1、11让人工智能成为商业安全忠实的守护者2021ADVANCE.AI 2021 年度智能反欺诈白皮书（东南亚版）www.advance.ai2www.advance.ai免责声明本文件仅提供信息参考，其呈现了截至本文件发布之前，ADVANCE.AI 当前产品服务和实践的基本信息，后续相关信息如有变动，恕暂不另行通知，本文件中有关ADVANCE.AI 的部分信息以摘要形式提供，可能并不完整。本文件陈述的信息（包括产品功能、建模和数据可用性等）不属于 ADVANCE.AI 的服务承诺或产品特性承诺。ADVANCE.AI 或其董事、员工、代理、附属机构和许可人，对本文件以及本文件包含的信息、本文件中陈

2、述的有关 ADVANCE.AI 的产品与服务，均不会做出任何明示或暗示的陈述、授权、合同承诺、条件或保证，也不承担任何责任或义务。本文件可能包含前瞻性陈述，这些陈述包括 ADVANCE.AI 的企业愿景、行业观点或当前对 ADVANCE.AI 的业务运营、市场状况、运营结果、财务状况、资本充足率、特定条款和风险管理实践的期望，读者应注意不要过分依赖这些前瞻性陈述。ADVANCE.AI不承担任何对前瞻性陈述修订结果需要公开发布的义务，以体现本文件发布日期之后发生的意料以外事件或情况。对于前瞻性陈述，在编制预测信息时虽然已采取适当措施，但实际结果可能仍会与前瞻性描述有较大的差异。本文件所包含的信息

3、是 ADVANCE.AI 的独家机密，除非得到 ADVANCE.AI 的同意，否则不得向任何第三方或公众复制或分发该信息。未经 ADVANCE.AI 事先书面同意，该信息不得用于任何其他目的。www.advance.ai3目录4693234摘要东南亚地区概况最新趋势东南亚常见欺诈风险为什么东南亚是诈骗犯罪的“温床”？防范欺诈：时不我待，行动起来反欺诈洞察拥抱人工智能迎接未来：更安全、更智能ADVANCE.AI，深耕亚太市场，科技赋能发展www.advance.ai4摘 要作为世界瞩目的新兴经济体，东南亚地区的经济增速正在成为全球发展进程中少有的亮点。在过去的五年，东南亚经

4、济以平均每年提升 5%的速度稳步增长，且在过去十年中，一直保持着领先全球平均增长率约 2%的傲人成绩。高速发展的东南亚，正在成为世界上增速最快的区域经济体之一，预计到 2030 年，东南亚将跃升为世界第四大区域经济体。除了蓬勃发展的经济，东南亚地区多元化的人口结构、丰富的人力资源，也成为该地区受人关注的发展特色。新加坡、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、越南和泰国，作为东南亚地区六个经济增速排前列的重要国家，它们的人口数总和已经超过 5.7 亿，几乎比整个欧洲的人口总数还要多。经济的增速发展激发了城市化进程的脚步，也带动了东南亚地区消费水平的快速提升。富裕起来的当地居民，他们拥有了更多的可支配收入

5、，更强大的购买力“买买买”的消费欲望，也大幅提振了当地金融服务业的发展规模。然而，纵观整个东南亚地区，金融服务业并没有得到均衡发展，甚至表现为两个极端：在新加坡，居民使用银行服务的比例高达 98%；而在该地区其他发展中国家里，包括印度尼西亚、越南、菲律宾，目前还有约 70%的居民没有银行账户，也从来没有体验过传统的金融服务。除此之外，相比其他发达国家集中的地区，东南亚还经常发生严重的金融诈骗与犯罪事件，这一切，不仅由于大量当地居民缺乏信用意识和金融常识，也由于多数国家效率低下的身份验证系统、反欺诈系统，造成了该地区金融机构普遍风险管理的脆弱。一大批新兴的东南亚科技创业企业正在试图缓解区域中这类

6、发展不平衡的问题，缩小居民与金融机构之间的信息差距。他们联合传统金融机构、银行和其他具有前瞻市场眼光的新兴机构一起，致力于推动东南亚金融服务业的数字化转型借助数据分析、人工智能等先进技术的力量，伴随着数字银行、移动支付、电子商务的发展，危机变成了机遇。在新的智能数字化时代，东南亚金融机构能够更加迅速、准确地确定“好客户”“坏客户”之间的区别，从而增加对真正有需求客户的贷款支持。同时，在技术力量的推动下，金融普惠的愿景亦逐步得以实现即使以前从未体验过银行服务的人，比如偏远www.advance.ai5山区的农民，或者海边农村城镇的渔民，如今也拥有了便捷享受数字金融服务的权利这一切，正是传统金融业

7、结构改革的真正意义。这个新时代，确实是东南亚蓬勃发展的时代。全球的资金都在源源不断地涌入，当地企业的估值水平也在飙升，投资者们看好这个新兴市场，这里有快速增长的 GDP、强大的消费能力，还有一大批年轻的、享受互联网和移动应用的数字时代“新东南亚人”。然而，如何加强控制和化解发展中的各类风险，确保数字经济和普惠金融的可持续发展，依旧是东南亚地区面临的一项严峻的挑战。毕竟，只要有机会，欺诈就存在。在数字化的新时代，各行各业都开始探索，并尝试依赖新一代科技去变革传统他们尤其看好人工智能的应用利用其自动化琐碎的任务、分析数据、改善客户服务，更好实现风控合规。在东南亚，智能数字化改革的风潮从金融行业开始

8、，正在影响着越来越多的行业。然而，与此同时，欺诈行为也在“演进”。多份研究报告与时事新闻的统计数据均显示：数字化转型助力经济发展，给我们的日常生活带来了显著的改善，但这些进步也使人们面临着更高的欺诈风险，还有新型诈骗的威胁，如黑客攻击。欺诈者窃取身份和实施诈骗的手段在数字化时代也在发生着显著变化他们也会运用高科技，实施远程欺诈；目标精准，难以追踪这一切，都增进了欺诈防范的难度。2020 年是不寻常的一年，新冠肺炎疫情的意外爆发与流行，让全球非接触式业务和远程服务都出现了惊人的增长，而与此同时，身份欺诈事件层出不穷。这场被政策学者米歇尔伍克定义为“灰犀牛现象”的新冠疫情，在敲响全球公共卫生安全警

