“AI技术赋能中小银行反电诈”行业交流活动暨学术报告发布会在金融街举办
3月31日，由中国人民大学国际货币研究所联合金融科技50人论坛主办，腾讯研究院、腾讯云支持的“AI技术赋能中小银行反电诈”行业交流活动在金融街i客厅举办。作为重要学术成果，《AI赋能行业共治——中小银行反电诈实践与探索报告》也在本次活动中首次发布。
本次会议以“AI技术赋能中小银行反电诈”为核心主题，紧扣国家精准治理电信网络诈骗的政策导向，聚焦中小银行反诈工作的痛点与难点。反电诈不仅是中小银行践行金融工作政治性与人民性的重要载体，更是落实乡村振兴、普惠金融、金融消费者权益保护等国家战略的具体举措，同时也是中小银行数字化转型的核心抓手与试金石，以反诈能力升级带动全行数字化水平整体提升，已成为中小银行发展战略的重要组成部分。
国家金融与发展实验室副主任杨涛和中国人民大学财政金融学院教授、党委副书记、国际货币研究所研究员罗煜分别代表主办方致辞。中国人民大学国际货币研究所所长助理、研究员曲强主持会议。
曲 强 中国人民大学国际货币研究所所长助理、研究员
杨 涛 国家金融与发展实验室副主任
国家金融与发展实验室副主任杨涛认为，中小银行利用新技术提升反电诈能力，需重点把握四个关键问题。
第一，认清责任与形势。反电诈是全球共性金融安全挑战，我国银行业反诈职责更突出，中小银行因客群多为零售、小微企业等易受骗群体，反诈责任与压力尤为显著。
第二，识别诈骗新特征。当前电诈活动呈现“产业化、智能化、隐蔽化、国际化”的新趋势。即产业化形成完整跨国产业链、智能化催生 Agent 支付等新风险并需建立 KYA 规则、隐蔽化在 Web3 加密世界持续升级、国际化带来跨司法管辖区反诈难题。
第三，锚定生态共建路径。赋能中小银行不能仅靠单一机构的技术升级，必须构建协同生态。任何一家中小银行都难以独立对抗产业化、跨国化的电诈网络，需推动金融机构、科技公司、监管部门等多方形成合作共赢的防范共同体。
第四，突破制度协同障碍。许多实际障碍源于跨部门的规则与数据壁垒；未来应着力建立激励相容的协调机制，通过政、监、企、学等各方共同研究探讨，探索符合中国国情的有效反电诈道路，从而回归金融安全服务实体经济的根本目标。
罗 煜 中国人民大学财政金融学院教授、党委副书记、
国际货币研究所研究员
中国人民大学财政金融学院教授、党委副书记、国际货币研究所研究员罗煜认为，AI技术赋能中小银行反电诈是当下行业发展的重要课题，电信网络诈骗已成为需系统性应对的行业难题。第一，明确电信诈骗对银行风险的影响。随着银行业数字化转型，电信诈骗的危害已从侵害居民个人财产安全，扩展到影响银行业自身发展安全，成为双方均受影响的技术风险，需从系统性角度应对。第二，识别中小银行面临的特殊挑战。相较于大银行具备较好的反欺诈技术与客户识别能力，中小银行受限于资源禀赋与技术条件，在反电诈方面面临更大困难，亟需借助技术手段弥补差距。第三，锚定AI技术赋能反电诈的核心路径。以AI为代表的新一代技术，可通过识别异常交易、进行行为画像、实时风险预警，推动反诈从“人防”转向“技防”，从事后追查拓展至事中拦截与事前预警，重塑银行反诈能力边界。第四，推动中小银行以反诈能力提升带动数字化转型。利用AI技术作为杠杆提升反诈工作的精准度与覆盖面，是中小银行缩小与大银行技术差距、提升全行数字化转型能力的重要试金石，需要汇聚监管、学术、银行与科技企业多方智慧，共同献计献策。
主题发言环节，由报告课题组组长、中国银行业协会原首席信息官高峰，中国—上合司法培训基地反洗钱与金融安全研究中心主任、上海政法学院教授王铼等专家，分别从行业实践、技术应用、司法保障等角度做深度分享。
高 峰 报告课题组组长、中国银行业协会原首席信息官
