Julia,拥有金融专业背景的加拿大精算师,2017 年结识 Ai Financial 后采用“投资贷款 + 保本基金”策略,通过 B2B Bank 与 Manulife Bank 共计 20 万加元投资,在 8 年内实现 22 万利润、281% 杠杆回报,并以实际行动验证了稳健投资与时间复利的力量。
Read More全球风险研究院:骗子在AI应用上“领先十步”,金融犯罪风险急剧上升
拿大全球风险研究院(Global Risk Institute)与加拿大金融交易和报告分析中心(FINTRAC)在近期联合举办的一场研讨会指出:在人工智能(AI)的应用上,犯罪分子正明显领先于金融机构,金融行业面临的风险正在快速上升。
研讨会汇集了 60 名来自加拿大和国际的金融犯罪与 AI 专家。与会专家普遍认为,诈骗、洗钱以及网络攻击的技术门槛在 AI 出现后被大幅降低,而金融机构在采用 AI 技术时却因成本、人才与监管障碍而步履维艰。
金融机构资源有限,而AI反诈成本极高
专家指出,目前很多金融机构在推进 AI 时主要聚焦于“降低运营成本”,但在打击金融犯罪方面,更关键的是:
优先提升侦测与防御的“有效性”,其效率优化反而应排在第二位。
他们强调,每一项 AI 技术都必须基于明确的业务目标、可衡量的成果,而不是为了“采用AI而采用AI”。
报告也指出,缺乏AI人才,正成为阻碍金融机构部署正确技术的重要因素。
此外,AI 正在取代大量入门级岗位,使未来负责金融反犯罪的专业人才的培养管道变得更窄,而这一领域传统上依赖“学徒制”发展经验。
犯罪分子利用AI门槛极低,威胁呈指数级上升
与金融机构的困难不同,犯罪分子采用 AI 几乎没有任何门槛。
专家指出,即便是技术能力有限的个人,使用 AI 也能成为网络攻击者。
AI 正急剧放大以下风险:
诈骗行为激增(占89%)
洗钱能力提升(占9%)
内部威胁增加(占2%)
研究指出,AI 让犯罪分子更容易掩盖身份、跨境犯罪,并突破过去的语言障碍,使国际诈骗更隐蔽、更难侦测。
同时,利用 AI 发动攻击成本极低,但金融机构要侦测、追踪、阻断这些行为,则需要成倍的资源投入。
监管碎片化让执法链条“断裂”
专家指出,加拿大联邦制导致监管权力分散,没有任何单一机构能从“侦测 → 报告 → 起诉 → 定罪”完成完整流程。
这种结构让跨机构协作、信息共享和执法效率变得十分困难。
虽然监管框架正在更新,以应对 AI 带来的新兴威胁,但行业专家担忧:
威胁更新得太快,而监管与合规体系跟不上。
部分专家建议建立“监管沙盒”,让金融机构能在安全环境中测试 AI 工具,不会因试错而受到处罚。
AiF 提醒:投资一定要找正规机构。
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