9、人工智能与机器人流程自动化在银行业的应用与企业变革

人工智能与机器人流程自动化在银行业的应用与企业变革

一、银行业欺诈运营现状与挑战

在当今数字化时代，金融欺诈和诈骗问题在银行业中愈发普遍，给银行和客户都带来了巨大的损失。比如，我们常常会收到以账户到期或手机停用为由索要一次性密码（OTP）和密码的信息或电话。诈骗者会利用客户的账户、卡片或网上银行凭证，在客户不知情的情况下从其账户向自己授权付款，像身份盗窃、借记卡或信用卡凭证被盗用等情况时有发生；还有诈骗分子通过网络钓鱼、电话诈骗、社交媒体诈骗等手段，诱使客户授权从其银行账户向诈骗者账户付款，或者让客户泄露账户安全信息。

相关报告显示，普华永道（PwC）2020 年全球经济犯罪和欺诈调查指出，两年内与欺诈相关的犯罪造成了高达 420 亿美元的损失；ukfinace.org 的报告也表明，2020 年支付卡、远程银行和支票等方面的未经授权金融欺诈损失总计达 7.838 亿英镑。毕马威（KPMG）的一项调查发现，与欺诈相关的成本增长速度远远超过了用于预防欺诈的支出。

银行的欺诈运营主要有两个维度，即应对欺诈攻击和预防欺诈。在这两个方面，数据和技术是高效欺诈运营的关键推动因素。它们可以通过检测模式、识别异常值以及建立资金流向的可追溯性来有效打击欺诈，并且在检测和处理欺诈时显著提升人类的智能判断能力。

银行的欺诈运营具有明确的功能和子功能，与发生的欺诈类型相匹配。欺诈的子功能包括诈骗、卡欺诈、非卡欺诈、延迟付款等。欺诈通常通过受影响的客户、银行系统（手动或自动）检测并发出警报，或者由审计和举报人等第三方检测并报告。其中，大多数欺诈案件通常是由客户报告的。

欺诈运营过程从高层来看，包括从各种源系统和外部机构准备和整理数据，然后进行分析以发现数据之间的模式