9、钟的同时，也让人们对数字化时代的欺诈有了一个全新的认知和警惕，同时再一次揭示了当今世界风险管理面临的最严峻挑战之一身份安全。在世界金融发展史上，一件看似微小的欺诈交易，就可以导致全球金融危机的爆发。虽然如今，人们已经可以利用技术，发现更多隐蔽的欺诈行为，但是，打击欺诈是一场永无止境的战斗，在新的数字化时代，保持警惕并积极部署反欺诈解决方案依旧至关重要。在这份白皮书中，ADVANCE.AI 基于自身实践，针对东南亚地区的风控痛点，提出了详细的智能反欺诈见解和解决方案，希望能为东南亚金融机构、各行各业，或有意愿开拓东南亚市场的各国企业提供一个新的思考角度，让企业能在以人工智能为代表的新科技发展进程

10、中获益更多，让企业能在智能数字时代的发展中，更好利用人工智能让其成为自身商业安全忠实的守护者。www.advance.ai6东南亚地区概况本期白皮书中的数据信息主要覆盖以下五个东南亚国家：印度尼西亚、菲律宾、越南、泰国和新加坡。图 1，来源：世界银行（World Bank），最新数据截至 2019 年，查询时间 2020 年 11 月2019 东南亚各国 GDP www.advance.ai7图 2，来源：世界银行（World Bank），最新数据截至 2019 年，查询时间 2020 年 11 月图 3，来源：世界银行（World Bank），最新数据截至 2019 年，查询时间 2020

11、年 11 月2019 年东南亚各国人均 GDP2019 年 GDP 增长率（年百分比）www.advance.ai8东南亚各国人口东南亚各国人口平均年龄图 5，来源：Statista 数据，2020 年图 4，来源：世界银行（World Bank），最新数据截至 2019 年，查询时间 2020 年 11 月www.advance.ai9东南亚手机用户与互联网用户在总人口中的比重传统金融服务覆盖率与数字金融服务覆盖率的比较图 6，来源：GSMA Intelligence（2020 年 1 月，基于 2019 年第四季度数据统计）备注：统计数量百分比超过 100%的原因是由于一个用户可能持有多个

12、手机设备造成图 7，来源：摩根大通；GlobalWebIndex 数据（2019 年第三季度）；菲律宾中央银行数据www.advance.ai10图 8，来源：GlobalWebIndex 数据(基于 2020 年第二季度数据统计)东南亚电商用户网络覆盖率与移动电商用户网络覆盖率的比较东南亚在线消费人均支出与东南亚人均 GDP 的比较图 9，来源：综合 Digital2020 报告数据；Statista digital market outlook 报告数据；世界银行和国际货币基金组织数据www.advance.ai112020 年企业面临的两大风险 数字欺诈风险最新趋势2020 年注定是全球

13、震荡动荡的一年。新冠肺炎疫情的流行对全球政治、经济、就业产生了重大影响。用政策学者米歇尔伍克（MicheleWucker）创造的术语，新型冠状病毒的爆发应该被定义为“灰犀牛（Grey Rhino）事件”这是一种危险的，一直都存在极大爆发机率，但却被大部分人认为不可能在短期内发生，而被严重忽视的事件。那么，当新冠疫情这只巨大的“灰犀牛”真的来了，各行各业正在面临的最大风险是什么？新冠肺炎疫情激发了网络购物和线上服务的蓬勃发展。当人们在家隔离时，他们通过网络去购买日常生活所需，也不得不开始远程工作，然而，互联网使用频率的骤然增加，加剧了一个严重问题：数字欺诈（亦称在线欺诈、网络欺诈）。数字欺诈是指

14、利用互联网服务或具有互联网接入能力的软件来诈骗受害人，或以其他方式利用受害人获取不正当的利益。根据美国联邦调查局的总结，几种常见的数字欺诈方法包括:商业电子邮件泄露：泄露合法的商业电子邮件帐户，通过社工形式（一种黑客攻击手段）或其他计算机入侵技术进行未经授权的资金转移。数据泄露：从安全位置向不可信环境泄露数据，这种手段既可能针对个人，也可能针对企业，尤其是隐私、敏感或机密类信息受到泄漏威胁的可能性最大。拒绝服务：中断授权用户对任何系统或网络的访问，通常由恶意欺诈意图引发。电子邮件账户泄露：犯罪者使用被泄漏的他人电子邮件地址，要求不知情用户向欺诈账户付款,类似于“商业电子邮件泄露”手段，但目标对

15、象更广泛。恶意软件：这是一种旨在损坏或禁用计算机或计算机系统的软件，有时犯罪者会使用这类软件向受害者骗取资金。www.advance.ai12 网络钓鱼/欺骗：常见“网络钓鱼”，往往通过电子邮件、短信等通信渠道进行。比如，欺诈者发送一封电子邮件，杜撰内容吸引用户注意，并试图引导用户访问指定网站，而这个网站是用来获取这些毫无戒备的收件人相关个人信息的“钓鱼网站”。而另一种经常发生的网络钓鱼方式，是利用伪造地址的电子邮件传播、发布相关信息，骗取不知情收件人的信任，获得相关敏感信息或机密账号。勒索软件：勒索软件常通过含有“钓鱼信息”的电子邮件，向终端用户频繁发送、传播，系统一旦感染此类软件，会导致网

16、络上敏感文件的快速加密、锁定、或无法破解，达到欺诈者的破坏目的。数字欺诈风险即是指企业遭遇此类欺诈的可能性，新冠肺炎疫情的爆发在短时间内显著加剧了各行各业数字化的进程，也增加了其面临数字欺诈的风险。在东南亚，几乎没有一个行业可以免受此次新冠疫情带来的负面影响，甚至是博彩业。从数字欺诈的方式来看，伪造电子邮件欺诈和利用带有“钓鱼链接”的垃圾邮件欺诈，是东南亚地区自新冠肺炎疫情大爆发以来出现最频繁的数字欺诈类型。除此之外，东南亚地区组织经常遭受的数字欺诈案件类型还包括：使用假身份：使用假身份欺诈是指一人未经授权，盗取他人身份信息实施不正当行为，或制造假身份进行欺骗行为。在线使用假身份进行欺诈，通常

17、具有隐蔽性强、实施形式多样等特点。例如，欺诈者试图从某在线金融平台非法获得贷款，他们使用假身份证，操作注册机器人，恶意注册多个用户账户以获取更多信贷额度金融平台很难追踪此类贷款。疫情期间，大量网络诈骗分子还冒充政府机关、电信服务商、物流公司的员工，甚至假扮社保机构的代表进行欺诈，他们利用假身份诱使居民披露个人机密信息，如网上银行信息、护照信息和身份证号码。为了避免这种欺诈攻击，东南亚许多金融机构已经通过部署数字身份验证解决方案来加强客户认证流程。新一代人工智能身份识别技术，如活体检测技术和人脸比对技术，在帮助金融行业防范身份欺诈的问题上发挥了至关重要的作用。“恶意羊毛党”：通过使用注册机器人以

