Swift人工智能创新助力跨境协作 为银行业绘制更高效的欺诈防范新蓝图
作者:龚作仁 文章来源:Laborer
2025-09-19 12:11
作者:龚作仁 文章来源:Laborer
2025-09-19 12:11
邦小白快读
Swift与13家国际银行在1,000万笔测试交易的试验中,将实时欺诈检测能力提高了一倍。
隐私增强技术使各机构在保持端到端隐私和安全的前提下,实现交易数据共享。
大规模应用该技术可构建全球金融联合防欺诈体系,更高效打击犯罪行为,并显著降低行业欺诈相关成本。
由Swift主导的突破性试验证明,人工智能和安全的跨境数据协作在降低国际支付欺诈水平方面具有巨大潜力。
在与13家全球金融机构合作的试验中,团队采用了隐私增强技术(PETs),使各机构能够安全地跨境共享欺诈情报。在其中一个用例中,PETs赋能参与方能够实时核查可疑账户信息,这一突破有望加快对复杂国际金融犯罪网络的识别速度,并有效阻止欺诈交易的发生。
在另一项用例中,参与方结合使用了PETs与联邦学习人工智能模型,可“访问”各机构并在本地数据上进行训练,从而使机构在无需共享客户信息的情况下开展协作——以识别异常交易。该模型基于参与方之间1,000万笔模拟交易的合成数据训练,其识别已知欺诈案例的效率是仅使用单一机构数据训练模型的两倍。
Swift人工智能负责人Rachel Levi表示:“Swift是可信的全球性金融同业合作组织,这些试验证明了我们的凝聚力。全行业联合构建的防欺诈防线,始终比单一机构独立应对更为强大。”
“金融业每年因欺诈损失数十亿美元,而通过实现跨境情报的安全共享,我们正在为大幅降低这一损失铺平道路,并能够在几分钟内阻止欺诈行为,而不再耗费数小时甚至数天。”
在这些试验取得成功后,Swift计划扩大参与机构的范围,并启动第二阶段测试。该阶段将基于真实交易数据,旨在展示这些技术在应对实际金融欺诈中的效果。
Swift在推动业界合作方面拥有丰富经验,持续利用最新技术应对共同挑战,提升跨境交易的速度、效率与安全性。Swift一直积极探索人工智能的应用,目前在概念验证、试点和实际使用中已有50多个用例。
业内数据统计显示,仅2023年,金融犯罪就给行业造成了4,850亿美元的损失。2025年早些时候,Swift推出了人工智能增强的支付控制服务,帮助中小型金融机构更精准地识别可疑交易,从而能够实时采取行动。
该试验参与方包括澳新银行、纽约梅隆银行和意大利联合圣保罗银行,以及包括谷歌云在内的技术合作伙伴。
澳新银行支付服务与数字资产技术负责人David Buckthought表示:“欺诈行为上升是全球性问题,影响着所有金融机构。澳新银行很高兴参与这一全行业的协同行动,验证联邦学习在提升检测能力方面的应用可行性。这将为银行提供更坚实的防线,以应对各类欺诈行为。”
纽约梅隆银行执行平台负责人Isabel Schmidt表示:“在跨境支付中,安全至关重要。借助最新技术,该团队取得的成果表明,这些工具能够提升整个生态系统,并充分体现出Swift作为同业合作组织的独特价值——即使成员机构在业务上存在竞争关系,仍能因共同目标而携手协作,并肩推动安全标准的提升,从而改善所有利益相关方的体验。”
意大利联合圣保罗银行反欺诈与客户保护中心负责人Enrico Canna表示:“跨境支付中的欺诈行为加剧了生态系统的摩擦,并在行业层面造成重大成本。联合圣保罗银行正参与由Swift主导的这些初步实验,以展示借助最新技术、采取协同方式对提升生态系统安全性和可靠性的积极影响。”
注:文/龚作仁,文章来源:Laborer,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。
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Swift人工智能试验在欺诈检测方面取得了哪些具体成果?
Swift与13家银行在1000万笔测试交易中,通过隐私增强技术和联邦学习模型,将实时欺诈检测能力提高了一倍,能更快速识别复杂国际金融犯罪网络。
隐私增强技术(PETs)在跨境支付欺诈防范中如何保障数据安全?
PETs使各机构在保持端到端隐私和安全的前提下共享欺诈情报,联邦学习模型可在不共享客户信息的情况下训练AI识别异常交易,确保数据安全。
金融行业因欺诈造成的损失有多大?Swift下一步计划是什么?
2023年金融犯罪造成4850亿美元损失。Swift计划扩大参与机构并启动第二阶段测试,基于真实交易数据验证技术在实战中的效果。
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