ADVANCE.AI：東南亞智能反欺詐白皮書2021（35頁）.pdf

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1、11讓人工智能成為商業安全忠實的守護者2021ADVANCE.AI 2021 年度智能反欺詐白皮書（東南亞版）www.advance.ai2www.advance.ai免責聲明本文件僅提供信息參考，其呈現了截至本文件發布之前，ADVANCE.AI 當前產品服務和實踐的基本信息，后續相關信息如有變動，恕暫不另行通知，本文件中有關ADVANCE.AI 的部分信息以摘要形式提供，可能并不完整。本文件陳述的信息（包括產品功能、建模和數據可用性等）不屬于 ADVANCE.AI 的服務承諾或產品特性承諾。ADVANCE.AI 或其董事、員工、代理、附屬機構和許可人，對本文件以及本文件包含的信息、本文件中陳

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3、是 ADVANCE.AI 的獨家機密，除非得到 ADVANCE.AI 的同意，否則不得向任何第三方或公眾復制或分發該信息。未經 ADVANCE.AI 事先書面同意，該信息不得用于任何其他目的。www.advance.ai3目錄461117192324293234摘要東南亞地區概況最新趨勢東南亞常見欺詐風險為什么東南亞是詐騙犯罪的“溫床”？防范欺詐：時不我待，行動起來反欺詐洞察擁抱人工智能迎接未來：更安全、更智能ADVANCE.AI，深耕亞太市場，科技賦能發展www.advance.ai4摘 要作為世界矚目的新興經濟體，東南亞地區的經濟增速正在成為全球發展進程中少有的亮點。在過去的五年，東南亞經

4、濟以平均每年提升 5%的速度穩步增長，且在過去十年中，一直保持著領先全球平均增長率約 2%的傲人成績。高速發展的東南亞，正在成為世界上增速最快的區域經濟體之一，預計到 2030 年，東南亞將躍升為世界第四大區域經濟體。除了蓬勃發展的經濟，東南亞地區多元化的人口結構、豐富的人力資源，也成為該地區受人關注的發展特色。新加坡、馬來西亞、印度尼西亞、菲律賓、越南和泰國，作為東南亞地區六個經濟增速排前列的重要國家，它們的人口數總和已經超過 5.7 億，幾乎比整個歐洲的人口總數還要多。經濟的增速發展激發了城市化進程的腳步，也帶動了東南亞地區消費水平的快速提升。富裕起來的當地居民，他們擁有了更多的可支配收入

5、，更強大的購買力“買買買”的消費欲望，也大幅提振了當地金融服務業的發展規模。然而，縱觀整個東南亞地區，金融服務業并沒有得到均衡發展，甚至表現為兩個極端：在新加坡，居民使用銀行服務的比例高達 98%；而在該地區其他發展中國家里，包括印度尼西亞、越南、菲律賓，目前還有約 70%的居民沒有銀行賬戶，也從來沒有體驗過傳統的金融服務。除此之外，相比其他發達國家集中的地區，東南亞還經常發生嚴重的金融詐騙與犯罪事件，這一切，不僅由于大量當地居民缺乏信用意識和金融常識，也由于多數國家效率低下的身份驗證系統、反欺詐系統，造成了該地區金融機構普遍風險管理的脆弱。一大批新興的東南亞科技創業企業正在試圖緩解區域中這類

6、發展不平衡的問題，縮小居民與金融機構之間的信息差距。他們聯合傳統金融機構、銀行和其他具有前瞻市場眼光的新興機構一起，致力于推動東南亞金融服務業的數字化轉型借助數據分析、人工智能等先進技術的力量，伴隨著數字銀行、移動支付、電子商務的發展，危機變成了機遇。在新的智能數字化時代，東南亞金融機構能夠更加迅速、準確地確定“好客戶”“壞客戶”之間的區別，從而增加對真正有需求客戶的貸款支持。同時，在技術力量的推動下，金融普惠的愿景亦逐步得以實現即使以前從未體驗過銀行服務的人，比如偏遠www.advance.ai5山區的農民，或者海邊農村城鎮的漁民，如今也擁有了便捷享受數字金融服務的權利這一切，正是傳統金融業

7、結構改革的真正意義。這個新時代，確實是東南亞蓬勃發展的時代。全球的資金都在源源不斷地涌入，當地企業的估值水平也在飆升，投資者們看好這個新興市場，這里有快速增長的 GDP、強大的消費能力，還有一大批年輕的、享受互聯網和移動應用的數字時代“新東南亞人”。然而，如何加強控制和化解發展中的各類風險，確保數字經濟和普惠金融的可持續發展，依舊是東南亞地區面臨的一項嚴峻的挑戰。畢竟，只要有機會，欺詐就存在。在數字化的新時代，各行各業都開始探索，并嘗試依賴新一代科技去變革傳統他們尤其看好人工智能的應用利用其自動化瑣碎的任務、分析數據、改善客戶服務，更好實現風控合規。在東南亞，智能數字化改革的風潮從金融行業開始

8、，正在影響著越來越多的行業。然而，與此同時，欺詐行為也在“演進”。多份研究報告與時事新聞的統計數據均顯示：數字化轉型助力經濟發展，給我們的日常生活帶來了顯著的改善，但這些進步也使人們面臨著更高的欺詐風險，還有新型詐騙的威脅，如黑客攻擊。欺詐者竊取身份和實施詐騙的手段在數字化時代也在發生著顯著變化他們也會運用高科技，實施遠程欺詐；目標精準，難以追蹤這一切，都增進了欺詐防范的難度。2020 年是不尋常的一年，新冠肺炎疫情的意外爆發與流行，讓全球非接觸式業務和遠程服務都出現了驚人的增長，而與此同時，身份欺詐事件層出不窮。這場被政策學者米歇爾伍克定義為“灰犀?，F象”的新冠疫情，在敲響全球公共衛生安全警

9、鐘的同時，也讓人們對數字化時代的欺詐有了一個全新的認知和警惕，同時再一次揭示了當今世界風險管理面臨的最嚴峻挑戰之一身份安全。在世界金融發展史上，一件看似微小的欺詐交易，就可以導致全球金融危機的爆發。雖然如今，人們已經可以利用技術，發現更多隱蔽的欺詐行為，但是，打擊欺詐是一場永無止境的戰斗，在新的數字化時代，保持警惕并積極部署反欺詐解決方案依舊至關重要。在這份白皮書中，ADVANCE.AI 基于自身實踐，針對東南亞地區的風控痛點，提出了詳細的智能反欺詐見解和解決方案，希望能為東南亞金融機構、各行各業，或有意愿開拓東南亞市場的各國企業提供一個新的思考角度，讓企業能在以人工智能為代表的新科技發展進程