18、及非法获得的身份、或制造的假身份，欺诈者批量注册用户帐户，以便从特定的在线平台上薅取利益。例如，一个欺诈者注册了数百个账户，为了从一个新开设的电子商务网站上获取优惠券，利用“活体检测”技术可以对此类恶意注册进行拦截和禁止。交易欺诈：一些注册用户心存侥幸，意图利用系统漏洞得到不正当利益。云平台数据泄露：疫情期间，用于远程工作和在线教学的虚拟会议、视频通话活动激增，出现大量专门针对此类云平台的网络攻击，因为云端部分包含丰富个人信息的数据可以被利用来获取经济利益。www.advance.ai13信贷风险是指借款人未能履行偿还贷款或相关借贷合同义务而导致损失的可能性。换言之，当借款人存在可能影响其按时

19、偿还贷款的不利变化时，违约、逾期的可能性越高，则信贷风险越高。国际货币基金组织称：“新冠肺炎疫情引发了全球经济前所未有的危机。”低迷的下行经济环境，失业率骤然攀升，高利率网贷亦在悄然增加。疫情之下，为了维持经济的平稳，几乎每个国家都需要提供“一揽子援助”或制定大量财政刺激计划帮扶市场，东南亚各国也不例外。然而，短期频繁推出的大量财政刺激计划，可能并不足以帮助到每一家中小微企业都顺利抵御危机，反而还可能导致一些投资者认定当地金融风险增高，而将原有投资项目向外国转移。事实上，全球债务水平在新冠肺炎疫情爆发之前已经达到了历史最高水平。根据国际金融研究所的统计数据，截至 2019 年末，全球债务（包括

20、私人和公共债务）已超过 250 万亿美元。国际货币基金组织的计算亦提出了警示：当前近 90%发达经济体的公共债务比率高于 2008 年之前。而新兴国家经济体，平均而言，其不断增长的债务比率与上世纪 80 年代以及 90 年代初金融危机时的比率相似。在深刻的不确定性中，回顾与比较历史上的全球性金融危机，这次的新冠肺炎疫情对经济的影响更为严峻。从微观层面来看，疫情致使各行各业不得不同时处理四重风险：公共卫生危机、经济衰退、金融不稳定以及紧张的国际关系这也是前所未有的。在东南亚，一些初创新兴企业可能还会发现：自身尚未完全掌控管理本地市场某些潜在风险的经验，却突然必须转向应对新冠肺炎疫情，这着实给企业

21、运营带来了巨大压力。与此同时，企业投资和外部需求的下降导致了相关流动性风险，对于现金储备实力往往不够雄厚的中小微企业而言，这又是一个严峻的挑战。分析师预测：2020 年，东南亚各国的破产案将激增 25%。即便是作为东南亚最稳定的经济体新加坡，其破产率也可能增长至 10%以上。信贷风险 革新客户服务优质的客户服务对于任何企业都至关重要。在过去，企业通过培训员工，帮助客户解决问题；如今，金融机构通过部署智能聊天机器人，提供全天候用户咨询，这项技术也已成为电商企业的常规技术服务。向网上支付转型2017 年之前，通过 ATM 机转账，是东南亚地区最常用的网上购物支付方式，其次才是手机银行和货到付款方式

22、。2017年之后，东南亚金融科技的发展让智能手机、电脑、平板拥有了可以更便捷访问金融服务的能力，在线支付因此得到普及，数字银行也开始深入人心。金融科技产品正在应用于更多行业金融科技行业在东南亚的发展风头正盛，金融科技产品帮助传统金融机构简化了流程，提高了效率，亦极大改善了金融服务的用户体验，还让更多东南亚人享受到了金融服务的便利。金融科技创新的核心领域，如在线支付、数字银行，亦通过持续不断的自我变革与改进，跨界赋能，为更多领域带来新的体验与便捷。正如德意志银行在其 2017 年发布的交易白皮书中所言：“金融科技的创新，就其本质而言，是一股恒久不变的力量。”如今，搭载有人工智能技术的新一代金融科

23、技产品，势必将给更多行业带来新的智能数字化体验，例如：www.advance.ai14www.advance.ai15防范欺诈，企业普遍对人工智能技术寄予厚望将非结构化数据转化为有价值的业务洞察力2020 年以来，人工智能技术的应用部署在东南亚地区实现了广泛推进不仅加速应用于金融行业，而且在政府服务、零售和物流领域的技术部署也在显著增长。企业普遍看好人工智能的应用可以利用此技术自动化琐碎的任务、分析数据、改善用户体验与此同时，金融机构更是普遍认为，利用人工智能，能够有更多机会发现不断演变的欺诈模式，确定客户的信用价值，做出更好的商业预测，提前防范潜在的欺诈活动。数据是人工智能技术发展的源泉，智

24、能反欺诈的关键亦在于充分开发算法，提升计算能力，发现更多数据之间的联系，实现对欺诈的提前防范或精准识别。随着监管越来越严格，如何将在日常商业活动中产生的各类非结构化数据，转化为有价值的业务洞察力，并将这些数据开发成打击欺诈的有力工具，成为东南亚金融和各类在线商业风险管理的一个重要关注点。数据是人工智能技术发展的源泉，而算法的创新在于数据挖掘与采集技术的发展。风控工程师都在努力研发新的算法，不过在这个过程中，经常会遇到样本数据数量不平衡的问题。具体来说，利用人工智能技术，即可以通过算法来发现异常迹象，标记可疑行为，并在必要时阻止欺诈行为。例如，保险公司使用人工智能技术，分析投保人申请索赔时涉及的

25、个人信息和事实信息间的联系，判断是否存在欺诈性索赔；证券公司不仅利用人工智能中的机器学习分析股票市场数据，还会采用了人工智能驱动的“虚拟助手”机器人，进行客户查询以及交易前的用户“情绪分析”“风险承受能力分析”，以提高欺诈检测能力。根据研究机构 Forrester 2019 年的一项研究显示：全球大约有50%的金融机构已经在利用人工智能技术来检测欺诈行为。且伴随着人工智能技术的深入发展，这一数字有望继续增长。www.advance.ai例如，在银行业，风险工程师需要一定数量的欺诈交易数据，以便准确地构建反欺诈模块。然而，这一要求并不容易满足，因为欺诈性交易往往只占银行交易总量的极小部分，而且生

