银行在信用风险管理中使用评分模型已有半个多世纪，而卡组织也已使用基于机器学习的欺诈检测模型多年。真正发生变化的是应用范围。如今的 AI 模型可以处理非结构化数据、生成可读输出，并在过去需要资深人工判断的工作流中运行。金融科技中的 AI，指的是利用机器学习模型、大语言模型 (LLM) 以及统计模式识别技术，为金融产品、服务与基础设施提供能力支持。这一转变正在改变金融产品的构建、定价与交付方式。

接下来，我们将讨论金融科技领域的 AI 的核心应用场景、支付与欺诈检测如何与之契合，以及您需要考虑哪些数据、安全和监管约束。

要点

• 金融科技中的 AI 可分为三大类别：预测模型、生成式模型以及决策自动化系统。不同类型的模型的构建、评估以及监管均有所不同。

• 欺诈检测是其中一项重要应用。基于网络级数据的机器学习模型能够识别协同欺诈形式，而这些模式是单一企业无法独立发现的。

• 在金融服务领域成功采用 AI，取决于数据质量、治理架构，以及对自主构建模型能否形成竞争优势的精准判断。

什么是金融科技领域的 AI？

金融科技领域的 AI 应用范围广泛，从标记可疑银行卡交易的欺诈模型，到无需人工审核员即可为贷款定价的核保系统。AI 通过帮助金融机构在大规模场景中更快速、更准确地做出决策，从而增强金融系统的能力。

金融科技领域的 AI 如何运作？

技术细节因应用场景而异，但金融服务领域中的 AI 系统往往遵循类似的架构。它们使用不同模型对新事件进行实时评分或预测。

以下是三个常见示例。

欺诈检测

支付服务商会收集多种交易信号，例如交易金额、商户类别代码、设备指纹、位置、交易速度及账户账龄。这些信号被输入到基于数亿（或数十亿）笔历史交易（其中包含已确认的欺诈案例）训练的模型中。随后，模型会输出一个风险得分。决策引擎利用该评分来决定是批准交易、拒绝交易还是将其提转入人工审核，这一过程通常发生在银行卡授权窗口期内。

信用核保

贷款机构会将征信机构数据与银行交易记录和申请过程中借款人行为等其他信号结合使用。神经网络等模型会估计借款人违约的概率。该预测为贷款审批和定价提供了依据。

大语言模型 (LLM)

LLM 可用于涉及读写文本的自动化工作流。在金融服务领域，它们可以辅助文档分析（如贷款申请、保险理赔以及监管申报）、客户支持以及内部研究。由于 LLM 的输出基于概率且难以审计，因此在需要可解释性与责任追溯的监管环境中，会带来新的挑战。

为什么 AI 正在改变金融服务行业？

金融服务行业非常适合应用机器学习，因为它同时具备海量数据与持续决策流的特征。以下是该行业特别适合 AI 优化的几个关键方面：

• 数据密集性：银行、贷款机构和卡组织处理大量交易数据、账户历史和市场数据。这些高度结构化的数据为机器学习模型提供了丰富的训练基础。

• 决策量：金融机构每天都会进行数百万次小型决策，例如交易审批、贷款评估、理赔处理以及风险监控。即使决策准确率的微小提升，也会迅速转化为成本节约与收入增长。

• 效率提升：抵押核保、理赔审核等流程过去通常依赖大量人工操作。AI 辅助流程可以显著降低人工成本并缩短处理时间。

• 欺诈预防：更优的模型可以减少误判（将正常交易误拒）与漏判（批准欺诈交易）。每一项改进都会直接影响收入、运营成本以及客户信任。

• 非结构化数据处理：早期的自动化系统能很好地处理数值和分类等结构化输入。新一代模型可以理解文档、对话等非结构化数据，从而将自动化扩展到过去需要人工判断的领域。

整个金融科技行业中 AI 的核心应用场景有哪些？

在整个金融科技行业中，AI 往往集中在少数几个领域，这些领域因拥有海量数据与高决策量而使自动化具备更高价值。以下是一些主要应用场景：

信贷与核保

传统的信用评分严重依赖征信数据，这使得“信用空白”人群以及信用记录较薄的人群往往难以获得充分服务。基于替代数据训练的 AI 模型，例如银行交易模式、租金支付记录和工资记录，可以在保持风险预测准确性的同时扩大信贷覆盖范围。

