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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

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Swift与13家国际银行的试验成功提升欺诈检测效率。

1.试验使用隐私增强技术(PETs)和人工智能,处理1000万笔测试交易,在保持隐私安全的前提下实现跨境数据共享,实时核查可疑账户加速金融犯罪识别。

2.联邦学习AI模型使欺诈识别效率提升两倍,有效阻止欺诈交易,为实际防欺诈提供实用方法。

行业合作显著降低欺诈相关成本。

1.2023年金融欺诈损失达4850亿美元,此项技术有望减少损失数亿美元。

2.Swift计划扩展第二阶段测试,基于真实交易数据,验证防欺诈效果,帮助用户应对欺诈风险。

安全技术增强消费者信任成为新消费趋势。

1.试验证明隐私增强技术提升数据安全,消费者对支付信心的关注度增加,推动品牌研发更安全的支付产品。

2.合作模式如Swift联盟,改善用户体验,纽约梅隆银行强调提升所有利益相关方体验。

技术应用启示品牌渠道建设。

1.AI和PETs的整合展示创新解决方案,可用于品牌营销防伪和用户行为观察。

2.欺诈损失数据(4850亿美元)显示消费者需求转向安全优先,为产品设计提供参考。

防欺诈技术提供风险提示和增长机会。

1.2023年欺诈损失4850亿美元,提示卖家跨境支付风险;Swift试验证明联邦学习模型能提高识别效率两倍,及时应对事件。

2.合作机会浮现,Swift计划扩大测试范围,卖家可参与类似计划获取扶持政策。

新商业模式为事件应对提供方案。

1.隐私增强技术允许机构安全共享情报,卖家可学习这一模式合作应对欺诈。

2.机遇在中小机构应用Swift AI增强支付控制服务,实时识别可疑交易,规避负面影响。

隐私保护技术启示产品设计安全需求。

1.隐私增强技术(PETs)保障数据端到端隐私,工厂可借鉴推进数字化生产中安全设计需求。

2.联邦学习模型无需共享原始信息,启示生产流程优化,降低风险。

欺诈防制提供商业机会。

1.行业欺诈损失4850亿美元,工厂可探索安全组件生产机会,参与类似Swift试验的商业合作。

2.数字化启示在电商领域,Swift的AI应用案例(50多个)展示高效解决方案。

AI和隐私技术成为行业发展趋势。

1.Swift试验推动联邦学习和PETs应用,提高欺诈检测效率两倍,服务商可提供相关解决方案。

2.客户痛点如跨境欺诈损失4850亿美元,通过合作降低成本。

新技术应对客户需求。

1.隐私增强技术解决数据共享难题,服务商可开发类似工具缓解支付安全痛点。

2.Swift的50多个AI用例证明行业向智能化迁移,服务商可抓住趋势优化服务。

平台需求聚焦欺诈问题和合作管理。

1.商业对平台安全要求高,Swift整合PETs技术应对跨境欺诈问题,提升运营管理。

2.最新做法如联邦学习模型高效识别异常交易,规避风险实时行动。

平台招商和标准提升。

1.Swift计划扩大参与机构范围(如澳新银行等),提供招商机会;第二阶段真实数据测试展示效果。

2.银行合作推动安全标准,改善生态系统体验,为平台运营提供示范。

联合防欺诈揭示产业新动向和商业模式。

1.隐私增强技术应对数据隐私新问题,Swift试验证明跨境协作减少法规缺口。

2.联邦学习AI模型效率提升两倍,研究新型产业模式如联盟合作。

政策启示和成本影响。

1.欺诈损失4850亿美元显示政策需求,试验提供降低成本的策略启示。

2.Swift推动合作作为创新方向,研究者可探索类似商业模式的推广价值。

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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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FAQ回顾

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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