26、成此类数据的成本太高。即使收集银行历史上所有的欺诈交易数据，可由于欺诈模式的变迁，这些数据也不足够使用。在这种情况下，如果仅仅依赖于与欺诈有很强相关性的结构化数据，就很难训练出一个高精度的反欺诈模型。针对此，正如许多人工智能驱动的反欺诈解决方案所做的那样，如果将合规可用的结构化和非结构化内容结合起来，为企业建立一套有章可循的信息体系，便可以实现更好的数据挖掘策略。人工智能反欺诈技术的数据挖掘涉及使用数据、统计分析和定量模型，这些模型可以为风控工程师提供有价值的商业见解并生成有意义的信息。当应用于欺诈检测时，数据挖掘还能允许科学家有效分析更大型的数据集，以更精准地检测到可能的欺诈活动或异常模式。

27、在任何涉及现金流的业务或政府活动中，欺诈都可能发生。随着各行各业日益数字化，大约 80%的数据都是以非结构化的形式广泛传播。这些数据资产包含了大量有价值的信息，合理合规的使用，可以为反欺诈工作部署发挥重要价值。但能如何访问并有效挖掘这些非结构数据，依旧是很多公司面临的挑战。16www.advance.ai17最常发生的欺诈行为：身份盗窃东南亚常见欺诈风险最受关注的欺诈类型根据 Worldpay 的一项研究，东南亚地区最受关注且高频发生的欺诈行为分别是：身份盗窃（71%）、网络钓鱼（66%）和账户欺诈（63%）。信用卡也是东南亚地区最受网络欺诈关注的目标。身份盗窃是指获取他人的个人信息并冒用其身

28、份进行非法交易或购买的欺诈行为，盗用身份的方式多种多样。一般而言，当犯罪分子使用不同身份进行交易时，他们通常只是简单地盗用一个现有的身份，而不是伪造一个新身份，因为这样做相对比较容易，得手较快。因此，诈骗者常以个人信息为窃取目标，如姓名、地址、电子邮箱、信用卡或账户信息，以便能利用此信息实施下一步欺诈计划或完全窃取他人的身份实施犯罪。例如，他们能够用他人身份在网上订购物品，并通过窃取的信息，盗用他人的信用卡或账户扣款付费。另一种常被欺诈者使用的身份盗窃手段被称为“钓鱼”。比如，当用户正在登陆其银行平台，一个典型的“钓鱼”行为，会将用户对银行网站的请求重新定向，并将其发送到一个假网站（即“钓鱼网

29、站”），诈骗者诱使毫无戒心的用户访问这个诈骗网站，以窃取用户的密码，然后利用密码接管用户现有的账户和身份。一些老练的诈骗者甚至会拦截客户与商家之间（或客户与银行之间）的通信，以窃取登录数据或通过机器人程序进入某人的账户。www.advance.ai18数字经济的蓬勃发展，东南亚已成为欺诈相关犯罪的一个主要目标地。国际刑警的相关研究和报告均显示：东南亚国家面临着一系列的数字欺诈威胁，包括僵尸网络、网络钓鱼活动、银行恶意软件、勒索软件、商业电子邮件泄露和加密劫持等。除了东南亚地区，全球也正在面临着相似的欺诈威胁。上述威胁大多数是通过电子邮件传播的，调查显示，电子邮件是恶意软件传播（占据其中 92.

30、40%的传播方式）和网络钓鱼攻击（占据其中 96%的传播方式）的首要载体，大量的恶意电子邮件、邮件推送和勒索软件持续困扰着东南亚的企业和消费者。如今，16%的东南亚电商市场正在向超过谷歌公司（Google Inc.）在研究中所预测的目标“2025 年产值达到2000亿美元”大步迈进，电商企业正在东南亚蓬勃发展，不断拓展业务领域，以满足不断增长的客户需求。但很明显，风险管理系统在此行业的实施并不顺利综合图 12 的调查统计，平均约有 32%的东南亚居民曾在各类电子商务和服务领域遭受过欺诈。电商欺诈行为不断增加，替代性支付的方式也在吸引着犯罪分子。虽然这种增长本身并非新鲜事（自1993 年以来，电

31、商欺诈每年都在增加），但其增长速度令人印象深刻。最频繁遭遇欺诈的行业：电商行业最频繁使用的欺诈方式：网络钓鱼和勒索软件图 12,来源：AppsFlyer2019 年数据www.advance.ai19东南亚一度被视为是欺诈分子的“温床”，数字化时代的网络欺诈也没有放过这个地区2019 年，东南亚因数字欺诈遭遇的损失高达 2.6 亿美元。东南亚频繁遭遇的数字欺诈主要集中在金融和电子商务行业，这也是由该地区移动互联网普及率增高，年轻消费群体不断扩大，当地居民可支配收入增加所驱动的。分析认为，印度通过对东南亚最大国家印度尼西亚的分析，有关东南亚欺诈频发的根源，我们了解到以下因素：为什么东南亚是诈骗犯

32、罪的“温床”？尼西亚、越南和泰国被视为为受欺诈影响最严重的国家，因为它们拥有庞大的人口，年轻人，且大部分缺乏对于数字欺诈风险的防范意识。自古以来，东南亚具有连接东西方商业的巨大市场价值，吸引了全球众多投资者。当地各国政府也在积极制定对外国企业的税收优惠政策，以更好吸引投资。然而，由于该地区各国经济发展和基础设施建设的不平衡，反欺诈能力也相应失衡，区域里的各个国家，并没有足够的能力可以执行同样严格标准的反欺诈措施，这给予了欺诈分子可乘之机。图 13，来源：世界银行数据（访问时间：2020 年 11 月）www.advance.ai20印度尼西亚正处于数字化转型的关键时期，各行各业都在为这场变革摩

33、拳擦掌，积极筹备，尤其是金融行业。然而，由于印度尼西亚国家身份验证系统的低效和复杂，数字化转型的变革中受到很多阻碍。在过去很长一段时期里，一个印度尼西亚人，可以任意使用以下多种身份证件进行身份验证，或连入公共设施、网络服务，这些身份证件包括：KK（家庭卡）、KTP（身份证）、NPWP（税卡）、SIM（驾照）、BPJS（社会保障卡）、KIP（智能卡）和 Kartu Pemilu（选举卡）等。此前，诈骗分子利用这一漏洞，可以同时使用不同的身份证件申请银行贷款或服务，甚至更改身份证的个人资料照片，向同一机构提交多份贷款申请实施欺诈。为了解决这个问题，2011 年，印尼政府推出了 e-KTP（电子身份

