截至 2023 年 4 月，拉丁美洲 (LatAm) 共有 1,000 家活跃的金融科技公司，其中绝大多数专注于金融包容性，解决 70% 的人口无法获得正规金融服务的问题。Em Conversa 希望揭示金融科技在该地区的未来前景，2022 年该公司的估值为 21 亿美元。
在人工智能 (AI) 时代识别欺诈比以往任何时候都要困难得多。欺诈者更加狡猾和欺骗，利用那些不知道或拒绝承认人工智能力量的人。然而，虽然这项技术在坏人手中可能非常危险，但人工智能也是识别和打击此类欺诈的最佳方式。
继东南亚之后，拉丁美洲因欺诈造成的总收入损失比例最高 （20%），五分之一的电子商务交易因欺诈而被拒绝——这一数字是全球其他任何地方的两倍。 组织需要帮助来打击欺诈行为，否则他们可能会损失更多。一家正在这样做的公司是 山猫 技术。
为了了解更多信息，我们采访了 卡洛斯·桑塔·克鲁斯，Lynx Tech 首席技术官。
您能否详细介绍一下这家公司以及您在其中的职责？
25 年前，我们几个人聚在一起，创造了一项新技术，目标简单但重要：利用先进的人工智能和机器学习打击金融欺诈。我们花了 20 年时间创立和打造 Lynx Tech，与一流银行合作开发解决方案，并取得了今天的成就。现在，我们为 9 个国家的 3 亿多客户提供保护，每年处理数十亿笔交易。
自 2023 年 11 月获得 A 轮融资以来，Lynx Tech 推出了 AI 驱动的软件解决方案，以解决客户面临的最严重的欺诈和金融犯罪挑战。我们专注于检测和预测金融行为模式，并继续基于我们的自学 AI 技术开发解决方案。
我们的日常适应模型不仅从行为和交易的角度学习过去发生的事情，而且还分析每天的交易以了解和防止不断演变的欺诈活动。
随着攻击变得越来越复杂，预防措施也变得越来越复杂，使我们能够每秒监控 2,400 笔交易并识别和阻止欺诈行为。我们为跨国金融机构和移动支付提供商设定了准确性、速度和可扩展性的标准。
我们在拉丁美洲看到了哪些人工智能欺诈趋势？
在过去一年中，整个非洲大陆的社交工程攻击增加了 33%，其中墨西哥、巴西、智利和阿根廷的攻击数量显著增加。诈骗者利用语音克隆和深度伪造等人工智能 (AI) 工具来创建极具说服力的虚假音频或视频消息，以欺骗受害者转账或泄露敏感信息。
2023 年，拉丁美洲的网络钓鱼攻击数量也惊人地增加了 617%，网络犯罪分子使用人工智能制作更逼真、更有针对性的网络钓鱼电子邮件。巴西和墨西哥受到的影响最大，记录了数百万次旨在窃取财务数据和凭证的网络钓鱼尝试。
重要的是要记住，这些攻击源自一种新兴技术，而这些攻击发生在一个正在努力打击其他类型欺诈行为的地区。继东南亚之后，拉丁美洲因各种欺诈行为造成的总收入损失比例最高（20%），五分之一的电子商务交易因欺诈而被拒绝——是全球其他任何地方的两倍。
拉丁美洲的人工智能和反欺诈领域与世界其他地区相比如何？
尽管欺诈者试图将人工智能用于邪恶目的，但拉丁美洲正坚定地采用这项技术，利用能够随着时间推移而学习和适应的先进欺诈检测和预防工具进行反击。
我们一直在与非洲大陆的金融机构合作，建立机器学习模型，分析大量交易数据并识别表明欺诈行为的模式。
我们与客户密切合作，通过我们专有的每日自适应模型确保机器学习模型的每日改进。这不仅可以防止数据漂移，而且与传统静态模型相比，可以显著减少欺诈数量，同时最大限度地减少误报。旧的欺诈检测方法依赖于静态规则，无法跟上快速发展的欺诈策略。
这种手动方法不仅因处理敏感的个人数据而引入了重大的操作风险，而且无法提供当今数字环境所要求的灵活性和可扩展性。