10、中獲益更多，讓企業能在智能數字時代的發展中，更好利用人工智能讓其成為自身商業安全忠實的守護者。www.advance.ai6東南亞地區概況本期白皮書中的數據信息主要覆蓋以下五個東南亞國家：印度尼西亞、菲律賓、越南、泰國和新加坡。圖 1，來源：世界銀行（World Bank），最新數據截至 2019 年，查詢時間 2020 年 11 月2019 東南亞各國 GDP www.advance.ai7圖 2，來源：世界銀行（World Bank），最新數據截至 2019 年，查詢時間 2020 年 11 月圖 3，來源：世界銀行（World Bank），最新數據截至 2019 年，查詢時間 2020

11、年 11 月2019 年東南亞各國人均 GDP2019 年 GDP 增長率（年百分比）www.advance.ai8東南亞各國人口東南亞各國人口平均年齡圖 5，來源：Statista 數據，2020 年圖 4，來源：世界銀行（World Bank），最新數據截至 2019 年，查詢時間 2020 年 11 月www.advance.ai9東南亞手機用戶與互聯網用戶在總人口中的比重傳統金融服務覆蓋率與數字金融服務覆蓋率的比較圖 6，來源：GSMA Intelligence（2020 年 1 月，基于 2019 年第四季度數據統計）備注：統計數量百分比超過 100%的原因是由于一個用戶可能持有多個

12、手機設備造成圖 7，來源：摩根大通；GlobalWebIndex 數據（2019 年第三季度）；菲律賓中央銀行數據www.advance.ai10圖 8，來源：GlobalWebIndex 數據(基于 2020 年第二季度數據統計)東南亞電商用戶網絡覆蓋率與移動電商用戶網絡覆蓋率的比較東南亞在線消費人均支出與東南亞人均 GDP 的比較圖 9，來源：綜合 Digital2020 報告數據；Statista digital market outlook 報告數據；世界銀行和國際貨幣基金組織數據www.advance.ai112020 年企業面臨的兩大風險 數字欺詐風險最新趨勢2020 年注定是全球

13、震蕩動蕩的一年。新冠肺炎疫情的流行對全球政治、經濟、就業產生了重大影響。用政策學者米歇爾伍克（MicheleWucker）創造的術語，新型冠狀病毒的爆發應該被定義為“灰犀牛（Grey Rhino）事件”這是一種危險的，一直都存在極大爆發機率，但卻被大部分人認為不可能在短期內發生，而被嚴重忽視的事件。那么，當新冠疫情這只巨大的“灰犀?！闭娴膩砹?，各行各業正在面臨的最大風險是什么？新冠肺炎疫情激發了網絡購物和線上服務的蓬勃發展。當人們在家隔離時，他們通過網絡去購買日常生活所需，也不得不開始遠程工作，然而，互聯網使用頻率的驟然增加，加劇了一個嚴重問題：數字欺詐（亦稱在線欺詐、網絡欺詐）。數字欺詐是指

14、利用互聯網服務或具有互聯網接入能力的軟件來詐騙受害人，或以其他方式利用受害人獲取不正當的利益。根據美國聯邦調查局的總結，幾種常見的數字欺詐方法包括:商業電子郵件泄露：泄露合法的商業電子郵件帳戶，通過社工形式（一種黑客攻擊手段）或其他計算機入侵技術進行未經授權的資金轉移。數據泄露：從安全位置向不可信環境泄露數據，這種手段既可能針對個人，也可能針對企業，尤其是隱私、敏感或機密類信息受到泄漏威脅的可能性最大。拒絕服務：中斷授權用戶對任何系統或網絡的訪問，通常由惡意欺詐意圖引發。電子郵件賬戶泄露：犯罪者使用被泄漏的他人電子郵件地址，要求不知情用戶向欺詐賬戶付款,類似于“商業電子郵件泄露”手段，但目標對

15、象更廣泛。惡意軟件：這是一種旨在損壞或禁用計算機或計算機系統的軟件，有時犯罪者會使用這類軟件向受害者騙取資金。www.advance.ai12 網絡釣魚/欺騙：常見“網絡釣魚”，往往通過電子郵件、短信等通信渠道進行。比如，欺詐者發送一封電子郵件，杜撰內容吸引用戶注意，并試圖引導用戶訪問指定網站，而這個網站是用來獲取這些毫無戒備的收件人相關個人信息的“釣魚網站”。而另一種經常發生的網絡釣魚方式，是利用偽造地址的電子郵件傳播、發布相關信息，騙取不知情收件人的信任，獲得相關敏感信息或機密賬號。勒索軟件：勒索軟件常通過含有“釣魚信息”的電子郵件，向終端用戶頻繁發送、傳播，系統一旦感染此類軟件，會導致網

16、絡上敏感文件的快速加密、鎖定、或無法破解，達到欺詐者的破壞目的。數字欺詐風險即是指企業遭遇此類欺詐的可能性，新冠肺炎疫情的爆發在短時間內顯著加劇了各行各業數字化的進程，也增加了其面臨數字欺詐的風險。在東南亞，幾乎沒有一個行業可以免受此次新冠疫情帶來的負面影響，甚至是博彩業。從數字欺詐的方式來看，偽造電子郵件欺詐和利用帶有“釣魚鏈接”的垃圾郵件欺詐，是東南亞地區自新冠肺炎疫情大爆發以來出現最頻繁的數字欺詐類型。除此之外，東南亞地區組織經常遭受的數字欺詐案件類型還包括：使用假身份：使用假身份欺詐是指一人未經授權，盜取他人身份信息實施不正當行為，或制造假身份進行欺騙行為。在線使用假身份進行欺詐，通常

17、具有隱蔽性強、實施形式多樣等特點。例如，欺詐者試圖從某在線金融平臺非法獲得貸款，他們使用假身份證，操作注冊機器人，惡意注冊多個用戶賬戶以獲取更多信貸額度金融平臺很難追蹤此類貸款。疫情期間，大量網絡詐騙分子還冒充政府機關、電信服務商、物流公司的員工，甚至假扮社保機構的代表進行欺詐，他們利用假身份誘使居民披露個人機密信息，如網上銀行信息、護照信息和身份證號碼。為了避免這種欺詐攻擊，東南亞許多金融機構已經通過部署數字身份驗證解決方案來加強客戶認證流程。新一代人工智能身份識別技術，如活體檢測技術和人臉比對技術，在幫助金融行業防范身份欺詐的問題上發揮了至關重要的作用?！皭阂庋蛎h”：通過使用注冊機器人以