34、证）。然而，在 e-KTP 推广过程中，由于当时政府官员的腐败，让犯罪分子有了可乘之机，借机非法取得制作机密，伪造了大批假冒 KTP 证件并用于市场。而与此同时，在当时的印尼，要核实一张身份证上的身份是否属于这个人，难度极大，唯一的方法就是访问政府数据库，这让伪造证件大肆横行，无所忌惮。为何会造成这样的情况？公民对身份欺诈的认识有限；当地信息技术设施陈旧；信用数据收集和使用的效率低下这些与数字经济蓬勃发展不相匹配的风控管理水平，让防范身份欺诈，成为了印尼当局面对的一项重要挑战。印度尼西亚，作为东南亚人口数量最多的国家，却只有 2%的人口拥有信贷记录，不到 50%的人拥有银行账户。但在这样的情况

35、下，印尼居民不良资产率却高达 40%。很多时候，欺诈者利用毫无戒心的消费者，骗取他们的身份信息来获得贷款，使得大量不知情的受害者背负着数百万卢比的债务。身份验证效率低下图 14，来源：世界银行全球金融普惠数据（访问时间：2020 年 11 月，世界银行该数据更新时间至 2020 年 1 月）数字经济的发展给印尼金融环境带来了改变，从 2017 年到 2019 年，印尼在线贷款发放规模呈指数级增长，短短 2 年间增长了 30 倍。但正如前文所提及的，对于这个曾经“只有 2%的人口有信贷记录，不到 50%www.advance.ai21东南亚，是一个“年轻”且孕育着希望的地方。“希望”代表着被东南

36、亚所吸引的全球众多投资者，也代表着人口数量日渐庞大的东南亚中产阶级家庭和高收入人群。根据布鲁金斯学会的研究，预计 2020 年，亚洲中产阶级将达到 20 亿，2030 年将达到 35 亿。此外，从2018 年到 2019 年，新加坡、马来西亚、泰国、菲律宾和印度尼西亚的百万富翁和高净值人群数量增加比例幅度约为 4%5%。“年轻”是东南亚的另一个显著特点。与欧洲和北美老龄化严重的发达国家相比，东南亚地区（泰国除外）的出生率近年来一直呈上升趋势。随着年轻人口的不断增长，该地区互联网使用量激增。根据世界银行的统计，东南亚主要国家的互联网使用率已攀升至 30%，特别是印度尼西亚和越南（有些国家甚至超过

37、 80%）。而在这其中，互联网宽带连接的使用率不到 10%，这表明当地人联网使用的主要是移动设备。而伴随着互联网使用量的增长，东南亚使用在线金融服务的用户数量也在迅速增长，现已远远超过了拥有银行账户的人数，特别是在印度尼西亚和越南。整体而言，年轻用户群体社会信用、数字安全意识淡薄，使得整体被欺诈率显著上升。社会信用意识淡薄，缺乏数字信用体系图 15，来源：世界银行数据（相关数据截止更新于 2020 年 3 月，访问时间 2020 年 11 月）备注：互联网连接率包括移动连接率和宽带接入率的人拥有银行账户”的国家，金融普惠改革的推进和发展正在受到缺乏完善的数字信用体系的威胁，也频繁受到身份盗窃问

38、题的困扰。此外，印度尼西亚金融机构缺乏一个集中的标准支付系统，这也使得犯罪分子容易利用此弱点，利用高科技手段实施金融诈骗。www.advance.ai22此外，能够吸引更多投资和交易的行业，也是欺诈分子意图欺诈的首要目标行业。在东南亚，电子商务、IT 和金融业是近年来规模增长速度最快的行业，也是欺诈案件发生频率最高的行业。图 16，来源：Crunchbase 数据，清科 2020 年 3 月发布的研究数据备注：图表数据的研究时间范畴为 2010 年至 2019 年上半年图 17，来源：Crunchbase 数据，清科 2020 年 3 月发布的研究数据备注：图表数据的研究时间范畴为 2010

39、年至 2019 年上半年防范欺诈成本高、数字基础设施落后，不同区域的风险管理受限于客观条件，可能无法得到统一执行，是东南亚反欺诈部署面临的另一个挑战该地区大多数公司，特别是初创企业，风险管理流程相对老旧，例如，虽然东南亚网络业务蓬勃发展，但当地大量电子商务企业尚未部署实施有效的工作流程来防范网络欺诈。据统计，迄今，依旧约有 42.2%的东南亚电商企业采用传统人工审核订单的方式以确保订单真实性，然而，人工审核订单的流程容易存在操作误差，因此，人工审核订单的合格率又仅有 98.5%。这些统计数据表明，依赖人工操作、传统的风险管理方式费时、费力、且效率不够高效，可以实现进一步优化。此外，在东南亚，关

40、于保障在线安全支付方面的流程也较为欠缺。防范欺诈成本高，风险管理手段落后www.advance.ai23防范欺诈：时不我待，行动起来只要有机会，欺诈就存在。反欺诈技术和解决方案正在不断革新，但欺诈者也在不断窥探漏洞，寻找新的欺诈机会与手段。因此，实施持续、有效的反欺诈解决方案对每个行业都至关重要，这既是每个企业的关键任务，也是为维护整体社会利益，市场个体应做出的具体贡献。预防欺诈与调查欺诈可能都要花费不菲的成本，但这是值得的花费哪怕只是检测到了一个微小的欺诈迹象，都可以帮助公司避免更大的损失。而企业通过调查欺诈，找出欺诈根源，加强内部控制，不仅可以避免更严重的损失，还能让企业更好实现未来有序、

41、长远的发展。企业也将最终发现，再高的防范成本最终也将低于遭遇欺诈造成的直接损失。打击欺诈需要采取惩罚性措施；需要在广泛的社会意识层面遏制欺诈行为；同时，还要时刻保持警惕，保持监控每一个非法行为，这些，都是一套持续、有效的反欺诈解决方案，在企业管理层面必须持有的战略思路。此外，当企业需要在全公司层面制定反欺诈政策时，企业一定要向组织传递这样一个信息：如果你犯下欺诈行为，公司将采取行动。打击欺诈还需要与社会各方面进行合作和沟通，这将对建设健全经济体系起着重要作用。对于有意在东南亚投资和经营企业的企业和金融机构来说，ADVANCE.AI 推荐有效的反欺诈解决方案需要按照以下三个基础步骤安全部署：立即

