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人工智能正在加剧金融犯罪，而行业防御措施却远远落后
犯罪分子如今利用AI技术制造逼真的深度伪造内容、定制精准钓鱼攻击，并大规模合成虚假身份。这些犯罪手段的演变速度远超传统合规系统的追踪能力，暴露出当前风控体系的致命缺陷。
忽视可解释性将埋下隐患
尽管威胁规模不断扩大，许多机构却在仓促部署AI系统时，并未确保这些工具具备可解释性、透明度甚至完全可理解性。若不能将可解释性作为金融合规AI系统的基本要求，我们只是用一种不透明替代另一种不透明，既无法建立公众信任，也难以满足监管要求。
犯罪手段已全面升级
合成身份欺诈激增
网络罪犯通过AI整合真实与虚假数据，批量生成难以辨别的伪造身份。这些身份不仅能开立账户、获取信贷，还能绕过验证系统，其逼真程度几乎与真实用户无异。
深度伪造技术泛滥
如今只需简单操作就能生成足以乱真的CEO、监管者甚至家庭成员的形象。这些伪造视频和音频正被用于发起欺诈交易、误导企业员工并诱发内部数据泄露。
钓鱼攻击精准化
AI驱动的自然语言工具可以根据目标的公开数据、网络行为及社交背景，生成语法完美的个性化诱导信息。不同于过去的错字连篇的垃圾邮件，这些量身定制的攻击更具欺骗性。在加密货币领域，AI更使钓鱼攻击呈现爆发式增长。
合规工具亟需范式革新
真正的挑战在于：犯罪技术创新与防御体系僵化之间存在严重失衡。传统基于规则的合规系统反应迟钝且脆弱，完全依赖预设触发条件和静态模式识别。虽然机器学习和预测分析提供了更灵活的解决方案，但多数工具仍存在"黑箱"问题——它们输出结论却无法阐明推理过程，这不仅是技术局限，更构成合规隐患。
可解释性=安全准入门槛
若无解释能力，就谈不上责任归属。当金融机构无法说明其AI系统为何标记（或漏标）某笔交易时，便难以向监管机构、客户或法庭证明决策合理性。更严重的是，系统可能已在产生偏见或自相矛盾的判断，而使用者浑然不觉。
将可解释性视为技术附加项的观点应当摒弃。对于涉及KYC/AML、欺诈检测和交易监控的工具，这必须成为部署前提条件。尤其在加密货币等快速发展的领域，信任基础本就薄弱，监管关注度高，构建可验证、可理解、公平透明的AI系统更显迫切。
构建协同防御体系势在必行
金融犯罪已非孤立事件。仅2024年，非法交易规模就达510亿美元，而AI增强型攻击的实际影响可能远超统计。单靠企业、监管机构或技术供应商已无法应对这种威胁。
协同应对方案应包括：高风险合规AI系统的强制可解释性要求、跨机构威胁情报共享机制、合规专业人员AI研判能力培训，以及反欺诈和KYC机器学习系统的外部审计。效率固然重要，但缺乏透明度的速度只会成为风险源头而非优势。
重塑技术信任框架
讨论焦点应从"AI是否有效"转向"AI是否可信"——能否接受质询？能否被审计？能否被理解？回避这些问题将使整个金融体系面临双重风险：既来自犯罪分子，也来自我们赖以防御的工具本身。若不能在防御体系中植入透明度，我们不是在保护系统，而是在自动化其失败。