18、及非法獲得的身份、或制造的假身份，欺詐者批量注冊用戶帳戶，以便從特定的在線平臺上薅取利益。例如，一個欺詐者注冊了數百個賬戶，為了從一個新開設的電子商務網站上獲取優惠券，利用“活體檢測”技術可以對此類惡意注冊進行攔截和禁止。交易欺詐：一些注冊用戶心存僥幸，意圖利用系統漏洞得到不正當利益。云平臺數據泄露：疫情期間，用于遠程工作和在線教學的虛擬會議、視頻通話活動激增，出現大量專門針對此類云平臺的網絡攻擊，因為云端部分包含豐富個人信息的數據可以被利用來獲取經濟利益。www.advance.ai13信貸風險是指借款人未能履行償還貸款或相關借貸合同義務而導致損失的可能性。換言之，當借款人存在可能影響其按時

19、償還貸款的不利變化時，違約、逾期的可能性越高，則信貸風險越高。國際貨幣基金組織稱：“新冠肺炎疫情引發了全球經濟前所未有的危機?！钡兔缘南滦薪洕h境，失業率驟然攀升，高利率網貸亦在悄然增加。疫情之下，為了維持經濟的平穩，幾乎每個國家都需要提供“一攬子援助”或制定大量財政刺激計劃幫扶市場，東南亞各國也不例外。然而，短期頻繁推出的大量財政刺激計劃，可能并不足以幫助到每一家中小微企業都順利抵御危機，反而還可能導致一些投資者認定當地金融風險增高，而將原有投資項目向外國轉移。事實上，全球債務水平在新冠肺炎疫情爆發之前已經達到了歷史最高水平。根據國際金融研究所的統計數據，截至 2019 年末，全球債務（包括

20、私人和公共債務）已超過 250 萬億美元。國際貨幣基金組織的計算亦提出了警示：當前近 90%發達經濟體的公共債務比率高于 2008 年之前。而新興國家經濟體，平均而言，其不斷增長的債務比率與上世紀 80 年代以及 90 年代初金融危機時的比率相似。在深刻的不確定性中，回顧與比較歷史上的全球性金融危機，這次的新冠肺炎疫情對經濟的影響更為嚴峻。從微觀層面來看，疫情致使各行各業不得不同時處理四重風險：公共衛生危機、經濟衰退、金融不穩定以及緊張的國際關系這也是前所未有的。在東南亞，一些初創新興企業可能還會發現：自身尚未完全掌控管理本地市場某些潛在風險的經驗，卻突然必須轉向應對新冠肺炎疫情，這著實給企業

21、運營帶來了巨大壓力。與此同時，企業投資和外部需求的下降導致了相關流動性風險，對于現金儲備實力往往不夠雄厚的中小微企業而言，這又是一個嚴峻的挑戰。分析師預測：2020 年，東南亞各國的破產案將激增 25%。即便是作為東南亞最穩定的經濟體新加坡，其破產率也可能增長至 10%以上。信貸風險 革新客戶服務優質的客戶服務對于任何企業都至關重要。在過去，企業通過培訓員工，幫助客戶解決問題；如今，金融機構通過部署智能聊天機器人，提供全天候用戶咨詢，這項技術也已成為電商企業的常規技術服務。向網上支付轉型2017 年之前，通過 ATM 機轉賬，是東南亞地區最常用的網上購物支付方式，其次才是手機銀行和貨到付款方式

22、。2017年之后，東南亞金融科技的發展讓智能手機、電腦、平板擁有了可以更便捷訪問金融服務的能力，在線支付因此得到普及，數字銀行也開始深入人心。金融科技產品正在應用于更多行業金融科技行業在東南亞的發展風頭正盛，金融科技產品幫助傳統金融機構簡化了流程，提高了效率，亦極大改善了金融服務的用戶體驗，還讓更多東南亞人享受到了金融服務的便利。金融科技創新的核心領域，如在線支付、數字銀行，亦通過持續不斷的自我變革與改進，跨界賦能，為更多領域帶來新的體驗與便捷。正如德意志銀行在其 2017 年發布的交易白皮書中所言：“金融科技的創新，就其本質而言，是一股恒久不變的力量?！比缃?，搭載有人工智能技術的新一代金融科

23、技產品，勢必將給更多行業帶來新的智能數字化體驗，例如：www.advance.ai14www.advance.ai15防范欺詐，企業普遍對人工智能技術寄予厚望將非結構化數據轉化為有價值的業務洞察力2020 年以來，人工智能技術的應用部署在東南亞地區實現了廣泛推進不僅加速應用于金融行業，而且在政府服務、零售和物流領域的技術部署也在顯著增長。企業普遍看好人工智能的應用可以利用此技術自動化瑣碎的任務、分析數據、改善用戶體驗與此同時，金融機構更是普遍認為，利用人工智能，能夠有更多機會發現不斷演變的欺詐模式，確定客戶的信用價值，做出更好的商業預測，提前防范潛在的欺詐活動。數據是人工智能技術發展的源泉，智

24、能反欺詐的關鍵亦在于充分開發算法，提升計算能力，發現更多數據之間的聯系，實現對欺詐的提前防范或精準識別。隨著監管越來越嚴格，如何將在日常商業活動中產生的各類非結構化數據，轉化為有價值的業務洞察力，并將這些數據開發成打擊欺詐的有力工具，成為東南亞金融和各類在線商業風險管理的一個重要關注點。數據是人工智能技術發展的源泉，而算法的創新在于數據挖掘與采集技術的發展。風控工程師都在努力研發新的算法，不過在這個過程中，經常會遇到樣本數據數量不平衡的問題。具體來說，利用人工智能技術，即可以通過算法來發現異常跡象，標記可疑行為，并在必要時阻止欺詐行為。例如，保險公司使用人工智能技術，分析投保人申請索賠時涉及的

25、個人信息和事實信息間的聯系，判斷是否存在欺詐性索賠；證券公司不僅利用人工智能中的機器學習分析股票市場數據，還會采用了人工智能驅動的“虛擬助手”機器人，進行客戶查詢以及交易前的用戶“情緒分析”“風險承受能力分析”，以提高欺詐檢測能力。根據研究機構 Forrester 2019 年的一項研究顯示：全球大約有50%的金融機構已經在利用人工智能技術來檢測欺詐行為。且伴隨著人工智能技術的深入發展，這一數字有望繼續增長。www.advance.ai例如，在銀行業，風險工程師需要一定數量的欺詐交易數據，以便準確地構建反欺詐模塊。然而，這一要求并不容易滿足，因為欺詐性交易往往只占銀行交易總量的極小部分，而且生

26、成此類數據的成本太高。即使收集銀行歷史上所有的欺詐交易數據，可由于欺詐模式的變遷，這些數據也不足夠使用。在這種情況下，如果僅僅依賴于與欺詐有很強相關性的結構化數據，就很難訓練出一個高精度的反欺詐模型。針對此，正如許多人工智能驅動的反欺詐解決方案所做的那樣，如果將合規可用的結構化和非結構化內容結合起來，為企業建立一套有章可循的信息體系，便可以實現更好的數據挖掘策略。人工智能反欺詐技術的數據挖掘涉及使用數據、統計分析和定量模型，這些模型可以為風控工程師提供有價值的商業見解并生成有意義的信息。當應用于欺詐檢測時，數據挖掘還能允許科學家有效分析更大型的數據集，以更精準地檢測到可能的欺詐活動或異常模式。

