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AI欺詐激增33%背後：新加坡如何引領全球金融反欺詐變革



全球AI欺詐浪潮來襲

2024年，全球網絡犯罪損失高達166億美元，同比激增33%（FBI IC3, 2025）。在這場由人工智慧驅動的欺詐風暴中，金融行業首當其衝。Deepfake技術的濫用讓傳統的身份驗證體系面臨前所未有的挑戰，而新加坡正以其前瞻性的監管框架和技術創新，成為全球金融反欺詐的新標杆。



新加坡的領先實踐

監管先行，構建防護壁壘

新加坡金融管理局（MAS）在AI風險管理方面展現出前瞻性佈局。2023年，MAS宣佈與行業合作開發針對金融領域的生成式AI風險框架，隨後在2024年進一步發佈了AI模型風險管理相關指導文件。這一系列舉措不僅領先於多數金融中心，更為行業樹立了「技術創新與風險管控並重」的典範。


數據顯示，90%的銀行已將AI技術整合到欺詐檢測系統中（Feedzai, 2024）。星展銀行（DBS）等本地金融機構的實時交易監控系統，已能夠在毫秒級別識別可疑交易模式，顯著提升了反欺詐效率。


生態協作，放大防禦效應

新加坡獨特的「監管沙盒」機制，讓金融科技企業能夠在受控環境中測試反欺詐創新。ADVANCE.AI、Napier AI等本土企業在身份驗證和反洗錢技術方面取得重要突破，其中Napier AI更是入選全球最具創新性的50家金融犯罪解決方案技術公司（FinCrimeTech50），並在2024年新加坡金融科技節獲獎。


更值得關注的是，早在2017年建立的新加坡-香港金融科技合作機制，已發展出跨境欺詐信息共享體系。這種區域協作模式，為亞太地區構建了更強大的金融安全網絡。

 

全球視角下的技術演進

AI欺詐手段的快速迭代

根據KPMG最新報告，全球Deepfake視頻數量年增長率達到900%（KPMG，2023），其中金融相關的虛假內容佔比持續上升。最典型的案例是2024年初英國奧雅納公司被Deepfake視頻詐騙2560萬美元，這一事件震驚了整個金融界（CNN, 2024）。


微軟2024年全球調查顯示，71%的受訪者對AI輔助詐騙表示擔憂，而在新加坡這一比例高達94%（Callsign, 2024）。公眾的高度警覺反映了AI欺詐威脅的現實性和緊迫性。


反欺詐技術的突破與挑戰

美國運通通過部署長短期記憶（LSTM）神經網絡，將欺詐檢測率提升了6%（IBM, 2024）。然而，多項研究顯示，當前主流AI檢測工具在面對最新生成式AI內容時，準確率仍存在波動，容易出現誤報和漏報情況，這要求金融機構持續投入技術升級。

 

香港市場洞察

香港作為國際金融中心，同樣面臨AI欺詐挑戰。香港金融管理局在2023年11月發佈的《生成式AI消費者保護指引》，要求銀行在使用AI技術時必須確保透明度和可解釋性。


挑戰日益嚴峻的數據令人關注：香港金融管理局2024年1月表示，2023年收到了超過1200起與銀行欺詐相關的投訴，是2022年的兩倍多（HKMA, 2024）。這一激增趨勢凸顯了AI驅動欺詐手段的威脅性。


面對挑戰，香港金融機構積極應對。數據顯示，43%的香港大型企業已將AI技術融入核心業務運營（PCPD, 2024）。渣打銀行香港分行等機構通過機器學習算法分析客戶行為模式，在可疑交易識別方面取得顯著進展，為客戶提供了更強的安全保障。

 

未來12個月的三大突破方向

1. 多模態AI檢測技術成熟化

預計2025年，結合語音、視頻、文本的綜合檢測技術將實現商業化應用，檢測準確率有望顯著提升。

2. 跨境協作機制深化

新加坡-香港模式將擴展至更多亞太金融中心，形成區域性的實時威脅情報共享網絡。

3. 監管科技（RegTech）標準化

預計將出現首個國際性的AI反欺詐技術標準，為全球金融機構提供統一的合規框架。

 

成功要素總結

新加坡在AI反欺詐領域的領先地位，源於三個關鍵要素：政策先行建立清晰的監管框架，生態協作促進產業鏈協同創新，持續投入確保技術迭代升級。這一模式為其他金融中心提供了寶貴的參考經驗。


面對AI驅動的欺詐挑戰，金融機構需要的不僅是先進的檢測技術，更需要能夠整合多源數據、提供實時分析的智能化平台。正如新加坡的成功實踐所示，只有將技術創新與風險管控有機結合，才能在這場金融安全保衛戰中佔得先機。


在這一趨勢下，像COMPASS這樣的智能金融數據分析平台，通過其先進的交易分析引擎和異常檢測算法，正在幫助金融機構更精準地識別可疑交易模式，提升反欺詐能力。技術創新與實際應用的深度融合，將是金融行業應對AI欺詐挑戰的關鍵所在。


參考文獻

  1. FBI Internet Crime Complaint Center (IC3). (2025). 2024 Internet Crime Report.

  2. CNN Business. (2024). "Deepfake scam costs engineering firm $25.6 million in elaborate video call scheme."

  3. Feedzai. (2024). The State of Financial Crime 2024: Asia Pacific Edition.

  4. KPMG. (2024). Deepfakes: The Real Threat to Financial Services.

  5. Callsign. (2024). Consumer Identity Security Survey: Singapore Insights.

  6. IBM Security. (2024). AI-Powered Fraud Detection in Banking.

  7. Monetary Authority of Singapore. (2023-2024). AI Model Risk Management Guidelines and Framework Development.

  8. Privacy Commissioner for Personal Data, Hong Kong. (2024). Hong Kong Enterprise Cyber Security Readiness Index 2024.

  9. Hong Kong Monetary Authority. (2023). Guidelines on Consumer Protection for Generative AI Applications.

  10. Hong Kong Monetary Authority. (2024). Banking Fraud Complaints Report.

  11. Microsoft. (2024). Global Survey on AI and Digital Trust.



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