人工智能正在加剧金融犯罪，而金融行业的防御能力却日益落后。犯罪分子如今利用人工智能制造令人信服的深度伪造视频、策划定制的网络钓鱼攻击，并大规模伪造身份。这些手段的移动速度超过了传统合规系统的追踪速度，暴露了现有方法的致命缺陷。
尽管威胁规模巨大，许多机构仍在匆忙部署自己的人工智能系统，却没有确保这些工具的可解释性、透明度，甚至完全可理解。除非可解释性成为任何金融合规人工智能系统的基本要求，否则我们有可能用一种不透明的形式取代另一种不透明的形式，而这无助于赢得公众或监管机构的信任。
01
军备竞赛已经开始
人工智能正被用于使传统犯罪行为更快、更廉价，并助长新型犯罪的实施。想想最近激增的合成身份欺诈吧。网络犯罪分子利用人工智能将真实和虚假数据拼凑成逼真的虚假身份。这些个人资料可以开设账户、获得信用，并绕过验证系统，同时几乎与真实用户难以区分。
Deepfake 技术为黑客武器库增添了又一利器。如今，只需极少的努力，就能生成令人信服的 CEO、监管者甚至家庭成员的冒充。这些视频和音频片段被用来发起欺诈交易、误导员工，甚至引发内部数据泄露。
甚至网络钓鱼也已进化。人工智能驱动的自然语言工具可以根据目标用户的公开数据、在线行为和社交背景，针对每个目标用户量身定制高度个性化、语法正确的信息。这些不再是过去那种拼写错误的垃圾邮件。它们是旨在赢得信任并榨取价值的定制攻击。在加密货币领域，网络钓鱼正在蓬勃发展，而人工智能正在加速这一趋势。
02
合规工具仍停留在前人工智能时代
挑战不仅在于这些威胁的速度或规模，还在于攻击者的创新与防御者的惯性之间的不匹配。传统的基于规则的合规系统反应迟钝且脆弱。它们依赖于预定义的触发器和静态模式识别。
机器学习和预测分析提供了更具适应性的解决方案，但其中许多工具并不透明。它们生成的输出并不清晰地表明其结论是如何得出的。这种“黑匣子”问题不仅仅是技术限制，更是一个令人头疼的合规问题。
没有可解释性，就没有问责制。如果金融机构无法解释其人工智能系统如何标记交易（或未能标记交易），那么它就无法向监管机构、客户或法院为其决策辩护。更糟糕的是，它可能无法检测到系统本身何时做出了有偏见或不一致的决策。
03
可解释性是一项安全要求
有人认为，要求人工智能系统可解释会阻碍创新。这种观点是短视的。可解释性并非奢侈品，而是信任和合法性的必要条件。没有它，合规团队就如同盲人摸象。他们或许能发现异常，但却无法知晓原因。他们或许能批准模型，但却无法对其进行审计。
金融部门必须停止将可解释性视为技术红利。它应该成为部署的条件，尤其是对于涉及KYC/AML、欺诈检测和交易监控的工具而言。这不仅仅是最佳实践，更是至关重要的基础设施。
在加密货币这样一个快速发展的领域，信任本已脆弱，审查又高度严格，这一点显得尤为紧迫。人工智能在安全与合规领域的应用不仅必须有效，还必须公平、可审计且易于理解。
04
协调一致的应对措施不容商榷
金融犯罪已不再是孤立事件。仅在2024年，非法交易额就达到了510亿美元，这一数字很可能还低估了人工智能增强攻击的影响。任何公司、监管机构或技术提供商都无法独自应对这一威胁。
协调一致的应对措施必须包括：
要求高风险合规功能中使用的任何人工智能系统都具有可解释性。
实现共享威胁情报以发现跨公司的新攻击模式。
培训合规专业人员来审查和评估人工智能输出。
要求对用于欺诈检测和 KYC 的 ML 系统进行外部审计。
速度永远重要。但如果没有透明度，速度就是一种负担，而不是优势。
05
人工智能并非中立，其滥用亦然
对话必须转变。仅仅询问人工智能是否合规“运作”是不够的。我们必须问它是否值得信任。它能被审问吗？能被审计吗？能被理解吗？
无法回答这些问题将使整个金融体系面临风险。这不仅来自犯罪分子，也来自我们赖以阻止犯罪的工具。
如果我们不把透明度融入到我们的防御体系中，那么我们就不是在捍卫这个体系，而是在自动让它失败。
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