27、在任何涉及現金流的業務或政府活動中，欺詐都可能發生。隨著各行各業日益數字化，大約 80%的數據都是以非結構化的形式廣泛傳播。這些數據資產包含了大量有價值的信息，合理合規的使用，可以為反欺詐工作部署發揮重要價值。但能如何訪問并有效挖掘這些非結構數據，依舊是很多公司面臨的挑戰。16www.advance.ai17最常發生的欺詐行為：身份盜竊東南亞常見欺詐風險最受關注的欺詐類型根據 Worldpay 的一項研究，東南亞地區最受關注且高頻發生的欺詐行為分別是：身份盜竊（71%）、網絡釣魚（66%）和賬戶欺詐（63%）。信用卡也是東南亞地區最受網絡欺詐關注的目標。身份盜竊是指獲取他人的個人信息并冒用其身

28、份進行非法交易或購買的欺詐行為，盜用身份的方式多種多樣。一般而言，當犯罪分子使用不同身份進行交易時，他們通常只是簡單地盜用一個現有的身份，而不是偽造一個新身份，因為這樣做相對比較容易，得手較快。因此，詐騙者常以個人信息為竊取目標，如姓名、地址、電子郵箱、信用卡或賬戶信息，以便能利用此信息實施下一步欺詐計劃或完全竊取他人的身份實施犯罪。例如，他們能夠用他人身份在網上訂購物品，并通過竊取的信息，盜用他人的信用卡或賬戶扣款付費。另一種常被欺詐者使用的身份盜竊手段被稱為“釣魚”。比如，當用戶正在登陸其銀行平臺，一個典型的“釣魚”行為，會將用戶對銀行網站的請求重新定向，并將其發送到一個假網站（即“釣魚網

29、站”），詐騙者誘使毫無戒心的用戶訪問這個詐騙網站，以竊取用戶的密碼，然后利用密碼接管用戶現有的賬戶和身份。一些老練的詐騙者甚至會攔截客戶與商家之間（或客戶與銀行之間）的通信，以竊取登錄數據或通過機器人程序進入某人的賬戶。www.advance.ai18數字經濟的蓬勃發展，東南亞已成為欺詐相關犯罪的一個主要目標地。國際刑警的相關研究和報告均顯示：東南亞國家面臨著一系列的數字欺詐威脅，包括僵尸網絡、網絡釣魚活動、銀行惡意軟件、勒索軟件、商業電子郵件泄露和加密劫持等。除了東南亞地區，全球也正在面臨著相似的欺詐威脅。上述威脅大多數是通過電子郵件傳播的，調查顯示，電子郵件是惡意軟件傳播（占據其中 92.

30、40%的傳播方式）和網絡釣魚攻擊（占據其中 96%的傳播方式）的首要載體，大量的惡意電子郵件、郵件推送和勒索軟件持續困擾著東南亞的企業和消費者。如今，16%的東南亞電商市場正在向超過谷歌公司（Google Inc.）在研究中所預測的目標“2025 年產值達到2000億美元”大步邁進，電商企業正在東南亞蓬勃發展，不斷拓展業務領域，以滿足不斷增長的客戶需求。但很明顯，風險管理系統在此行業的實施并不順利綜合圖 12 的調查統計，平均約有 32%的東南亞居民曾在各類電子商務和服務領域遭受過欺詐。電商欺詐行為不斷增加，替代性支付的方式也在吸引著犯罪分子。雖然這種增長本身并非新鮮事（自1993 年以來，電

31、商欺詐每年都在增加），但其增長速度令人印象深刻。最頻繁遭遇欺詐的行業：電商行業最頻繁使用的欺詐方式：網絡釣魚和勒索軟件圖 12,來源：AppsFlyer2019 年數據www.advance.ai19東南亞一度被視為是欺詐分子的“溫床”，數字化時代的網絡欺詐也沒有放過這個地區2019 年，東南亞因數字欺詐遭遇的損失高達 2.6 億美元。東南亞頻繁遭遇的數字欺詐主要集中在金融和電子商務行業，這也是由該地區移動互聯網普及率增高，年輕消費群體不斷擴大，當地居民可支配收入增加所驅動的。分析認為，印度通過對東南亞最大國家印度尼西亞的分析，有關東南亞欺詐頻發的根源，我們了解到以下因素：為什么東南亞是詐騙犯

32、罪的“溫床”？尼西亞、越南和泰國被視為為受欺詐影響最嚴重的國家，因為它們擁有龐大的人口，年輕人，且大部分缺乏對于數字欺詐風險的防范意識。自古以來，東南亞具有連接東西方商業的巨大市場價值，吸引了全球眾多投資者。當地各國政府也在積極制定對外國企業的稅收優惠政策，以更好吸引投資。然而，由于該地區各國經濟發展和基礎設施建設的不平衡，反欺詐能力也相應失衡，區域里的各個國家，并沒有足夠的能力可以執行同樣嚴格標準的反欺詐措施，這給予了欺詐分子可乘之機。圖 13，來源：世界銀行數據（訪問時間：2020 年 11 月）www.advance.ai20印度尼西亞正處于數字化轉型的關鍵時期，各行各業都在為這場變革摩

33、拳擦掌，積極籌備，尤其是金融行業。然而，由于印度尼西亞國家身份驗證系統的低效和復雜，數字化轉型的變革中受到很多阻礙。在過去很長一段時期里，一個印度尼西亞人，可以任意使用以下多種身份證件進行身份驗證，或連入公共設施、網絡服務，這些身份證件包括：KK（家庭卡）、KTP（身份證）、NPWP（稅卡）、SIM（駕照）、BPJS（社會保障卡）、KIP（智能卡）和 Kartu Pemilu（選舉卡）等。此前，詐騙分子利用這一漏洞，可以同時使用不同的身份證件申請銀行貸款或服務，甚至更改身份證的個人資料照片，向同一機構提交多份貸款申請實施欺詐。為了解決這個問題，2011 年，印尼政府推出了 e-KTP（電子身份

