数字防御力：印度印度皇家银行的新措施和预防欺诈的未来：Shailendra Prajapati

新的风险格局

随着印度数字支付的激增，越来越复杂的欺诈计划的威胁也是如此。印度储备银行（RBI）最近警告贷方有关数字欺诈的急剧上升，促使紧急监管措施。根据路透社的说法，印度储备银行将介绍独家域名 'bank.in' 对于银行和
'fin.in' 为了打击使用欺骗性相似领域的欺诈者的金融服务。

同时，行业数据表明，现在有超过74％的组织依靠AI来防止欺诈，而全球机器学习（ML）预计到2034年将达到3029亿美元，从2025年开始以35.8％的复合年增长率。这些发展强调了金融机构投资高级，适应性技术和强大的监管框架的关键时刻。

预防欺诈的最新技术

当今的欺诈检测系统结合了先进的AI和ML技术，以不断学习和适应。银行正在部署现状模型，例如梯度增强的树木，深神经网络，甚至基于变压器的体系结构，以识别交易数据中的微妙异常。

Azure AI和AWS Finops等云本地平台提供了实时监控所需的可扩展性，而自然语言处理工具（例如OpenAI GPT和Google Vertex AI）分析了非结构化数据（例如，客户通信）来确定可疑模式。

印度储备银行计划的独家域名将进一步加强在线身份验证，并有助于减少某些部门的欺诈案件，这些案件的同比增长了334％。

用例和福利

领先的金融机构已经在利用这些技术：

• 增强的欺诈检测： 采用AI驱动系统的主要银行报告说，假阳性大幅下降，从而更快，更准确地识别欺诈性交易。
• 节省成本和效率的收益： 基于AI的欺诈检测已有助于节省运营成本并改善客户信任。例如，Visa的AI系统有助于预防2023年价值400亿美元的8000万笔欺诈性交易。
• 监管影响： 预计该印度储备银行即将推出的领域倡议有望通过使用户轻松地将合法的金融服务提供商与冒名顶替者区分开来增强消费者的信心，从而降低了欺诈风险。

金融机构的实施策略

希望加强其防御能力的金融机构应考虑以下步骤：

1. 整合综合数据系统： 使用Snowflake或Databricks等平台将结构化和非结构化数据合并到统一的数据湖中，以为AI模型培训提供坚实的基础。
2. 部署高级欺诈检测工具： 采用AI/ML框架，这些框架可以实时连续更新检测模型，在及时隔离可疑活动的同时最大程度地减少虚假警报。
3. 确保法规合规性： 实施可解释的AI框架，例如石灰或塑造，以保持透明度并遵守RBI指南。
4. 准备领域倡议： 开始更新身份验证过程，以期预期新的独家域名（'bank.in''and'fin.in'），这将增强在线安全性。
5. 投资网络安全培训： 提高技能团队，以更好地管理数字风险并培养主动风险管理的文化。

未来趋势和下一步

展望未来，在印度和全球范围内，有几种趋势将重塑预防欺诈：

• 量子AI和数字双胞胎： 未来的欺诈检测系统可以利用量子计算和数字双技术来模拟和压力测试欺诈场景，从而进一步提高检测准确性。
• AI驱动的ESG集成： 随着全球对可持续性的关注，将ESG因素整合到欺诈检测模型中对于维持道德和透明的财务实践至关重要。
• 增强的监管合作： 通过诸如独家领域注册和自我调节组织等倡议，监管机构与行业参与者之间的更严格的协调将推动整个领域的创新和稳定。

结论

印度储备银行最近的措施标志着印度数字支付生态系统的变革时刻。金融机构必须利用高级AI和ML技术来抵制复杂的欺诈，确保客户数据并满足不断发展的监管要求。

通过投资强大的数据系统，拥抱创新的欺诈检测工具以及为即将进行的监管变更做准备，银行不仅可以保护自己免受数字欺诈的侵害，而且还可以在金融科技的安全方面为全球基准树立基准。鼓励行业领导者合作，提高他们的团队，并推动采用这些前瞻性解决方案，以建立富有弹性，安全的数字未来。

参考

• 路透社，“印度中央银行州长警告贷方不要在2025年2月7日”。
• Market.us，“欺诈检测市场的机器学习达到302.9亿美元”，2024年。
• Aimultiple报告：“ 2025年关于人工智能（AI）的130多个破坏性统计。”