慧眼金盾团队走进中国建设银行（泰安高新支行），就AIGC诈骗对金融机构的影响展开深度调研。银行透露的一组数据令人震惊：2024年该行因AI语音伪造导致的诈骗损失超500万元，其中“声音指令+虚假转账凭证”的复合型诈骗占比达68%。

银行案例：AI“客服”用方言骗走老人养老钱

在反诈案例研讨会上，个贷部经理讲述了一起典型案件：2024年11月，岱岳区居民孙大爷接到“建行客服”电话，对方用泰安方言称“您的信用卡涉嫌洗钱，需将资金转移至安全账户”，同时通过短信发送伪造的“冻结通知”。“老人没怀疑，因为对方说话带‘汶口土话’，跟他外甥语气一模一样。”最终孙大爷分3次转账8.7万元，直到子女回家才发现受骗。

图 1 反诈案例研讨会上就经典AIGC诈骗示例展开讨论

图 2 与银行工作人员沟通调研近年来AIGC诈骗案例情况

这类案件的共性在于：AI诈骗分子通过爬虫获取客户公开信息，用声音模拟技术伪造熟人语音，再配合PS的官方文件。“传统风控只能识别单一模态，比如检测短信链接是否恶意，但无法关联‘语音+文本+图像’的诈骗链条。”王磊指着监控录像，“你们看，这通诈骗电话全程5分23秒，声纹相似度95%，普通人根本分辨不出。”

技术对接：全模态分析如何实现0.3秒拦截

针对银行痛点，团队演示了“金盾API”的跨模态检测能力：当系统接收到转账指令时，会同步启动三重验证：

语音源检测：分析通话录音的基频波动，AI生成语音的“基频曲线”会呈现机械性规律起伏。

语义逻辑校验：比对“紧急转账”话术是否包含“公安”“安全账户”等诈骗关键词。

图像防伪分析：通过深度学习识别电子凭证的像素噪声分布，伪造图片的噪声熵值显著低于官方文件。

图 3 项目负责人简单介绍“金盾API”的跨模态检测能力

在现场测试中，团队模拟的“AI客服”语音刚说出“转移资金”，系统便立即触发红色预警，并自动冻结转账流程。“你们的边缘计算技术太关键了，”运营主管感叹，“传统系统响应要8秒，你们0.3秒就完成拦截，这能救下多少养老钱！”

文化馆里的跨界碰撞：当反诈技术遇上金融科技史

在参观建行企业文化馆时，团队在“金融科技展区”发现了1998年的“磁条卡防伪技术”展品。“从磁条到芯片，从密码到生物识别，反诈技术始终在和骗子赛跑。”团队创始人毕力在参观完建行企业文化馆后表示，“现在AIGC让诈骗升级，我们的全模态技术一定要争做下一代‘防伪芯片’。”

图 4 团队在“金融科技展区”参观磁条到芯片的防伪方式

图 5 双方就“县域网点反诈方案”展开研讨

双方随后就“县域网点反诈方案”展开研讨，计划在6月选取3家农村支行试点：为ATM机加装语音反诈模块，当检测到“紧急转账”关键词时，自动播放方言版警示语音；在智慧柜员机界面嵌入图像防伪插件，实时标注电子凭证的真实性。“你们的鲁方言语料库正好匹配我们80%的农村客户，”工作人员当场敲定合作细节，“这比发传单有效一万倍！”

责任编辑：kj015

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