报告课题组组长、中国银行业协会原首席信息官高峰认为，当前金融智能化的现状是算力、数据量与模型能力持续升级，但AI始终“不懂业务”，大量智能化项目停留在表层统计与规则匹配，难以穿透业务本质、应对复杂风险。如何解决大模型存在的幻觉、准确率不足等问题，依然使我们面临的主要任务。
就电信网络诈骗而言，金融机构面临监管高压、资金安全、客户信任的三重考验。犯罪手段迭代升级，AI换脸、仿冒APP等新型诈骗层出不穷，团伙诈骗、跨域洗钱等手法不断翻新，传统反诈手段瓶颈凸显，且现有反诈手段存在着精准度不足的问题，容易对客户造成困扰。
而本体论作为一套标准化业务语义建模体系，正是破解这一痛点的核心钥匙，它通过“对象-链接-动作”的核心框架，将隐性业务知识、复杂关联关系、底层业务逻辑显性化、结构化、标准化，让AI真正理解业务语义，而非单纯拟合数据。反电诈业务凭借强刚需、边界清、关联密、数据足的天然优势，成为本体论在金融领域轻量化落地的首选场景，更是中小金融机构适配成本压力、以小投入实现智能化快速发展的最佳切口。
王 铼 中国—上合司法培训基地反洗钱与金融安全研究中心主任、
上海政法学院教授
中国—上合司法培训基地反洗钱与金融安全研究中心主任、上海政法学院教授王铼，结合侦查学、行为学、数据学等专业视角，围绕AI、数据共治共管在反电诈中的应用展开分享。
第一，师出有名。《反电信网络诈骗法》及后续行政法规、司法解释、指导意见，为打击电诈提供了坚实法律支撑。
第二，侦查学视角。电诈犯罪已从单一行为演变为团伙化、产业化的群体犯罪现象。账户作为关键节点，蕴含着人脸识别、音视频等丰富的证据种类。当前，网上开户的普及削弱了证据采集能力，需重新审视开户环节的侦查价值。当前电诈资金流转手段已升级，针对中小银行成为涉案对公账户重灾区的现象，应加强国家智能体赋能，补齐防控短板，聚焦犯罪行为、团伙生态开展精准研判。
第三，策略对决。需整合多方力量，将私营企业的文本抓取、语音识别、社交数据分析等能力，与公共数据融合赋能金融反诈；她指出标准化组件便于流转、保护隐私，是实现能力输出的有效路径。
第四，坚持标准先行。搭建企业、行业、国家三级标准体系，对接国际金融信息情报交互标准，同时推动反诈研究成果融入国家安全学教学与实践。
图片为报告揭幕环节
会上，报告课题组组长、中国银行业协会原首席信息官高峰，国家金融与发展实验室副主任杨涛，腾讯云副总裁王前，腾讯研究院副院长杜晓宇共同为《AI赋能行业共治——中小银行反电诈实践与探索报告》揭幕。该报告由中国金融传媒、腾讯研究院、腾讯云联合发起，金融科技50人论坛、中国人民大学国际货币研究所提供学术支持。
杜晓宇 腾讯研究院副院长
腾讯研究院副院长杜晓宇代表课题组发布报告并做详细解读，他结合腾讯在金融反诈领域的技术实践，分享了中小银行AI反电诈的优秀实践案例。腾讯天御反电诈方案应用AI大模型技术，构建“扫黑+护白”双模反诈体系，可作用于金融账户全生命周期的保护。
他指出，在《反电信网络诈骗法》背景下，反电诈已从“大水漫灌”转向“精准滴灌”，既要提升拦截率，也要降低误伤率，这对资源有限的中小银行形成严峻挑战。中小银行服务基层，客户金融素养相对薄弱，交易识别难度大，叠加人才、资金、数据等资源约束，模型迭代滞后于技术升级，面临合规与体验之间的深层矛盾。
报告基于对32家中小银行的调研，提出AI赋能是中小银行实现精准风控的战略选择。解决方案核心是大模型与小模型协同、内外部数据融合：大模型作为“瞭望塔”，实现深层语义穿透与多模态融合；小模型作为“压舱石”，保障决策稳定与毫秒级响应。通过MaaS等模式，中小银行可快速接入外部AI能力，实现低成本高效率的防控升级。
