隨著移動支付和數位銀行的普及，非洲的金融科技產業正迅速增長。這種增長便利了數百萬人的數位支付，但也伴隨著詐騙行為的上升，包括詐騙、帳戶盜用和身分盜竊。全球每年因為詐騙行為導致金融科技企業損失數十億美元，非洲面臨類似的風險。為了應對這一挑戰，許多金融科技公司正轉向採用人工智慧（AI），用於快速分析大量交易資料、檢測異常活動，並在詐騙發生前加以阻止。人工智慧已經成為保障非洲數位金融系統安全和提高信任度的關鍵工具。

非洲金融科技的詐騙挑戰

隨著非洲金融科技產業的蓬勃發展，詐騙行為日益嚴重。在肯尼亞，Visa一項研究發現71%的人都曾遭遇線上詐騙。又如在奈及利亞，僅2024年三個月內就記錄了超過11,500件詐騙案例，損失高達₦56.3億。犯罪分子利用多種方法，例如身分盜竊、釣魚攻擊、SIM卡交換詐騙及運用AI生成的假文件或聲音。這些行徑除了造成巨額經濟損失之外，也影響了人們對數位銀行和移動支付的信任。為了應對詐騙，非洲的金融科技公司正使用人工智慧（AI）技術，迅速發現可疑活動並即時阻止詐騙行為，使得消費者可以更安全地使用數位金融。

人工智慧如何偵測詐騙

人工智慧技術透過學習數據中的模式、預測風險行為、並且比任何人工系統更智能地分析使用者互動以偵測詐騙。以下是人工智慧在抵禦詐騙過程中的三大關鍵能力：

機器學習用於模式識別

機器學習（ML）作為人工智慧的核心部分，通過學習正常和可疑行為的差異，幫助金融科技公司偵測詐騙。它會分析過去的交易資料以理解客戶通常的消費模式，例如他們的經常花費金額、登入時間和設備使用情況。如果發生不尋常的情況，例如在異常時間發出的巨額轉帳或使用新設備的狀況，系統會立即標記以供檢查。不同於舊的安全系統需要依賴既定的限額，機器學習會不斷學習和適應新的詐騙手段，於毫秒間檢測出警示信號，讓詐騙偵測變得更迅速、智能和準確，同時減少了誤報，確保正當交易的順利進行。

實時監控的預測分析

人工智慧的預測分析通過即時評分每筆交易的風險等級提高了詐騙偵測的能力。利用即時資料，系統可以檢查付款是否符合使用者的通常行為，如消費模式、設備或位置，並標記任何異常。例如，如果有一筆從新設備發出的$1,000轉帳於異常時間，可能會被認定為高風險而暫停以供檢查。這種方式幫助金融科技公司即刻阻止詐騙，同時讓正當的付款順利進行。在一些非洲國家，銀行和移動金融服務已經使用AI工具不斷監測數百萬次交易，於資金損失前捕捉可疑活動。由於AI的學習與適應性，降低了誤報率，保護客戶的體驗既快速又安全。

自然語言處理和行為生物識別技術

在奈及利亞，AI現正幫助像 Opay 這類金融科技透過分析語言和使用者行為而不僅僅是數字來偵測詐騙。使用自然語言處理（NLP），AI能夠掃描電子郵件、聊天和文件以辨識詐騙，如釣魚訊息或偽造的身份申請。它還可以聚合顧客投訴以揭露更廣泛的詐騙模式。另一個工具，行為生物識別技術，研究人們如何與應用互動、輸入速度、滑鼠移動或拿手機的姿勢來確認身分。如果某人的行為變得異常，系統甚至會在密碼正確的情況下阻止存取。一些金融科技公司還使用臉部或聲音識別來偵測深偽（deepfake）或篡改的身分證號。這些工具共同為使用者增加了一層保護，透過“聆聽”和“觀察”使用者行動，幫助企業更準確地抓住詐騙者，保障顧客安全。

人工智慧對非洲金融科技品牌的幫助

採用AI驅動的詐騙偵測為非洲的金融科技公司帶來了幾項重要的優勢：

  • 提高信任度：人工智慧幫助金融科技在詐騙造成損害前加以偵測和阻止。當人們知道他們的資金和資料是安全的時，會更自由地使用數位金融，進一步強化品牌的聲譽。這種信任也吸引了重視強大安全系統的監管機構和投資者。

  • 提升運營效率：人工智慧自動化了詐騙偵測和監測，為金融科技公司節省了時間和資源。它減少了誤報，讓人工分析師能夠專注於真正的威脅，提高精確性和速度。這使得即便是小型金融科技公司也更有效率，並具備處理更大量交易的能力，而無需相應增加人力。總體而言，人工智慧使金融科技可以在精簡的運營中保持強大的安全保障。

  • 擴展性：隨著非洲金融科技公司橫跨國家和產品增長，人工智慧系統能夠輕鬆即時管理數百萬筆交易。它們能適應新市場和詐騙類型，無需放慢速度或降低準確性。這種擴展性讓企業能在保持強大欺詐保護的同時自信地擴展市場。

  • 降低成本：人工智慧能在詐騙發生前阻止，幫助金融科技公司避免巨額財務損失、罰款和調查費用。減少誤報和手動工作，它還降低了運營費用。長期來說，人工智慧驅動的詐騙偵測提高效率並保護收益。

採用挑戰與克服方法

儘管好處明顯，但對於非洲金融科技公司來說，實施AI以偵測詐騙仍然面臨挑戰。以下是一些關鍵的採用挑戰及其解決方法：

  • 數據質量和基礎設施：許多非洲金融科技公司面臨數據貧乏和有限的IT基礎設施挑戰，這削弱了人工智慧的性能。利用開放銀行API清理和整合顧客數據，有助於創建單一可靠的來源進行分析。基於雲端的AI服務還提供了經濟實惠且具擴展性的工具，讓金融科技公司可以在不重投資硬體成本的情況下使用先進技術。

  • 人才與成本障礙：AI發展需要稀缺且昂貴的專家。金融科技公司可以與AI公司、大學或技術創新中心合作，獲得人才和現成的工具。依賴經濟實惠的“AI即服務”平台也降低了開支，幫助新創公司在沒需大量前期投資下採納AI。

  • 法規合規性：非洲各國的不同數據和詐騙法律使AI採用變得複雜。金融科技公司應與監管機構密切合作，透過沙盒方式確保AI系統透明且可解釋。與類似GSMA的行業小組合作，有助於建立信任，使規則協調一致，推動負責任的創新在全大陸的落實。

未來展望

隨著AI技術的進步與協作，非洲金融科技中的詐騙偵測的前景看好。像生成AI這類新工具將幫助創建虛假的詐騙情境來訓練系統，而例如聯邦學習等技術將允許金融科技在不暴露顧客數據的情況下安全分享見解。在深偽詐騙猖獗的背景下，持續的創新至關重要。政府、監管機構和金融科技公司如奈及利亞、肯尼亞和南非也在攜手合作，加強AI安全並建置共用的詐騙數據庫。隨著這些努力的持續發展，人工智慧將不僅限於偵測詐騙，還將成為非洲金融信任系統的核心部分，使數位銀行對所有人來說更安全、更智慧和更具包容性。