行业背景与挑战 - 当前电信网络诈骗在金融领域演化态势愈发复杂，传统反诈手段存在响应滞后、数据割裂、诈骗升级（持续化隐蔽化）三大短板 [3][8] - 在自适应欺诈交易中，欺诈节点与良性节点高度融合，真实生产数据（基于1亿多用户交易量）显示两者相似度高达83.2%，而传统模型识别的相似度仅为41.8%，欺诈信号极其微弱 [4][9] 公司技术方案与核心优势 - 公司以图神经网络技术为核心出发点，利用交易数据天然的图数据结构打破信息孤岛，构建节点间真实关联以识别深层欺诈风险 [3][8] - 公司的欺诈检测模型已迭代至第四代，实现了从被动应对到主动破解的跨越式升级，第四代模型采用生成式图欺诈AI检测技术，旨在穿透伪装、精准识别自适应欺诈 [3][9] - 针对高相似度欺诈的识别痛点，公司研发了Grad模型，实践验证该方案效率提升10%以上，识别正确率大幅提升43% [4][9] - 该模型在城商行实际落地中，成功额外识别出20%的黑样本，且经银行核实均为真实欺诈行为，提升了反诈精准度并帮助减少实际损失 [4][9] 行业现存关键难题 - 行业仍面临三大关键难题：银行核心数据跨机构流通受限、各金融机构间欺诈黑样本共享不足、银行与公安部门间政企联动不畅导致监管割裂 [5][9] 未来发展呼吁与展望 - 呼吁监管部门及行业协会牵头搭建反诈成果共享机制，金融机构在合规前提下共享关键信息（如黑样本），并打通政企联动通道以实现可疑线索实时同步与快速响应 [5][10] - 公司将持续深耕AI反诈技术，推动模型迭代升级，并期望通过行业内外共同努力减少电信网络诈骗案件 [5][10]