在案例方面，腾讯云天御过去一年已与60多家金融机构合作，累计预警超6200万次，止损超10亿元，误伤率降低90%。展望未来，反电诈应从高强度管控转向精细化治理，推动金融机构、科技公司与行业组织协同联动。
杜晓宇表示，AI提升了能力上限，但最终成效取决于多方共治，希望报告成为中小银行反电诈工作的新起点。
随后，北银金科反欺诈项目负责人王庚午、腾讯云区域金融总经理陈化、中国人民大学法学院副教授黄尹旭等嘉宾围绕会议主题展开点评与分享，结合自身机构实践经验，探讨AI技术在中小银行反电诈领域的应用瓶颈与突破路径，为行业发展提供多元化思路。
王庚午 北银金科反欺诈项目负责人
北银金科反诈项目负责人王庚午围绕中小银行反电诈能力建设与行业协同治理，系统阐述了对于报告的理解，并结合北京银行的实践经验进行了深入分享。
他指出，报告在治理思路上实现了体系化创新，通过数据融合、模型驱动与协同治理，为资源受限的中小银行提供了可落地的反诈路径。
同时，报告提出的“反电诈+反洗钱”双反一体化模式，有助于打通账户、交易与资金链条，实现策略协同与流程闭环，成为未来银行风控体系的重要发展方向。此外，中小银行作为账户与资金流转的重要节点，应强化“风险防控与服务并重”的理念，筑牢行业最后一道防线。
在形势研判方面，他认为当前电信诈骗正加速向智能化、产业化演进，呈现出诈骗场景多元化、黑产运作工业化以及防控模式转型三大趋势。他强调，AI技术的应用使诈骗手段更加隐蔽高效，反诈对抗已由经验驱动转向模型与系统的博弈，银行需从单一拦截转向生态化、体系化治理。
在实践层面，北京银行通过构建企业级反诈体系、完善全流程防控机制以及推动模型与运营协同迭代，实现了风险识别与处置能力的显著提升，并通过“双反中心”的设立推动反诈与反洗钱一体化运营。
最后，他提出应通过政策与机制创新推动跨机构数据共享与协同预警，以提升全行业反诈治理效能。
陈 化 腾讯云区域金融总经理
腾讯云区域金融总经理陈化从行业认知、现实挑战及技术赋能三个层面进行了系统阐述。
他指出，当前电信诈骗呈现出高度隐蔽化与智能化特征，AI换脸、语音合成及自动化话术等手段广泛应用，使诈骗覆盖不同客群并精准实施攻击。同时诈骗链路日益复杂，互联网环节显著增多，传统基于资金流的识别方式面临“脱钩断链”挑战，银行难以获取完整交易全貌，防控难度持续上升。
在具体挑战方面，他认为，一是客户防范意识薄弱，易在不知情情况下卷入诈骗； 二是技术能力存在代差；三是硬件与算力资源受限，AI能力落地不仅依赖设备，更依赖系统化调度与模型能力建设；四是过度风控对客户体验产生冲击，如何在风险防控与服务质量之间取得平衡成为现实难题。
针对上述问题，他提出“添智、补数、强体、协作、共享”的治理路径，即通过引入先进AI工具提升技防能力，整合多源尤其是互联网特征数据，构建事前—事中—事后全流程体系，加强与行业协同，并推动行业经验共享。结合腾讯云实践，他进一步指出，依托海量互联网数据与AI技术，可在账户开户前识别风险、在交易过程中实现毫秒级行为识别与实时阻断，并在事后优化解控机制，实现精准防控与客户保护的平衡。
黄尹旭 中国人民大学法学院副教授
中国人民大学法学院副教授黄尹旭高度评价了课题报告，认为报告紧扣中小银行反电诈这一兼具国家责任、社会责任与法律责任的重大命题，以AI为抓手，融合数据技术与生态建设，形成了低成本、高效率的实践方案，尤其对腾讯云在支付领域的技术积累与社会担当表示充分认可。
他指出，在全面依法治国的大背景下，中小银行应进一步推动“法商融合”，将业务与法律、合规深度结合，实现从传统经营向综合治理的跃升。
面对科技企业深度参与金融领域带来的新格局，他强调技术赋能与风险防控需并重，并结合自身在学校开展法治与网络素养教育的实践，提出要把金融工作的政治性与人民性融入立德树人全过程，通过网络育人筑牢安全防线。
