
复杂的付款欺诈
支付系统面临新的剥削技术，尤其是授权推送支付（APP）诈骗，在这种骗局中，受害者被操纵，心甘情愿地向犯罪分子转移资金。随着实时支付在全球的扩展，欺诈者正在制定利用其不可撤销性的策略。
有组织的欺诈网络
个人欺诈者正在让位于具有专业角色和技术专长的复杂犯罪组织。这些专业网络在运作 money mule 账户 在司法管辖区分层和掩盖被盗资金。
面向未来的欺诈防御的战略建议
1。投资下一代检测平台
除了对传统系统的渐进改进之外：
- 采用 AI 优先的 TM/DE 解决方案： 实施 人工智能驱动的欺诈检测 具有原生机器学习功能和强大的编排层。
- 平衡精度和速度： 部署专为实时交易环境设计的解决方案，能够在几毫秒内做出准确的风险决策。
- 采用自适应检测： 利用将基于规则的逻辑与高级分析相结合的系统，识别已知模式和以前看不见的欺诈策略。
2。建立超个性化的风险框架
- 创建特定客户的风险档案： 利用有监督和无监督的机器学习模型来分析交易历史、设备使用模式和行为生物识别信息。
- 部署动态身份验证层： 实施自适应安全性，根据交易风险、客户历史和环境因素自动调整验证要求。
- 使用替代数据进行增强： 整合标准信用信息之外的非传统数据源，以获得更全面的风险视图。
3.制定全面的欺诈情报策略
- 实现统一的跨渠道可见性： 部署整合所有客户接触点的交易监控的技术。
- 建立情报共享协议： 创建用于内部和外部交换威胁数据的结构化框架。
- 部署实时性能监控： 使用分析仪表板持续衡量检测效果和新出现的威胁模式。
4。拥抱协作智能
2025年，没有任何机构能够单独打击欺诈行为：
- 加入跨领域威胁共享： 加入实时交换匿名欺诈信号的行业联盟。
- 建立值得信赖的合作伙伴网络： 与电信提供商、支付处理商和技术供应商建立安全的数据共享框架。
- 协调区域防御： 加入当地防欺诈小组，应对特定地区的威胁。
5。优先考虑运营效率
- 自动执行例行任务： 实施可自动执行调查步骤、数据收集和报告的解决方案。
- 部署 AI 辅助案例管理： 使用智能系统对警报进行分类、指导调查工作流程并提出后续步骤建议。
- 建立明确的上报框架： 定义具有明确路径的结构化协议，以实现快速搁置、拒绝和调查。
前进之路：你准备好了吗？
2025 年的金融欺诈格局将以前所未有的复杂性、规模和速度为特征。银行面临着一个明确的选择：继续使用越来越过时的方法，或者拥抱人工智能驱动、协作和以客户为中心的欺诈检测的变革潜力。
那些当今投资于高级检测能力的人将最有能力在未来快速发展的金融生态系统中保护客户、声誉和利润。
您的组织正在采取哪些措施来为新出现的欺诈威胁做准备？分享你的想法或 联系信托决定 了解我们如何帮助您加强 2025 年及以后的欺诈防御策略。