34、證）。然而，在 e-KTP 推廣過程中，由于當時政府官員的腐敗，讓犯罪分子有了可乘之機，借機非法取得制作機密，偽造了大批假冒 KTP 證件并用于市場。而與此同時，在當時的印尼，要核實一張身份證上的身份是否屬于這個人，難度極大，唯一的方法就是訪問政府數據庫，這讓偽造證件大肆橫行，無所忌憚。為何會造成這樣的情況？公民對身份欺詐的認識有限；當地信息技術設施陳舊；信用數據收集和使用的效率低下這些與數字經濟蓬勃發展不相匹配的風控管理水平，讓防范身份欺詐，成為了印尼當局面對的一項重要挑戰。印度尼西亞，作為東南亞人口數量最多的國家，卻只有 2%的人口擁有信貸記錄，不到 50%的人擁有銀行賬戶。但在這樣的情況

35、下，印尼居民不良資產率卻高達 40%。很多時候，欺詐者利用毫無戒心的消費者，騙取他們的身份信息來獲得貸款，使得大量不知情的受害者背負著數百萬盧比的債務。身份驗證效率低下圖 14，來源：世界銀行全球金融普惠數據（訪問時間：2020 年 11 月，世界銀行該數據更新時間至 2020 年 1 月）數字經濟的發展給印尼金融環境帶來了改變，從 2017 年到 2019 年，印尼在線貸款發放規模呈指數級增長，短短 2 年間增長了 30 倍。但正如前文所提及的，對于這個曾經“只有 2%的人口有信貸記錄，不到 50%www.advance.ai21東南亞，是一個“年輕”且孕育著希望的地方?！跋Ｍ贝碇粬|南

36、亞所吸引的全球眾多投資者，也代表著人口數量日漸龐大的東南亞中產階級家庭和高收入人群。根據布魯金斯學會的研究，預計 2020 年，亞洲中產階級將達到 20 億，2030 年將達到 35 億。此外，從2018 年到 2019 年，新加坡、馬來西亞、泰國、菲律賓和印度尼西亞的百萬富翁和高凈值人群數量增加比例幅度約為 4%5%?！澳贻p”是東南亞的另一個顯著特點。與歐洲和北美老齡化嚴重的發達國家相比，東南亞地區（泰國除外）的出生率近年來一直呈上升趨勢。隨著年輕人口的不斷增長，該地區互聯網使用量激增。根據世界銀行的統計，東南亞主要國家的互聯網使用率已攀升至 30%，特別是印度尼西亞和越南（有些國家甚至超過

37、 80%）。而在這其中，互聯網寬帶連接的使用率不到 10%，這表明當地人聯網使用的主要是移動設備。而伴隨著互聯網使用量的增長，東南亞使用在線金融服務的用戶數量也在迅速增長，現已遠遠超過了擁有銀行賬戶的人數，特別是在印度尼西亞和越南。整體而言，年輕用戶群體社會信用、數字安全意識淡薄，使得整體被欺詐率顯著上升。社會信用意識淡薄，缺乏數字信用體系圖 15，來源：世界銀行數據（相關數據截止更新于 2020 年 3 月，訪問時間 2020 年 11 月）備注：互聯網連接率包括移動連接率和寬帶接入率的人擁有銀行賬戶”的國家，金融普惠改革的推進和發展正在受到缺乏完善的數字信用體系的威脅，也頻繁受到身份盜竊問

38、題的困擾。此外，印度尼西亞金融機構缺乏一個集中的標準支付系統，這也使得犯罪分子容易利用此弱點，利用高科技手段實施金融詐騙。www.advance.ai22此外，能夠吸引更多投資和交易的行業，也是欺詐分子意圖欺詐的首要目標行業。在東南亞，電子商務、IT 和金融業是近年來規模增長速度最快的行業，也是欺詐案件發生頻率最高的行業。圖 16，來源：Crunchbase 數據，清科 2020 年 3 月發布的研究數據備注：圖表數據的研究時間范疇為 2010 年至 2019 年上半年圖 17，來源：Crunchbase 數據，清科 2020 年 3 月發布的研究數據備注：圖表數據的研究時間范疇為 2010

39、年至 2019 年上半年防范欺詐成本高、數字基礎設施落后，不同區域的風險管理受限于客觀條件，可能無法得到統一執行，是東南亞反欺詐部署面臨的另一個挑戰該地區大多數公司，特別是初創企業，風險管理流程相對老舊，例如，雖然東南亞網絡業務蓬勃發展，但當地大量電子商務企業尚未部署實施有效的工作流程來防范網絡欺詐。據統計，迄今，依舊約有 42.2%的東南亞電商企業采用傳統人工審核訂單的方式以確保訂單真實性，然而，人工審核訂單的流程容易存在操作誤差，因此，人工審核訂單的合格率又僅有 98.5%。這些統計數據表明，依賴人工操作、傳統的風險管理方式費時、費力、且效率不夠高效，可以實現進一步優化。此外，在東南亞，關

40、于保障在線安全支付方面的流程也較為欠缺。防范欺詐成本高，風險管理手段落后www.advance.ai23防范欺詐：時不我待，行動起來只要有機會，欺詐就存在。反欺詐技術和解決方案正在不斷革新，但欺詐者也在不斷窺探漏洞，尋找新的欺詐機會與手段。因此，實施持續、有效的反欺詐解決方案對每個行業都至關重要，這既是每個企業的關鍵任務，也是為維護整體社會利益，市場個體應做出的具體貢獻。預防欺詐與調查欺詐可能都要花費不菲的成本，但這是值得的花費哪怕只是檢測到了一個微小的欺詐跡象，都可以幫助公司避免更大的損失。而企業通過調查欺詐，找出欺詐根源，加強內部控制，不僅可以避免更嚴重的損失，還能讓企業更好實現未來有序、

41、長遠的發展。企業也將最終發現，再高的防范成本最終也將低于遭遇欺詐造成的直接損失。打擊欺詐需要采取懲罰性措施；需要在廣泛的社會意識層面遏制欺詐行為；同時，還要時刻保持警惕，保持監控每一個非法行為，這些，都是一套持續、有效的反欺詐解決方案，在企業管理層面必須持有的戰略思路。此外，當企業需要在全公司層面制定反欺詐政策時，企業一定要向組織傳遞這樣一個信息：如果你犯下欺詐行為，公司將采取行動。打擊欺詐還需要與社會各方面進行合作和溝通，這將對建設健全經濟體系起著重要作用。對于有意在東南亞投資和經營企業的企業和金融機構來說，ADVANCE.AI 推薦有效的反欺詐解決方案需要按照以下三個基礎步驟安全部署：立即

42、識別精準預防穩健實施24反欺詐洞察立即識別雖然從行業發展來看，有較多的反欺詐解決辦法都側重于考慮如何在欺詐事件發生之后，快速做出保護反應，但這并不意味著“主動防御欺詐”是一個新概念。從效果和影響力來看，反欺詐，主動防御比被動的方法更為有效。根據普華永道在 2020 年進行的一項調查研究顯示：52%的全球欺詐案件和 43%的東南亞企業所經歷的破壞性欺詐事件，最初都是由可以實施主動監測防御的企業反必要性：阻止欺詐機會實施方法：更好了解客戶欺詐措施（如監控）所發現的，也從而避免了更進一步的欺詐損失。發現欺詐的方式，無論是主動還是被動，往往決定了一個組織如何應對欺詐了解客戶需求和期望的公司通常能更好地