最后，他呼吁构建产学研教协同的生态体系，由行业协会、银行、科技企业及学术平台共同发力，真正实现“科技向善”；也期待各方携反诈教育走进高校，以生态共建减轻一线教师的工作负担，持续深化法商融合与银科融合，更好服务中国经济高质量发展。
本次行业交流会暨报告发布会的举办，搭建了政策、学界、产业、金融机构之间的沟通桥梁，推动AI技术与中小银行反电诈工作深度融合，总结推广优秀实践经验，为中小银行提升反诈能力、推进数字化转型提供有力支撑，对筑牢金融反诈防线、保护金融消费者合法权益、维护金融稳定具有重要的现实意义。
附件：报告的简单介绍
《AI赋能行业共治——中小银行反电诈实践与探索报告》发布：以人工智能推动精准治理，助力中小银行筑牢反电诈防线
在电信网络诈骗持续高发、犯罪手法加速迭代的背景下，如何在筑牢风险防线的前提下，持续优化客户体验、保持服务便捷性，已成为当前中小银行在反电诈工作中面临的核心挑战。近日，由中国金融传媒、腾讯研究院、腾讯云等联合发起的《AI赋能行业共治——中小银行反电诈实践与探索报告》（以下简称“报告”）正式发布。报告聚焦中小银行反电诈这一现实而紧迫的议题，系统梳理了当前电信网络诈骗的发展趋势、中小银行面临的特殊压力以及人工智能赋能反电诈的技术路径与实践模式，为行业提供兼具前瞻性与可操作性的思路参考。。
随着反电诈治理进入深水区，中小银行正面临一系列特殊挑战。当前电信网络诈骗已由传统单点骗术，快速演化为融合人工智能、深度伪造、虚假App、钓鱼网站、跨境链条和黑灰产协同的复杂犯罪形态。诈骗活动呈现出更强的智能化、组织化、产业化特征，热点事件、政策变化和新技术概念也不断被包装成新的诈骗场景，显著提升了欺骗性、隐蔽性和治理难度。
在这一背景下，中小银行在反电诈体系中的作用愈发关键。作为深耕地方经济、服务县域和社区客户的重要金融力量，中小银行连接着大量基层群众、小微企业和普惠客群，是资金链治理中的关键节点。但与其承担的重要职责相比，中小银行普遍面临预算有限、人才不足、数据维度偏窄、模型能力不强、跨机构协同难度较高等现实约束。尤其在“精准治理”要求持续提高的背景下，如何既提升识别拦截能力，又减少对正常客户的误伤，成为摆在中小银行面前的现实挑战。
在现实约束与治理压力的双重驱动下，人工智能的价值日益凸显。报告认为，人工智能正在成为中小银行提升反电诈能力的重要突破口。AI能够在海量、多维、异构数据中识别复杂关联关系，增强对异常行为、可疑账户和潜在受害人的早期感知能力，推动反电诈体系由“事后查处”向“事前预警、事中拦截、事后溯源”延伸。对于中小银行而言，这不仅意味着识别效率提升，也意味着在资源有限条件下实现能力跃升的现实路径。
围绕这一判断，报告进一步明确了中小银行反电诈的技术演进方向和轻量化集成的建设路径。报告提出，以“大模型+小模型”协同运作，并结合规则引擎与外部多维数据进行补充，正在成为更适合中小银行的现实选择。其中，大模型可用于复杂语义识别、多模态信息理解和新型诈骗模式发现，小模型与规则引擎则更适合承担毫秒级实时决策任务。两者互为补充，有助于在提升风险识别能力的同时，兼顾金融场景对时效性、可解释性和客户体验的要求。对多数中小银行而言，模型即服务（MaaS）或数据嵌入流程等轻量化模式，更具有低投入、易部署、快见效的现实价值。