42、识别精准预防稳健实施24反欺诈洞察立即识别虽然从行业发展来看，有较多的反欺诈解决办法都侧重于考虑如何在欺诈事件发生之后，快速做出保护反应，但这并不意味着“主动防御欺诈”是一个新概念。从效果和影响力来看，反欺诈，主动防御比被动的方法更为有效。根据普华永道在 2020 年进行的一项调查研究显示：52%的全球欺诈案件和 43%的东南亚企业所经历的破坏性欺诈事件，最初都是由可以实施主动监测防御的企业反必要性：阻止欺诈机会实施方法：更好了解客户欺诈措施（如监控）所发现的，也从而避免了更进一步的欺诈损失。发现欺诈的方式，无论是主动还是被动，往往决定了一个组织如何应对欺诈了解客户需求和期望的公司通常能更好地

43、定制其风险管理策略。因此，有效的欺诈筛查和准确的识别必不可少。在金融服务行业，客户身份识别是一个重要工作流程，不仅需要遵守“了解你的客户”（KYC）准则，符合“反洗钱”（AML）法规，还要注重识别过程中的用户体验。一个有效且准确的身份识别工作流程通常需要执行两个步骤证明用户的身份和建立信任。证明用户身份的程序包括身份证验证、人脸验证、文件验证，如验证公司营业执照或员工工牌以作为贷款资格的证明；此外，还包括有生物特征验证的流程，如“活体检测”。当新用户进行开户、注册、申请等商业活动时，如何证明用户的身份并确保是真实用户正在参与交互这是机构需要重视的首要问题，对于远程交易更是至关重要。现在，人们只

44、需要一部手机，就可以互联世界，企业也可以通过数字平台开展不受地理空间限制的业务。除了证明用户身份，企业还要考虑如何与客户建立相互的信任，提高对身份认定的信心。在传统的身份验证工作流中，信任建立的过程通常会结合一系列以数据为中心的活动，即通过关联数据为身份声明提供支持性的证据，这些数据包括：用户自行输入的身份数据（如姓名、地址、电话、出生日期）；能与用户自行输入的身份数据进行比对的官方数据，如选举记录、信贷局数据和人口普查信息等。然而，这类以数据为中心的验证活动不能孤立地使用，因为它通常依赖于“你知道的东西，但又不仅仅是www.advance.aiwww.advance.ai25然而，在个别行业

45、，由于身份设置环节的复杂性，当试图确定潜在客户（个人或公司）是否合格时，仍然需要人工推理或分析。比如，交易人在税收优惠区拥有一家公司，但实质是一个空壳公司，实际控制人却是一个已受信用制裁的第三人。在这种情况下，技术检测难以发现，人工查验和分析就成为了主动预防欺诈环节中一个必备流程。在基础编排层上构建标识策略。避免单独部署反欺诈产品和身份验证产品。合理评估使用场景的需求，以获得效率和节约成本。了解当地法规并确保合规。你知道的东西”。随着技术的创新，信任建立过程中的身份验证措施也随着数字化转型而发展。例如，现代化的措施包括为每个用户创建一个唯一的设备标识符；利用电子邮件地址、IP 地址或社交媒体信

46、息来帮助确认用户的真实身份；通过浏览器环境中的 JavaScript 或移动应用程序环境中的 SDK 在首次交互期间构建客户的数字行为概要。“了解您的客户”对任何业务都至关重要，因为这也是在流程的其他阶段更好地执行的第一步，尤其是在验证欺诈时。技术极大地提高了身份验证的效率；当企业准备部署数字身份验证解决方案时，请考虑以下步骤：图 18：ADVANCE.AI 推荐的数字身份验证部署工作流程图 19：ADVANCE.AI 推荐的视频身份验证部署工作流程www.advance.ai26精准预防在东南亚地区以及全球范围，在打击欺诈时使用并被认为有效的前三种技术是（1）监控电子邮件，（2）持续监控，（

47、3）定期分析。这些技术之所以有价值，是因为它们能够及早、准确地发现潜在欺诈行为的模式。例如，如果检测到姓名、工作或邮政编码的突然发生大量更改，则可能会触发警报，甚至完全阻止交易，具体如何响应取决于企业的风险设置。麦肯锡（McKinsey）的一份报告显示，由于人工智能和其他数字创新，信贷损失“可能的下降幅度高达10%”。金融机构一直在不断试验各种技术，以抓住欺诈者，并做出准确的信贷决策，从而提供更多贷款，避免损失。例如，一些机构已经开始扫描潜在客户的姓名，并将其与公共记录、媒体报道和其他在线资源进行核对，以发现那些违反其门槛的人。在现代化的反欺诈战略中，算法是反击欺诈攻击的关键武器算法越精确、反

48、击力量越强大。因此，如何收集足够的数据来“训练”机器学习模型算法至关重要。上述“比对潜在客户姓名，并将其与公共记录、媒体报道和其他在线资源进行核对”的案例说明了一种新兴的方法使用更多来源的非结构化数据来关联用户身份，而不仅仅是使用来自银行对账单、信用报告、邮政记录或选民名册等传统来源的“权威数据”。必要性：预测欺诈动机实施办法：使用数据分析技术检测潜在的欺诈行为图 20：ADVANCE.AI 推荐的联合建模部署工作流程www.advance.ai将非结构化数据转换为合格的“训练数据”好处是巨大的。首先，它能扩大计算规模，帮助企业和金融机构获得更好的风险管理能力。其次，提高反欺诈策略的实施效率，

49、助力成本降低。如今，伴随着互联网的发展，交易完成时间越来越短，欺诈分子欺诈手段变化的频率也越来越快，这一切，都增加了防范欺诈行为的难度。在实际部署工作中，由于欺诈样本数据的稀缺性，数据集不平衡的现象亦经常出现，极易导致反欺诈机器学习模型不能准确地检测到欺诈攻击，运用非结构化数据可以有效提升模型的算法效率。利用非结构化数据还可以提高金融机构在某些情况下承担风险的能力。例如，当需要贷款给那些没有体验过银行服务或没有信用额度的客户，非结构化数据驱动的风险管理策略能够帮助金融机构更加自信地做出正确的贷款决策。然而，对于大多数中小型企业来说，并不是所有企业都拥有独立、或足够的研发能力来挖掘非结构化数据，

50、或能有效应用自身商业活动中产生的各类数据并结合交易监测手段防范欺诈。另一方面，如今大部分提供数据服务的供应商，他们聚焦开发的还是“权威数据源”，只有少数供应商正在探索如何应用非结构化数据源。因此，尽管使用非结构化数据来防范欺诈在风险管理领域正变得越来越流行，但这项数据技术的应用依旧征途漫漫。伴随人工智能技术的创新发展，监测与发现欺诈的方式还将更加多样化，比如，金融机构可以基于“情绪分析”判断是否存在欺诈想象一下这样的场景：在申请贷款之前，贷款人要求借款人通过一个特定的视频软件回答问题因为这个软件系统不仅可以辨别比对人的样貌、口音，以此推测借款人是否为真人，还有能力精准分辨借款人是否有不诚实的微

