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　　）技术的发展，欺诈手段也在不断进化。数据统计，数字欺诈在疫情后持续攀升，2023年美国在线%的欺诈尝试与AI相关，深度伪造（deep fakes）技术借助GenAI迅速升级。据德勤预测，到2027年，GenAI可能导致美国的欺诈损失达400亿美元。

　　欺诈者已开始利用GenAI创建复杂的合成身份和深度伪造内容，成功绕过传统验证系统。面对这一威胁，银行与金融科技公司呈现出差异化挑战：大多数银行受限于监管框架和遗留系统，创新速度较慢但操作流程严谨；金融科技公司虽然敏捷灵活，却可能缺乏成熟的风控治理。行业共识是，有效的防御需要融合双方优势，构建兼具严谨性与敏捷性的自适应体系。

　　GenAI欺诈具有 跨机构、跨行业、跨境 的特征，单个企业的防御能力有限，因此 行业协同 成为应对此类风险的必要手段。银行与金融科技公司需打破信息壁垒，通过联盟共享风险情报、欺诈模式与防御经验，形成行业层面的防御合力。合作模式可包括：一是加入成熟的行业组织，如金融服务信息共享与分析中心（FS-ISAC），与组织内数千家机构的共享风险信息；二是发起专项协作项目，针对特定欺诈类型（如合成身份欺诈、深度伪造诈骗），联合行业内企业开展技术研发、模型共建，提升整体防御水平；三是推动公私合作，与政府部门、安全机构建立情报互通机制，获取高级别情报。

　　GenAI模型的黑箱属性为反欺诈带来新的风险：若模型决策无法解释，不仅难以说服用户接受风险拦截结果，也可能无法满足监管对风控透明度的要求。因此，企业需在模型准确性与可解释性之间找到平衡，可落地的措施包括：一是采用 可解释AI技术，让模型能清晰输出决策依据，例如某笔交易被拦截的原因是 登录地点异常+设备指纹陌生+交易金额超出历史峰值，而非单纯的风险过高；二是建立AI模型全生命周期管理流程，从模型开发、测试、部署到监控、迭代，全程记录关键参数与决策逻辑，确保可追溯性；三是遵循行业标准与法规要求，如巴塞尔协议及欧盟AI法规等，确保模型设计与运行的合规性。

　　监管机构在反欺诈体系中具有独特价值：其拥有跨行业的协调能力、对公众的影响力以及获取高级别风险情报的渠道。因此，银行与金融科技公司不应将监管视为合规压力，而应与监管机构主动建立协同机制。可采取的行动包括：一是主动沟通风险，定期向监管机构反馈GenAI欺诈的新兴模式、技术趋势及企业面临的挑战，为政策制定提供实践依据；二是参与监管沙盒，积极加入监管机构主导的AI反欺诈试点项目，在合规框架内测试新技术、新模式；三是共享情报资源，在合法合规前提下，与监管机构、执法部门交换欺诈线索，协助打击有组织欺诈行为。

　　文章强调，对于行业而言，当前的关键是 立即行动：将策略转化为落地措施，将协同共识转化为实际合作，通过整合共享情报和GenAI技术，将欺诈威胁转化为推动金融创新的机遇，在保障安全的同时促进业务发展，最终实现 欺诈风险可控、金融创新有序 的目标。