报告同时强调，反电诈能力建设不能停留在模型层面，更关键的是把技术真正嵌入账户开立、账户存续、交易监测、事后解控和资金溯源等具体业务流程，形成全链条防控闭环。在事前环节，AI可辅助识别异常开户和潜在黑灰产账户；在事中环节，可与交易规则联合决策，实现对可疑交易的精准识别和及时止损；在事后环节，则可提升误伤账户的解控效率，减少客户摩擦。反电诈的核心不是拦截风险以避免惩罚，而是保护每一位客户的财产安全，维护金融消费者应有的合法权益。中小银行在加大风险防控力度的同时，需要将消费者权益保护放到同等重要的位置，设立清晰、简易的客户申诉渠道和解控流程，对于疑似误拦截的交易或账户管控，给出明确的申诉路径、所需资料以及预期处理时间。报告认为，未来反电诈工作的竞争，既是识别率的竞争，也是响应速度、运营能力和客户体验管理能力的竞争。
为增强现实针对性，报告选取了金融科技企业、大型银行、中小银行、省联社及行业平台等多类机构的反电诈实践案例进行分析，较为全面地展示了AI反电诈在不同资源条件和业务场景中的落地方式。这些案例实践表明，AI反电诈并非大型机构的“专属能力”，中小银行同样可以通过合理的技术路径与运营机制，实现风控能力的有效提升。
报告还指出，反电诈不是单家机构的单点防御，而是一项需要跨部门、跨机构、跨行业协同推进的系统工程。受限于数据视野、外部情报和协同资源，单家中小银行往往难以独立应对不断演化的跨平台、跨区域、跨境诈骗链条。因此，未来中小银行反电诈能力的提升，必须建立在更强的数据共享、更顺畅的警银协同、更成熟的行业平台以及更紧密的科技合作基础之上。
在行业协同层面，报告提出了清晰且务实的“行业共治”思路。报告认为，金融机构、科技公司和行业组织将在未来反电诈生态中形成更加清晰而紧密的分工协作。金融机构将从传统意义上的风险防御者，逐步转向“安全体验”的构建者和整合者；科技公司从单纯的技术服务商升级为关键能力供给方，将跨场景风险情报、模型能力和数据能力以标准化方式输出；行业组织在标准建设、数据共享平台搭建和跨机构协同机制完善方面发挥更重要作用，推动行业由分散防御走向体系化治理。在全新的反电诈治理格局中，多元主体间的关系已超越传统供需范畴，形成相互依存、协同联动、互促共进的共生生态，共同推动金融服务向更安全、更智能、更以客户为中心的方向持续优化升级。
从更长远的视角看，报告认为，反电诈能力建设不仅关系风险防控成效，也将带动中小银行在数据治理、流程协同和运营管理等方面持续优化，成为其数字化转型的重要抓手。未来，反电诈工作将进入常态化、高对抗、强体验约束的新阶段，中小银行不仅要拦住风险，更要在风控力度与客户体验之间找到可持续的平衡点，把安全能力转化为客户信任与服务能力。
《AI赋能行业共治——中小银行反电诈实践与探索报告》的发布，回应了当下行业最现实的一项共同挑战，也为中小银行如何在资源受限条件下开展精准治理、提升智能风控能力提供了一份较为系统的参考框架。随着人工智能技术不断深入金融场景，反电诈工作也将加快从“被动应对”走向“主动感知”，从“单点防御”走向“生态协同”。可以预见，在AI与行业共治双重驱动下，中小银行将在守护人民群众“钱袋子”、服务地方经济发展和维护金融安全稳定方面发挥更加重要的作用。
今年是“十五五”的开局之年，“十五五”规划明确提出，要全面加强金融监管，构建风险防范化解体系，保障金融稳健运行。反电诈工作正是贯彻落实全会精神和规划部署的微观着力点，是金融领域践行总体国家安全观的具体体现。特别是对于中小银行而言，在资源与技术能力相对有限的情况下，如何以AI技术为杠杆，提升反诈工作的精准度和覆盖面，既是落实国家战略的必然要求，也是自身数字化转型的重要突破口。本次报告，由报告课题组组长、中国银行业协会原首席信息官高峰，国家金融与发展实验室副主任杨涛等作为专家顾问，对课题调研和报告给出专业指导。此外，金融科技50人论坛、中国人民大学国际货币研究所作为学术支持单位参与课题调研和撰写。
观点整理：陈荣凯、罗钦予、徐珂、王馨悦
监制：朱霜霜