51、表情，以此评估欺诈嫌疑。人工智能和数据科学的应用正在深入人心，除了帮助金融机构或企业预警具有欺诈嫌疑或信用不良的借款人外，这些新技术也为银行遵守反洗钱法规提供了重要帮助。在部分地区，一家金融机构具备怎样的数据能力和人工智能技术能力，正成为监管部门决定批准该金融机构能够承担多少资本的重要衡量指标。27www.advance.ai28稳健实施毋庸置疑，维护金融稳定不仅需要口号，还需要实际行动。资本增长依赖稳定；稳定需要信心；防范欺诈，正是这种信心的源泉。能够有信心抗击欺诈的秘诀，便是加强执行力立即识别，精准预防，还要稳健实施。欺诈可以通过多种方式隐藏：虚伪陈述、盗窃甚至操纵（包括腐败和垄断），但无

52、论面临怎样的欺诈行为，只要发现事实，就能精准撕掉欺骗意图的掩盖。必要性：遏制欺诈借口实现办法：制定数据驱动型的决策历史上，几乎所有金融危机的根源，都源自没有及时遏制隐蔽的欺诈行为。在东南亚，由于现代金融体系起步较晚，信用卡普及率低，金融机构之间普遍缺乏沟通，致使欺诈风险尤为突出。一个典型的例子便是，在人工智能技术普及之前，如果一个借款人在多个平台进行了借贷，相关金融机构很难正确评估借贷人的实际偿贷能力和信用风险，因为缺乏通联数据，金融机构无法获取跨平台的借贷信息，难以评估多头贷款人的实际信用风险。一直以来，“如何精准识别用户身份”与“如何有效核实客户信用”是东南亚各行各业防范欺诈遇到的两个主要

53、障碍，尤其是在银行、医疗服务、保险和社会保障等受到高度监管的商业部门。如今，先进的数据科学和人工智能技术为解决东南亚地区风险管理的痛点提供了新的解决思路，同时，这些创新技术对于欺诈行为精准的判断，也有助于帮助金融机构和企业降低运营成本，提高服务质量，增进用户体验，实现多方受益。譬如，某客户前往国外度假，他的信用卡却因为突然出现“异地消费”，被错误视为可能出现“欺诈交易”而冻结了。如果发卡银行部署了人工智能相关的风控技术，可以有效避免这样“误报”的情况发生，因为通过算法分析，风控系统可以“懂得”用户的交易行为，更好认识到数据之间的“联系”例如，风控系统将用户购买机票、当天在机场的消费与第二天在度

54、假地购买咖啡的消费结合起来，做出新的决策，有效避免误报。然而，由于成本的原因，这种最新的数据科学技术不太可能在整个金融服务业得到均匀采用。例如，规模较小的公司可能因为业务量不够庞大，不仅只能考虑较低的技术预算，还会因无法获取更大的数据集，从而难以创建精确的模型，在部署人工智能解决方案时，若需求更多个性化定制上会遭遇瓶颈。数据，是人工智能创新的燃料与动力。与小型企业相比，大型金融机构的业务量充足，每天都会与客户发生大量互动这将产生一个更强大的数据池当这些机构拥有更大的数据量，不仅可以使他们在推广特定产品、贷款给正确客户方面具备更大的业务优势；也能更好改进欺诈检测的安全性，普通用户也会因为用户体验

55、的提升，而更倾向于选择大型金融机构进行业务办理。在人工智能推进行业数字化变革的道路中，如何确保小型机构的客户得到与大型机构相同的保护，这也是一件值得认真对待并需要加以思考的痛点。一直以来，基于人工智能的创新都会遭遇“数据隐私”这个话题的讨论监管措施使得将来自个人金融不同领域的大型数据集链接起来成为可能，但前提是客户同意。数据需要被使用才能有价值，而良好数据使用的指导原则是：企业能够向客户解释，企业所有数据驱动型的决策是如何被制定和产生的。由于机器学习的本质，技术发展的很多细节也必须要得到适当的处理，毕竟没有人愿意看到模型出现偏差而无法纠正。推广使用人工智能做出与数据相关的商业决策时，技术向善，

56、是企业战略部署要把控的原则。www.advance.ai29拥抱人工智能数字时代的下一步是什么？迎接工业 4.0。作为一个新兴经济体，东南亚在数字时代的经济增长成绩表现亮眼，预计到 2022 年，整个东盟地区的国内生产总值将达到 4 万亿美元。然而，当面对以物联网、先进机器人技术、3D 打印和基于人工智能或增强现实系统等新技术为标志的工业 4.0 时代到来时，东南亚是否做好了跟紧下一步趋势并保持持续增长的准备？如前所述，根据研究机构 Forrester 2019 年的一项研究，全球大约有一半的金融服务和保险公司已经在利用人工智能技术检测欺诈行为。然而，在东南亚，这个统计数据却与世界水平差距巨大

57、只有 7%的东南亚公司已在其业务中使用人工智能或基于机器学习的高级分析技术，而 77%的公司要么还不知道，要么还未考虑部署人工智能技术。在这个日新月异的数字世界里，网络威胁不断衍变，每一次都比上一次更具破坏性。在这场变革中，人工智能是一个引人注目的“变局者”。如果东南亚的企业不愿在工业 4.0时代的人工智能革命中落后，就应该加快布局和推广工业 4.0 时代新技术广泛应用实现更复杂的数据模式识别、更精准的消费者行为预测和更高效的欺诈检测，这一切，都需要人工智能技术的助力和计算能力进步的推动。如今，人工智能被认为是一种通用技术，它将渗透到生活和生产的方方面面。随着开源代码的发展，人工智能将继续变得

58、更加容易接近、更加民主化。当然，人工智能的运用也存在风险，正如金融稳定委员会（FSB）的一份报告所说：人工智能可能因缺乏“可审计性”，而导致意想不到的后果。人工智能产业的快速发展是全球经济增长的关键。东南亚企业应该关注部署更具有服务属性，更“体贴”的人工智能反欺诈解决方案，而不是仅仅将其视为一种数据驱动技术，只是将各行各业的知识转化到算法中，为了数据而数据，为了防范而防范。人工智能反欺诈解决方案的核心是如何更好建立数据之间的关联性，为了能让企业更加准确地探测欺诈，除了建立识别、验证；确保合规；设置黑名单和规则筛选机制等工作流程来防范欺诈风险，企业还应当做好以下的部署准备：www.advance