43、定制其風險管理策略。因此，有效的欺詐篩查和準確的識別必不可少。在金融服務行業，客戶身份識別是一個重要工作流程，不僅需要遵守“了解你的客戶”（KYC）準則，符合“反洗錢”（AML）法規，還要注重識別過程中的用戶體驗。一個有效且準確的身份識別工作流程通常需要執行兩個步驟證明用戶的身份和建立信任。證明用戶身份的程序包括身份證驗證、人臉驗證、文件驗證，如驗證公司營業執照或員工工牌以作為貸款資格的證明；此外，還包括有生物特征驗證的流程，如“活體檢測”。當新用戶進行開戶、注冊、申請等商業活動時，如何證明用戶的身份并確保是真實用戶正在參與交互這是機構需要重視的首要問題，對于遠程交易更是至關重要?，F在，人們只

44、需要一部手機，就可以互聯世界，企業也可以通過數字平臺開展不受地理空間限制的業務。除了證明用戶身份，企業還要考慮如何與客戶建立相互的信任，提高對身份認定的信心。在傳統的身份驗證工作流中，信任建立的過程通常會結合一系列以數據為中心的活動，即通過關聯數據為身份聲明提供支持性的證據，這些數據包括：用戶自行輸入的身份數據（如姓名、地址、電話、出生日期）；能與用戶自行輸入的身份數據進行比對的官方數據，如選舉記錄、信貸局數據和人口普查信息等。然而，這類以數據為中心的驗證活動不能孤立地使用，因為它通常依賴于“你知道的東西，但又不僅僅是www.advance.aiwww.advance.ai25然而，在個別行業

45、，由于身份設置環節的復雜性，當試圖確定潛在客戶（個人或公司）是否合格時，仍然需要人工推理或分析。比如，交易人在稅收優惠區擁有一家公司，但實質是一個空殼公司，實際控制人卻是一個已受信用制裁的第三人。在這種情況下，技術檢測難以發現，人工查驗和分析就成為了主動預防欺詐環節中一個必備流程。在基礎編排層上構建標識策略。避免單獨部署反欺詐產品和身份驗證產品。合理評估使用場景的需求，以獲得效率和節約成本。了解當地法規并確保合規。你知道的東西”。隨著技術的創新，信任建立過程中的身份驗證措施也隨著數字化轉型而發展。例如，現代化的措施包括為每個用戶創建一個唯一的設備標識符；利用電子郵件地址、IP 地址或社交媒體信

46、息來幫助確認用戶的真實身份；通過瀏覽器環境中的 JavaScript 或移動應用程序環境中的 SDK 在首次交互期間構建客戶的數字行為概要?！傲私饽目蛻簟睂θ魏螛I務都至關重要，因為這也是在流程的其他階段更好地執行的第一步，尤其是在驗證欺詐時。技術極大地提高了身份驗證的效率；當企業準備部署數字身份驗證解決方案時，請考慮以下步驟：圖 18：ADVANCE.AI 推薦的數字身份驗證部署工作流程圖 19：ADVANCE.AI 推薦的視頻身份驗證部署工作流程www.advance.ai26精準預防在東南亞地區以及全球范圍，在打擊欺詐時使用并被認為有效的前三種技術是（1）監控電子郵件，（2）持續監控，（

47、3）定期分析。這些技術之所以有價值，是因為它們能夠及早、準確地發現潛在欺詐行為的模式。例如，如果檢測到姓名、工作或郵政編碼的突然發生大量更改，則可能會觸發警報，甚至完全阻止交易，具體如何響應取決于企業的風險設置。麥肯錫（McKinsey）的一份報告顯示，由于人工智能和其他數字創新，信貸損失“可能的下降幅度高達10%”。金融機構一直在不斷試驗各種技術，以抓住欺詐者，并做出準確的信貸決策，從而提供更多貸款，避免損失。例如，一些機構已經開始掃描潛在客戶的姓名，并將其與公共記錄、媒體報道和其他在線資源進行核對，以發現那些違反其門檻的人。在現代化的反欺詐戰略中，算法是反擊欺詐攻擊的關鍵武器算法越精確、反

48、擊力量越強大。因此，如何收集足夠的數據來“訓練”機器學習模型算法至關重要。上述“比對潛在客戶姓名，并將其與公共記錄、媒體報道和其他在線資源進行核對”的案例說明了一種新興的方法使用更多來源的非結構化數據來關聯用戶身份，而不僅僅是使用來自銀行對賬單、信用報告、郵政記錄或選民名冊等傳統來源的“權威數據”。必要性：預測欺詐動機實施辦法：使用數據分析技術檢測潛在的欺詐行為圖 20：ADVANCE.AI 推薦的聯合建模部署工作流程www.advance.ai將非結構化數據轉換為合格的“訓練數據”好處是巨大的。首先，它能擴大計算規模，幫助企業和金融機構獲得更好的風險管理能力。其次，提高反欺詐策略的實施效率，

49、助力成本降低。如今，伴隨著互聯網的發展，交易完成時間越來越短，欺詐分子欺詐手段變化的頻率也越來越快，這一切，都增加了防范欺詐行為的難度。在實際部署工作中，由于欺詐樣本數據的稀缺性，數據集不平衡的現象亦經常出現，極易導致反欺詐機器學習模型不能準確地檢測到欺詐攻擊，運用非結構化數據可以有效提升模型的算法效率。利用非結構化數據還可以提高金融機構在某些情況下承擔風險的能力。例如，當需要貸款給那些沒有體驗過銀行服務或沒有信用額度的客戶，非結構化數據驅動的風險管理策略能夠幫助金融機構更加自信地做出正確的貸款決策。然而，對于大多數中小型企業來說，并不是所有企業都擁有獨立、或足夠的研發能力來挖掘非結構化數據，

50、或能有效應用自身商業活動中產生的各類數據并結合交易監測手段防范欺詐。另一方面，如今大部分提供數據服務的供應商，他們聚焦開發的還是“權威數據源”，只有少數供應商正在探索如何應用非結構化數據源。因此，盡管使用非結構化數據來防范欺詐在風險管理領域正變得越來越流行，但這項數據技術的應用依舊征途漫漫。伴隨人工智能技術的創新發展，監測與發現欺詐的方式還將更加多樣化，比如，金融機構可以基于“情緒分析”判斷是否存在欺詐想象一下這樣的場景：在申請貸款之前，貸款人要求借款人通過一個特定的視頻軟件回答問題因為這個軟件系統不僅可以辨別比對人的樣貌、口音，以此推測借款人是否為真人，還有能力精準分辨借款人是否有不誠實的微