相比之下，我们的人工智能模型不断吸收新的数据流，以动态更新欺诈检测能力。这使我们能够主动应对新出现的威胁，同时通过不断的再训练和优化来提高准确性。自动化流程最大限度地减少了传统方法中固有的人为错误和数据隐私风险。因此，利用人工智能对于领先于利用最新工具的技术型欺诈者至关重要。
行为生物识别
在该地区，其他由人工智能驱动的关键反欺诈方法也越来越受欢迎，包括利用行为生物识别技术来检测账户盗用。这包括分析鼠标移动、按键动态和移动传感器数据等因素来检测异常用户行为。人工智能还通过将生物特征和行为数据与已知欺诈模式进行交叉引用来增强身份验证能力，以检测用于开户欺诈的合成身份。
随着金融机构采用机器学习模型和一系列人工智能欺诈检测技术，拉丁美洲在应对不断演变的威胁方面正变得越来越有优势，并且保持领先地位。
该地区在人工智能欺诈领域面临哪些独特挑战？
与其他地区相比，拉丁美洲在人工智能欺诈领域面临着几个独特的挑战。一个主要障碍是缺乏强大的网络安全策略，只有 48% 的金融机构和/或金融科技公司制定了专门的计划。这使得许多人容易受到复杂的人工智能攻击，如深度伪造和语音克隆。
席卷拉丁美洲的数字化快速普及也带来了挑战。以电子商务为例；据 统计局预计到 2024 年底，拉丁美洲的电子商务用户数量将达到约 1.855 亿。到 2029 年，这一数字可能会增长 52%，整个地区的用户数量将超过 2.81 亿。
因此，这扩大了欺诈者利用人工智能工具的潜在攻击面。基础设施差距、人才短缺和不断变化的监管框架也阻碍了人工智能在打击欺诈方面的准备。
此外，拉丁美洲市场的风险状况和差异各不相同，因此需要高度本地化、量身定制的人工智能欺诈预防策略，而不是一刀切的解决方案。克服这些挑战需要加强网络安全准备、培养人工智能人才、强大的数据治理和公私合作，以超越在该地区运营的人工智能欺诈者。这是一个巨大的挑战，但我相信我们能够应对。
Lynx Tech 正在采取哪些措施来改善拉丁美洲的人工智能安全领域？
Lynx Tech 是拉丁美洲打击欺诈行为的先锋 AI 技术的先驱。我们的每日自适应模型代表了机器学习驱动的欺诈检测和预防的范式转变。
我们先进的 AI 模型基于来自该地区领先金融机构的广泛合作伙伴网络的大量数据进行训练。通过不断获取新的交易流，这些模型可以动态调整并学会检测出哪怕是最轻微的欺诈行为模式偏差。一个关键优势是它们能够准确识别真正的欺诈行为，同时保持极低的误报率，最大限度地减少客户摩擦。
我们的日常自适应模型利用全自动机器学习管道，与传统的手动流程相比，可降低人为错误风险并增强数据隐私。强大的控制（包括训练期间故意注入噪音）可确保模型即使在极端条件下也能保持弹性和防篡改。严格的测试已验证了它们在仅使用一小部分功能的情况下也能有效运行的能力。
通过认真监控，我们仅当升级模型在欺诈检测率和误报率等关键指标上的表现优于现有版本时才会推广升级模型。这种快速迭代并每天提高准确率的能力对于主动打击快速发展的欺诈手段至关重要。
通过将这种持续的模型优化与针对拉丁美洲独特市场细节量身定制的本地化战略方法相结合，我们能够为企业提供一流、完全合规且面向未来的人工智能欺诈预防。随着数字交易量几乎呈指数级增长，我们的解决方案使该地区能够安全有效地利用人工智能的潜力，抵御新兴威胁。
未来计划（路线图和增长计划）
Lynx 的愿景是设计一个综合平台，将打击欺诈、反洗钱挑战和网络安全威胁整合到一个平台中。在强大团队的支持下，我们准备重新定义和革新全球范围内确保金融交易安全的方法。
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