59、.ai30人工智能是否“智能”，依赖于数据的收集和挖掘，数据越多、越精准，人工智能就越有效。然而，传统的数据收集和挖掘方法往往依赖于人工操作或外包给外部数据服务公司处理，这些方式对财力、人力资源的投入都相对巨大，且收集的数据不一定足够适用于人工智能解决方案。部署人工智能应用需要怎样的数据？除了传统数据来源，以往会被企业忽略的信息比如浏览记录、网页停留时间等等这类非结构化数据，在人工智能的驱动下都将变成有价值的业务洞察力。商业活动的每一信息部署：个环节都在不断产生着数据，这些数据反映着用户的真实意图，有效采用不仅可以帮助扩大数据采集的规模，还能降低整体数据挖掘的成本。然而，若没有合适的信息架构，

60、这些非结构化的数据并不能发挥作用，企业也无法有效部署人工智能应用；并且，随着数据数量和类型的增加，如果缺乏统一的数据规范（如数据目录）来管理数据资产，数据分析工作也容易出现混乱，尤其在涉及跨部门、跨组织的商业合作中。移动应用需要从与用户交互的第一个步骤开始，就设计有反欺诈验证识别。比如，登录时设置认证码；异地登录时设置短信提醒等，这些流程设计不仅是防范欺诈的第一步，也是后续风险控制的重要数据基础。设备部署：31人工智能能够极大增强商业创新能力，企业如何将智能反欺诈技术部署到更多业务场景，实现更高效、更准确的实时数据服务？选择一个成熟的技术合作伙伴和与部署一套端到端的人工智能解决方案至关重要。人

61、工智能技术类似于在系统中安装一个新的引擎，能够处理、搜索、监视、管理或输出大量的数据，从而高效、准确地支持访问。然而，如今，许多金融机构或企业，更喜欢通过从不同制造商购买多个单独的产品来部署智能系统，事实上，这种“支离破碎”的部署计划可能会在模型培训、数据管理和应用程序监督方面带来实际的困难。目前，金融等行业的发展正从颠覆性创新转向可持续创新，即关注如何提升“商业价值”。在这种思维方式下，创新也需要不断迭代，人工智能技术成为了最理想的驱动力。在未来，人工智能可以无处不在，无论大小，对几乎所有现有企业都是有益的，它也为更多未来的想象开辟了空间，使人们能够创造出更多全新的商业理念。系统部署：www

62、.advance.aiwww.advance.ai32本地化意味着为讲不同语言或居住在其他国家的用户调整数字体验。部署具有本地化策略的人工智能反欺诈解决方案对于公司提高其欺诈识别能力至关重要。通过了解不同国家和地区市场的语言、文化和需求，该解决方案可以更好地进行风险管理，促进业务的发展。本地化策略可以适应各类应用部署，合格的本地化策略要在深入了解当地情况的前提下，有效结合宏观发展趋势与当地市场痛点。例如，ADVANCE.AI 专为东南亚企业量身定制人工智能人脸识别产品，其机器学习模型需要经过超过 2 亿张东南亚人脸图像的训练和测试，这是该产品实现精准识别，实现流畅、高效用户体验的必要技术开发流

63、程。创建有本地化策略：迎接未来：更安全、更智能打击欺诈是一项比大多数人想象中更复杂的工作，因为欺诈者总是如影随形，健全的法律制度和完善的企业管理政策有利于防止欺诈，但不能彻底杜绝欺诈行为。对任何一家企业来说，遭遇欺诈不仅会造成经济损失，而且还会危及企业金融信用、员工信任和商业信誉。所谓风险管理，不仅要防范欺诈，还要管理公司战略、利润、合规性、环境问题、健康和安全等方面的各种不确定性。了解欺诈和管理风险将一直是数字时代东南亚企业的首要任务，毕竟，不能正确认识风险，也就不可能成功地定义业务目标和制定合理战略。因此，从长远来看，反欺诈解决方案的部署对企业来说，实质上是一个长期的投资机会：这不仅是一种

64、安全措施，也是一种保持增长的战略。拥有以下特征的人工智能反欺诈解决方法，能够更好帮助东南亚金融机构和企业防范欺诈：www.advance.ai在数字时代，企业控制作为主动检测在欺诈检测中至关重要，由于现今大量交易都是以数字方式记录的，使用传统方法可能很难为潜在的不当行为确定责任。借助先进的人工智能技术，企业可以自信地防止欺诈。如今，人工智能行业对经济变化的影响已成为现实，它给东南亚地区的未来发展指明着一条更安全、更智能的道路。拥有主动检测的能力：3334ADVANCE.AI 致力于帮助银行、金融机构、电商平台、传统零售行业商户的数字化转型和智能反欺诈工作部署。ADVANCE.AI 一站式身份验

65、证与风险管理解决方案，由先进的人工智能模型精准驱动，利用生物识别技术，配套可靠的数据分析服务，可自定义配置验证程序和后台功能，可以帮助金融机构和企业实现：用户注册、管理等流程的数字化、自动化部署，提升运营效率风险管理应用框架的智能化升级，加强反欺诈风控能力KYC、反洗钱等合规措施的一站式部署，降低时间与人力成本普惠金融体系的建设，帮助更多人享受金融便利ADVANCE.AI，深耕亚太市场，科技赋能发展ADVANCE.AI 一站式身份验证与欺诈管理解决方案专为海外用户定制的数字身份验证、风险管理和联合建模解决方案。准确率高达 96%，误报率千分之一。www.advance.aiwww.advanc

66、e.aiADVANCE.AI 成立于 2016 年，是领先的人工智能公司，提供数字转型、反欺诈和流程自动化等解决方案，已成功服务全球超 700 家知名企业客户，聚焦服务行业/领域包括银行、金融服务、金融科技、支付、零售、电商、物联网、出行以及共享经济；总部位于新加坡，并在全球如印尼、印度、菲律宾、马来西亚和越南等国设有本地客户支持团队；隶属 Advance Intelligence Group，其业务覆盖 12 个市场，拥有1500 名员工，旗下企业和消费者业务共服务超过 800 家企业客户、10 万家商户和 2000 万消费者。了解 ADVANCE.AI 更多最新信息，请访问 ，亦可在在微信公众号上搜索“ADVANCE.AI”；或者在#LinkedIn#Twitter#Facebook 搜索“ADVANCE.AI”关于ADVANCE.AI添加小助手微信获取专属优惠政策 英文官网：www.advance.ai中文官网：咨询邮箱：salesadvance.ai