Swift（环球银行金融电信协会）近日宣布 ，打击将于2025年1月推出首个应用于反诈的跨境人工智能（AI）系统 ，通过AI技术识别和检测每天海量交易中的支付智异常行为 ，从而预防和打击全球范围内的骗局跨境支付网络诈骗 。
据金融业统计数据 ，次用仅2023年全球金融服务欺诈的人工总成本就高达4850亿美元 。Swift的反诈AI欺诈检测功能将以Swift现有的支付控制服务（许多中小型金融机构都在使用）为基础 ，利用Swift网络上每年数十亿笔交易的打击假名数据来识别和标记可疑交易 ，以便实时采取行动。跨境
多方合作推动AI反诈系统落地早在2022年，亿华云支付智Swift就启动了这一AI反诈项目的骗局试点工作 ，经过两年的次用研发与测试 ，尽管进度有所延迟 ，人工Swift终于进入了从概念验证到实际应用的反诈阶段 。此次AI反诈系统将整合到Swift现有的打击支付控制服务（PCS）中 ，采用异常检测技术，通过比对历史交易数据和当前交易流程 ，识别潜在的异常行为 。通过这一技术升级 ，Swift能够更加高效地筛选和检测支付指令中的缺失数据或异常交易流 ，云计算极大提高反诈能力 。
与此同时，Swift还与多家知名金融机构（包括BNY Mellon 、德意志银行 、DNB 、汇丰银行 、意大利联合圣保罗银行和南非标准银行等）合作 ，共同测试如何通过AI共享反诈数据 ，并利用联邦学习技术在保障数据隐私的前提下提升模型的有效性 。这一创新性合作将允许各银行在不泄露机密信息的情况下 ，通过AI提升整个行业的反诈骗能力 。
Swift的建站模板AI技术战略 ：安全与效率并重作为全球金融交易通信的中枢 ，Swift的网络覆盖了全球11,500家会员金融机构，每天处理大量跨境支付信息 。这使得Swift成为网络攻击的首要目标 。尤其是在2016年发生的著名的孟加拉银行黑客事件中，黑客试图通过Swift网络窃取近10亿美元 ，虽然最终被拦截 ，但黑客仍成功盗取了8100万美元。这起事件暴露了小型银行对Swift系统的依赖 ，服务器租用以及其Swift网络安全防护的不足 。
Swift此次推出的AI反诈系统，尤其注重减少误报和优化系统效率 。该平台将与C3.ai 、Red Hat和Kove等技术公司合作 ，分别提供AI应用 、容器化服务以及高效的内存管理技术 ，确保系统的平稳运行 。
为了进一步增强全球反诈合作 ，Swift还引入了联邦学习技术 。该技术允许多个金融机构在不共享具体数据的前提下 ，模板下载通过AI模型分析和共享反诈经验 ，提升整体防护水平。这种去中心化的学习方式不仅保留了数据隐私 ，还大大降低了跨境支付过程中的欺诈风险。
Swift的一小步 ，金融行业的一大步随着诈骗手段的日益复杂 ，AI的引入为金融行业提供了全新的解决方案。然而 ，要让全球范围内的源码库银行与金融机构完全信任这一技术 ，Swift面临不小的挑战 。因此 ，Swift在推出AI反诈系统的同时还推出了AI治理框架 ，强调透明性 、准确性和可审计性 ，符合ISO 42001 、NIST AI风险管理框架以及欧盟AI法案等国际标准。
正如Swift首席创新官Tom Zschach所言 ：“AI在减少金融行业欺诈方面具有巨大潜力 ，但这需要强大的合作 。Swift有能力将金融组织凝聚在一起 ，共同利用AI技术为整个行业服务 ，我们对AI反诈系统的前景充满期待 。”
Swift部署AI反诈系统 ，不仅是对其技术创新质疑的回应 ，也是全球金融业在空前复杂严峻的网络安全威胁形势下迈出的关键一步。
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