51、表情，以此評估欺詐嫌疑。人工智能和數據科學的應用正在深入人心，除了幫助金融機構或企業預警具有欺詐嫌疑或信用不良的借款人外，這些新技術也為銀行遵守反洗錢法規提供了重要幫助。在部分地區，一家金融機構具備怎樣的數據能力和人工智能技術能力，正成為監管部門決定批準該金融機構能夠承擔多少資本的重要衡量指標。27www.advance.ai28穩健實施毋庸置疑，維護金融穩定不僅需要口號，還需要實際行動。資本增長依賴穩定；穩定需要信心；防范欺詐，正是這種信心的源泉。能夠有信心抗擊欺詐的秘訣，便是加強執行力立即識別，精準預防，還要穩健實施。欺詐可以通過多種方式隱藏：虛偽陳述、盜竊甚至操縱（包括腐敗和壟斷），但無

52、論面臨怎樣的欺詐行為，只要發現事實，就能精準撕掉欺騙意圖的掩蓋。必要性：遏制欺詐借口實現辦法：制定數據驅動型的決策歷史上，幾乎所有金融危機的根源，都源自沒有及時遏制隱蔽的欺詐行為。在東南亞，由于現代金融體系起步較晚，信用卡普及率低，金融機構之間普遍缺乏溝通，致使欺詐風險尤為突出。一個典型的例子便是，在人工智能技術普及之前，如果一個借款人在多個平臺進行了借貸，相關金融機構很難正確評估借貸人的實際償貸能力和信用風險，因為缺乏通聯數據，金融機構無法獲取跨平臺的借貸信息，難以評估多頭貸款人的實際信用風險。一直以來，“如何精準識別用戶身份”與“如何有效核實客戶信用”是東南亞各行各業防范欺詐遇到的兩個主要

53、障礙，尤其是在銀行、醫療服務、保險和社會保障等受到高度監管的商業部門。如今，先進的數據科學和人工智能技術為解決東南亞地區風險管理的痛點提供了新的解決思路，同時，這些創新技術對于欺詐行為精準的判斷，也有助于幫助金融機構和企業降低運營成本，提高服務質量，增進用戶體驗，實現多方受益。譬如，某客戶前往國外度假，他的信用卡卻因為突然出現“異地消費”，被錯誤視為可能出現“欺詐交易”而凍結了。如果發卡銀行部署了人工智能相關的風控技術，可以有效避免這樣“誤報”的情況發生，因為通過算法分析，風控系統可以“懂得”用戶的交易行為，更好認識到數據之間的“聯系”例如，風控系統將用戶購買機票、當天在機場的消費與第二天在度

54、假地購買咖啡的消費結合起來，做出新的決策，有效避免誤報。然而，由于成本的原因，這種最新的數據科學技術不太可能在整個金融服務業得到均勻采用。例如，規模較小的公司可能因為業務量不夠龐大，不僅只能考慮較低的技術預算，還會因無法獲取更大的數據集，從而難以創建精確的模型，在部署人工智能解決方案時，若需求更多個性化定制上會遭遇瓶頸。數據，是人工智能創新的燃料與動力。與小型企業相比，大型金融機構的業務量充足，每天都會與客戶發生大量互動這將產生一個更強大的數據池當這些機構擁有更大的數據量，不僅可以使他們在推廣特定產品、貸款給正確客戶方面具備更大的業務優勢；也能更好改進欺詐檢測的安全性，普通用戶也會因為用戶體驗

55、的提升，而更傾向于選擇大型金融機構進行業務辦理。在人工智能推進行業數字化變革的道路中，如何確保小型機構的客戶得到與大型機構相同的保護，這也是一件值得認真對待并需要加以思考的痛點。一直以來，基于人工智能的創新都會遭遇“數據隱私”這個話題的討論監管措施使得將來自個人金融不同領域的大型數據集鏈接起來成為可能，但前提是客戶同意。數據需要被使用才能有價值，而良好數據使用的指導原則是：企業能夠向客戶解釋，企業所有數據驅動型的決策是如何被制定和產生的。由于機器學習的本質，技術發展的很多細節也必須要得到適當的處理，畢竟沒有人愿意看到模型出現偏差而無法糾正。推廣使用人工智能做出與數據相關的商業決策時，技術向善，

56、是企業戰略部署要把控的原則。www.advance.ai29擁抱人工智能數字時代的下一步是什么？迎接工業 4.0。作為一個新興經濟體，東南亞在數字時代的經濟增長成績表現亮眼，預計到 2022 年，整個東盟地區的國內生產總值將達到 4 萬億美元。然而，當面對以物聯網、先進機器人技術、3D 打印和基于人工智能或增強現實系統等新技術為標志的工業 4.0 時代到來時，東南亞是否做好了跟緊下一步趨勢并保持持續增長的準備？如前所述，根據研究機構 Forrester 2019 年的一項研究，全球大約有一半的金融服務和保險公司已經在利用人工智能技術檢測欺詐行為。然而，在東南亞，這個統計數據卻與世界水平差距巨大

57、只有 7%的東南亞公司已在其業務中使用人工智能或基于機器學習的高級分析技術，而 77%的公司要么還不知道，要么還未考慮部署人工智能技術。在這個日新月異的數字世界里，網絡威脅不斷衍變，每一次都比上一次更具破壞性。在這場變革中，人工智能是一個引人注目的“變局者”。如果東南亞的企業不愿在工業 4.0時代的人工智能革命中落后，就應該加快布局和推廣工業 4.0 時代新技術廣泛應用實現更復雜的數據模式識別、更精準的消費者行為預測和更高效的欺詐檢測，這一切，都需要人工智能技術的助力和計算能力進步的推動。如今，人工智能被認為是一種通用技術，它將滲透到生活和生產的方方面面。隨著開源代碼的發展，人工智能將繼續變得

58、更加容易接近、更加民主化。當然，人工智能的運用也存在風險，正如金融穩定委員會（FSB）的一份報告所說：人工智能可能因缺乏“可審計性”，而導致意想不到的后果。人工智能產業的快速發展是全球經濟增長的關鍵。東南亞企業應該關注部署更具有服務屬性，更“體貼”的人工智能反欺詐解決方案，而不是僅僅將其視為一種數據驅動技術，只是將各行各業的知識轉化到算法中，為了數據而數據，為了防范而防范。人工智能反欺詐解決方案的核心是如何更好建立數據之間的關聯性，為了能讓企業更加準確地探測欺詐，除了建立識別、驗證；確保合規；設置黑名單和規則篩選機制等工作流程來防范欺詐風險，企業還應當做好以下的部署準備：www.advance

