人工智能使金融欺詐變得更容易和更復雜，美國財政部警告 - 彭博社

美國財政部國內財政次長Nellie Liang攝影師：Ting Shen/Bloomberg財政部週三在一份報告中表示，人工智能使欺詐者更容易對金融機構進行更復雜的攻擊。

機構寫道，人工智能的最新進展意味着犯罪分子可以更真實地模仿聲音或視頻，冒充金融機構的客户並訪問賬户。他們還可以利用這些技術製作越來越複雜的電子郵件釣魚攻擊，格式更好，錯別字更少，財政部表示。

“人工智能正在重新定義金融服務領域的網絡安全和欺詐行為，”財政部國內財政次長Nellie Liang在一份附帶報告的聲明中説，該報告是根據去年總統行政命令規定的。

該機構是最新發出有關人工智能的警告的機構，人工智能既帶來風險，也帶來機遇。包括美聯儲、證券交易委員會和消費者金融保護局在內的主要金融監管機構已經對從歧視到潛在的系統性風險等問題提出了關注。

財政部國內財政次長Liang表示，拜登政府將與金融機構合作使用新興技術，同時“防範對運營彈性和金融穩定性的威脅”。

作為報告的一部分，財政部與金融服務和信息技術部門、數據提供商以及反欺詐和反洗錢公司進行了42次訪談。一個關注點是潛在的“監管碎片化”，因為聯邦和州政府機構為人工智能制定基本規則。

財政部表示，將與由行業領導的金融服務部門協調委員會以及負責改善金融監管機構之間合作的金融和銀行信息基礎設施委員會合作，以確保監管工作同步進行。

公司之間的差距

報告指出，與大公司不同，較小的金融公司擁有較少的IT資源和較少的內部專業知識來自主開發人工智能系統，通常必須依賴第三方。他們還可以獲取較少的內部數據來訓練人工智能模型以預防欺詐。

為了解決這一差距，美國銀行家協會正在設計一個試點項目，促進行業間有關欺詐和其他非法活動的信息共享。財政部表示，美國政府也可以通過提供歷史欺詐報告的訪問權限來幫助訓練人工智能模型。

財政部還列出了政府和行業應考慮的其他一些步驟，包括圍繞人工智能發展一個共同語言，並使用標準化描述來識別某些供應商提供的人工智能系統使用了哪些數據來訓練模型以及數據來源。