人工智能正在加劇金融犯罪，而金融行業的防御能力卻日益落后。犯罪分子如今利用人工智能制造令人信服的深度偽造視頻、策劃定制的網絡釣魚攻擊，并大規模偽造身份。這些手段的移動速度超過了傳統合規系統的追蹤速度，暴露了現有方法的致命缺陷。

盡管威脅規模巨大，許多機構仍在匆忙部署自己的人工智能系統，卻沒有確保這些工具的可解釋性、透明度，甚至完全可理解。除非可解釋性成為任何金融合規人工智能系統的基本要求，否則我們有可能用一種不透明的形式取代另一種不透明的形式，而這無助于贏得公眾或監管機構的信任。

01

軍備競賽已經開始

人工智能正被用于使傳統犯罪行為更快、更廉價，并助長新型犯罪的實施。想想最近激增的合成身份欺詐吧。網絡犯罪分子利用人工智能將真實和虛假數據拼湊成逼真的虛假身份。這些個人資料可以開設賬戶、獲得信用，并繞過驗證系統，同時幾乎與真實用戶難以區分。

Deepfake 技術為黑客武器庫增添了又一利器。如今，只需極少的努力，就能生成令人信服的 CEO、監管者甚至家庭成員的冒充。這些視頻和音頻片段被用來發起欺詐交易、誤導員工，甚至引發內部數據泄露。

甚至網絡釣魚也已進化。人工智能驅動的自然語言工具可以根據目標用戶的公開數據、在線行為和社交背景，針對每個目標用戶量身定制高度個性化、語法正確的信息。這些不再是過去那種拼寫錯誤的垃圾郵件。它們是旨在贏得信任并榨取價值的定制攻擊。在加密貨幣領域，網絡釣魚正在蓬勃發展，而人工智能正在加速這一趨勢。

02

合規工具仍停留在前人工智能時代

挑戰不僅在于這些威脅的速度或規模，還在于攻擊者的創新與防御者的慣性之間的不匹配。傳統的基于規則的合規系統反應遲鈍且脆弱。它們依賴于預定義的觸發器和靜態模式識別。

機器學習和預測分析提供了更具適應性的解決方案，但其中許多工具并不透明。它們生成的輸出并不清晰地表明其結論是如何得出的。這種“黑匣子”問題不僅僅是技術限制，更是一個令人頭疼的合規問題。

沒有可解釋性，就沒有問責制。如果金融機構無法解釋其人工智能系統如何標記交易（或未能標記交易），那么它就無法向監管機構、客戶或法院為其決策辯護。更糟糕的是，它可能無法檢測到系統本身何時做出了有偏見或不一致的決策。

03

可解釋性是一項安全要求

有人認為，要求人工智能系統可解釋會阻礙創新。這種觀點是短視的。可解釋性并非奢侈品，而是信任和合法性的必要條件。沒有它，合規團隊就如同盲人摸象。他們或許能發現異常，但卻無法知曉原因。他們或許能批準模型，但卻無法對其進行審計。

金融部門必須停止將可解釋性視為技術紅利。它應該成為部署的條件，尤其是對于涉及KYC/AML、欺詐檢測和交易監控的工具而言。這不僅僅是最佳實踐，更是至關重要的基礎設施。

在加密貨幣這樣一個快速發展的領域，信任本已脆弱，審查又高度嚴格，這一點顯得尤為緊迫。人工智能在安全與合規領域的應用不僅必須有效，還必須公平、可審計且易于理解。

04

協調一致的應對措施不容商榷

金融犯罪已不再是孤立事件。僅在2024年，非法交易額就達到了510億美元，這一數字很可能還低估了人工智能增強攻擊的影響。任何公司、監管機構或技術提供商都無法獨自應對這一威脅。

協調一致的應對措施必須包括：

• 要求高風險合規功能中使用的任何人工智能系統都具有可解釋性。

• 實現共享威脅情報以發現跨公司的新攻擊模式。

• 培訓合規專業人員來審查和評估人工智能輸出。

• 要求對用于欺詐檢測和 KYC 的 ML 系統進行外部審計。

速度永遠重要。但如果沒有透明度，速度就是一種負擔，而不是優勢。

05

人工智能并非中立，其濫用亦然

對話必須轉變。僅僅詢問人工智能是否合規“運作”是不夠的。我們必須問它是否值得信任。它能被審問嗎？能被審計嗎？能被理解嗎？

無法回答這些問題將使整個金融體系面臨風險。這不僅來自犯罪分子，也來自我們賴以阻止犯罪的工具。

如果我們不把透明度融入到我們的防御體系中，那么我們就不是在捍衛這個體系，而是在自動讓它失敗。

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