科技生活｜AI幫助我們“預防”犯罪不好嗎？他們有不同的看法

現實生活中，金融詐騙案時有出現，對被害者個人以及家庭甚至公司、社會帶來的巨大損失。大部分的金融詐騙、商業欺詐都有著共同的特點：過度複雜的條款、驚人的銀行帳戶轉帳量、雲裡霧裡的話術以及承諾高額到嚇人的回報，

這些疊加起來組成的龐大信息量會嚴重衝擊人類的判斷力，許多人就在一個疏忽中上當了。

不僅如此，這只是針對普通人的金融犯罪，面對銀行、企業乃至監管機構來說，犯罪的複雜等級更是要上升到另一個量級。新的騙術不斷發展，新的應對政策不斷完善，在人類社會這場永無止境的、正義與邪惡的追逐賽中，

是否有人工智慧介入的餘地呢？

作為銀行，謹慎是不夠的，要用審視又挑剔的目光看待一切

人工智慧具有強大的資料抓取、整合、分析能力，可以從客戶的交易記錄和行為中總結出一套模式，從而甄別出洗錢等犯罪行為。例如目前人工智慧在打擊犯罪中使用的策略：通過抓取分析犯罪份子的社交網路，

鎖定密切接觸人員，標記為“嫌疑人”，後續進一步關注此人銀行帳戶動向，提前預防犯罪。

這不是很好嗎？銀行並不這麼認為。

首先引入人工智慧技術會讓銀行本身失去人文元素，同時監管部門如何看待這項技術的大規模商用也是懸而未定的；並且，

人工智慧發展至今安全性、可靠性、民眾認知度均處於不斷波動起伏的狀態，銀行“安全第一”的職能使得它必須消除一切潛在隱患。

支持人工智慧的人，覺得這種疑慮簡直是因噎廢食

MindBridge是一家運用AI技術，通過分析財報和交易記錄為企業找出問題的公司。像MindBridge的創始人之一Solon Angel這樣的人工智慧支持者們認為，科技的進步會帶來新的事物，

而新出現的事物並不是絕對安全的，比如電；但是合理地使用電造就了我們今天人類社會的繁榮，因此不能因為人是可以被電殺死的，就不去使用電了。

本身銀行是有一套基於規則的系統的，尤其是針對反洗錢的系統在今天是時刻運轉中。

在實際使用時，出現可疑的交易並不會直接觸發銀行警報同時啟動調查，因此人工智慧系統中的警報完全可以沿用這一規則，銀行不必擔心“不夠智慧”的人工智慧會頻繁觸發並因此提交SAR報告。

人工智慧更像一個不斷自主學習中的人類，出現異常交易時人工智慧會第一時間察覺（這一階段人工智慧遠比人類反應更快），然後進行標記保證後續深入觀察。同時，銀行相關從業人員並非會因此失業，現階段來看，一旦人工智慧標記異常並進行了進一步觀察後，仍然無法解除警報，那麼就需要專業的人員來進行人工審查，再做下一步處理。

監管部門並非食古不化的老古董，能更快速、更清晰、更精准地預防犯罪誰不開心啊？

儘管銀行擔心監管機構對使用AI技術偵查經濟犯罪有所看法，但有些監管機構已經開始在他們的領域試驗這項技術了。例如英國央行行政管理部門正在試點利用MindBridge分析財務記錄中的欺詐和不法行為。

人工智慧並非需要全盤瞭解前因後果才能得出有效的分析結果。通過帳目、銀行流水以及企業日常金融動向，人工智慧完全可以發現企業的可疑之處。簡單來說，人工智慧比有經驗的老會計、老審計查帳可快多了。

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同時，銀行相關從業人員並非會因此失業，現階段來看，一旦人工智慧標記異常並進行了進一步觀察後，仍然無法解除警報，那麼就需要專業的人員來進行人工審查，再做下一步處理。

監管部門並非食古不化的老古董，能更快速、更清晰、更精准地預防犯罪誰不開心啊？

儘管銀行擔心監管機構對使用AI技術偵查經濟犯罪有所看法，但有些監管機構已經開始在他們的領域試驗這項技術了。例如英國央行行政管理部門正在試點利用MindBridge分析財務記錄中的欺詐和不法行為。

人工智慧並非需要全盤瞭解前因後果才能得出有效的分析結果。通過帳目、銀行流水以及企業日常金融動向，人工智慧完全可以發現企業的可疑之處。簡單來說，人工智慧比有經驗的老會計、老審計查帳可快多了。

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