59、.ai30人工智能是否“智能”，依賴于數據的收集和挖掘，數據越多、越精準，人工智能就越有效。然而，傳統的數據收集和挖掘方法往往依賴于人工操作或外包給外部數據服務公司處理，這些方式對財力、人力資源的投入都相對巨大，且收集的數據不一定足夠適用于人工智能解決方案。部署人工智能應用需要怎樣的數據？除了傳統數據來源，以往會被企業忽略的信息比如瀏覽記錄、網頁停留時間等等這類非結構化數據，在人工智能的驅動下都將變成有價值的業務洞察力。商業活動的每一信息部署：個環節都在不斷產生著數據，這些數據反映著用戶的真實意圖，有效采用不僅可以幫助擴大數據采集的規模，還能降低整體數據挖掘的成本。然而，若沒有合適的信息架構，

60、這些非結構化的數據并不能發揮作用，企業也無法有效部署人工智能應用；并且，隨著數據數量和類型的增加，如果缺乏統一的數據規范（如數據目錄）來管理數據資產，數據分析工作也容易出現混亂，尤其在涉及跨部門、跨組織的商業合作中。移動應用需要從與用戶交互的第一個步驟開始，就設計有反欺詐驗證識別。比如，登錄時設置認證碼；異地登錄時設置短信提醒等，這些流程設計不僅是防范欺詐的第一步，也是后續風險控制的重要數據基礎。設備部署：31人工智能能夠極大增強商業創新能力，企業如何將智能反欺詐技術部署到更多業務場景，實現更高效、更準確的實時數據服務？選擇一個成熟的技術合作伙伴和與部署一套端到端的人工智能解決方案至關重要。人

61、工智能技術類似于在系統中安裝一個新的引擎，能夠處理、搜索、監視、管理或輸出大量的數據，從而高效、準確地支持訪問。然而，如今，許多金融機構或企業，更喜歡通過從不同制造商購買多個單獨的產品來部署智能系統，事實上，這種“支離破碎”的部署計劃可能會在模型培訓、數據管理和應用程序監督方面帶來實際的困難。目前，金融等行業的發展正從顛覆性創新轉向可持續創新，即關注如何提升“商業價值”。在這種思維方式下，創新也需要不斷迭代，人工智能技術成為了最理想的驅動力。在未來，人工智能可以無處不在，無論大小，對幾乎所有現有企業都是有益的，它也為更多未來的想象開辟了空間，使人們能夠創造出更多全新的商業理念。系統部署：www

62、.advance.aiwww.advance.ai32本地化意味著為講不同語言或居住在其他國家的用戶調整數字體驗。部署具有本地化策略的人工智能反欺詐解決方案對于公司提高其欺詐識別能力至關重要。通過了解不同國家和地區市場的語言、文化和需求，該解決方案可以更好地進行風險管理，促進業務的發展。本地化策略可以適應各類應用部署，合格的本地化策略要在深入了解當地情況的前提下，有效結合宏觀發展趨勢與當地市場痛點。例如，ADVANCE.AI 專為東南亞企業量身定制人工智能人臉識別產品，其機器學習模型需要經過超過 2 億張東南亞人臉圖像的訓練和測試，這是該產品實現精準識別，實現流暢、高效用戶體驗的必要技術開發流

63、程。創建有本地化策略：迎接未來：更安全、更智能打擊欺詐是一項比大多數人想象中更復雜的工作，因為欺詐者總是如影隨形，健全的法律制度和完善的企業管理政策有利于防止欺詐，但不能徹底杜絕欺詐行為。對任何一家企業來說，遭遇欺詐不僅會造成經濟損失，而且還會危及企業金融信用、員工信任和商業信譽。所謂風險管理，不僅要防范欺詐，還要管理公司戰略、利潤、合規性、環境問題、健康和安全等方面的各種不確定性。了解欺詐和管理風險將一直是數字時代東南亞企業的首要任務，畢竟，不能正確認識風險，也就不可能成功地定義業務目標和制定合理戰略。因此，從長遠來看，反欺詐解決方案的部署對企業來說，實質上是一個長期的投資機會：這不僅是一種

64、安全措施，也是一種保持增長的戰略。擁有以下特征的人工智能反欺詐解決方法，能夠更好幫助東南亞金融機構和企業防范欺詐：www.advance.ai在數字時代，企業控制作為主動檢測在欺詐檢測中至關重要，由于現今大量交易都是以數字方式記錄的，使用傳統方法可能很難為潛在的不當行為確定責任。借助先進的人工智能技術，企業可以自信地防止欺詐。如今，人工智能行業對經濟變化的影響已成為現實，它給東南亞地區的未來發展指明著一條更安全、更智能的道路。擁有主動檢測的能力：3334ADVANCE.AI 致力于幫助銀行、金融機構、電商平臺、傳統零售行業商戶的數字化轉型和智能反欺詐工作部署。ADVANCE.AI 一站式身份驗

65、證與風險管理解決方案，由先進的人工智能模型精準驅動，利用生物識別技術，配套可靠的數據分析服務，可自定義配置驗證程序和后臺功能，可以幫助金融機構和企業實現：用戶注冊、管理等流程的數字化、自動化部署，提升運營效率風險管理應用框架的智能化升級，加強反欺詐風控能力KYC、反洗錢等合規措施的一站式部署，降低時間與人力成本普惠金融體系的建設，幫助更多人享受金融便利ADVANCE.AI，深耕亞太市場，科技賦能發展ADVANCE.AI 一站式身份驗證與欺詐管理解決方案專為海外用戶定制的數字身份驗證、風險管理和聯合建模解決方案。準確率高達 96%，誤報率千分之一。www.advance.aiwww.advanc

66、e.aiADVANCE.AI 成立于 2016 年，是領先的人工智能公司，提供數字轉型、反欺詐和流程自動化等解決方案，已成功服務全球超 700 家知名企業客戶，聚焦服務行業/領域包括銀行、金融服務、金融科技、支付、零售、電商、物聯網、出行以及共享經濟；總部位于新加坡，并在全球如印尼、印度、菲律賓、馬來西亞和越南等國設有本地客戶支持團隊；隸屬 Advance Intelligence Group，其業務覆蓋 12 個市場，擁有1500 名員工，旗下企業和消費者業務共服務超過 800 家企業客戶、10 萬家商戶和 2000 萬消費者。了解 ADVANCE.AI 更多最新信息，請訪問 ，亦可在在微信公眾號上搜索“ADVANCE.AI”；或者在#LinkedIn#Twitter#Facebook 搜索“ADVANCE.AI”關于ADVANCE.AI添加小助手微信獲取專屬優惠政策 英文官網：www.advance.ai中文官網：咨詢郵箱：salesadvance.ai