🎯 情报来源：Artificial intelligence
随着生成式人工智能（GenAI）的快速发展，金融欺诈正呈现前所未有的加速态势。据预测，到2030年，合成身份欺诈造成的年损失将达到至少230亿美元。这一趋势迫使银行机构紧急开发新的欺诈检测和预防系统，重点关注基于身份识别的欺诈预防，以及由人工智能和机器学习驱动的解决方案。
8月6日美东时间下午2点，American Banker技术执行编辑Penny Crossman将与PNC银行企业欺诈产品管理高级副总裁Gasan Awad、Mitek首席产品官Chris Briggs共同探讨网络分析、GenAI建模和生物识别技术如何显著提升数字欺诈的检测和预防能力。此次讨论将涵盖各类数字欺诈日益增长的频率和复杂性、为欺诈者赋能的技术及其最大影响领域、GenAI在制造逼真深度伪造中的作用，以及如何建立依赖适应性和协作性的安全文化等关键议题。
💡 核心要点
- 到2030年，合成身份欺诈预计造成至少230亿美元年损失
- 8月6日行业领袖将探讨AI驱动的反欺诈技术解决方案
- 网络分析、GenAI建模和生物识别技术成为反欺诈关键武器
- 深度伪造技术因GenAI进步而变得更加逼真和危险
- 银行需建立基于适应性和协作的新型安全文化
📌 情报分析
技术价值：高
GenAI在欺诈检测(如网络分析建模)和欺诈实施(如深度伪造)两方面都具有重大影响力。生物识别等反制技术需持续创新才能保持优势。
商业价值：极高
230亿美元的潜在损失规模凸显了AI反欺诈解决方案的急迫商业需求。银行在反欺诈技术上的投入将直接影响客户信任和合规成本。
趋势预测：高
金融行业将加速采用多模态生物识别+AI分析的复合解决方案。未来3-5年内，实时欺诈检测系统将成为银行数字化基建的标准配置。