欺诈预防

欺诈检测是金融领域机器学习较为成熟的应用之一。现代系统能够识别账户接管攻击、合成身份以及协同欺诈团伙等模式，而这些模式往往是静态规则难以发现的。

客户运营与支持

基于 LLM 的助手可以处理大量常规客户请求，包括账户咨询、交易争议以及开户指引。有效的系统能够自动处理简单请求，并将复杂或敏感问题升级至人工处理。

合规监管

反洗钱 (AML) 监控通常会产生大量告警，其中许多为误报。机器学习模型可以帮助区分真实可疑行为与异常但合法的行为，从而降低调查工作量。同时，AI 还能通过从文件中提取身份信息来加速客户身份验证 (KYC) 流程。

市场分析与风险管理

AI 通过分析财报电话会议、新闻、卫星图像以及聚合交易数据等非结构化信息，扩展了量化模型的能力。这些信息可以为交易与风险监控提供额外信号。

AI 如何应用于支付、欺诈与风险管理？

支付、欺诈与风险管理是金融服务中最耗费人力且影响最重大的环节之一。支付基础设施对 AI 系统提出了极高的实时性要求，而欺诈则是错误决策带来的最直接成本。

企业在使用 AI 解决支付、欺诈与风险问题时，应了解以下注意事项。

支付与欺诈

用于交易授权决策的欺诈模型必须兼具速度与精度。拒绝真实交易会影响用户体验，而漏判欺诈则可能造成直接资金损失。诸如 Stripe Radar 之类的工具，会基于大规模网络交易数据训练机器学习模型，对每笔交易进行欺诈风险评分，使模型能够识别单一企业无法观察到的跨平台欺诈形式。这些信号有助于在欺诈团伙扩散至更大范围前及时识别并阻断。企业也可以在底层模型之上，通过自定义规则进一步调整风控策略，而模型本身也会随着新欺诈形式的出现持续更新。

信贷与风险管理

信贷结果取决于不断变化的经济状况、借款人的人生重大变化以及固有的不确定性。AI 无法消除这种不确定性，但它可以从现有数据中提取更具预测性的信号。这有助于进行更精细的风险定价。然而，由于信贷模型从历史数据中学习，如果不加干预，它们可能会复制现有的偏见。负责任的部署需要进行公平性测试、谨慎的特征选择以及持续监控，以确保模型不会系统性地对受保护群体造成不利影响。

金融服务中 AI 的数据、安全与监管考量？

金融服务中的 AI 涉及多重合规体系与约束条件。其部署与合规需要深入理解这些规则如何相互作用。

请记住以下几点：

• 数据隐私与驻留：金融数据高度敏感。例如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 等法规赋予用户对自动化决策的相关权利，使 AI 信贷或保险决策需具备更高的可解释性与透明度。美国各州也具有不同的隐私法规及具体要求。

• 模型可解释性：金融监管机构通常要求贷款方向申请人解释不利决策。对于基于规则的系统，这很简单，但复杂机器学习模型则更具挑战。

• 模型风险管理：诸如美联储的 SR 11-7 指南等框架要求机构对模型进行验证、记录假设并持续监控性能。AI 系统同样适用这些监管要求。

• 安全与对抗风险：机器学习系统引入了新的攻击面。欺诈分子可能会试探欺诈检测模型以发现其弱点，而其他人则可能会从经过训练的模型中提取信息。保护 AI 基础设施是更广泛的金融网络安全体系的一部分。

• 供应商风险：许多金融机构从第三方供应商处获取 AI 模型的许可。有效的风险管理需要了解这些模型是如何训练的，如何监控的，以及在发生故障时有什么安全保障。

您的组织是否已准备好在金融服务中采用 AI？

成功采用 AI 在很大程度上取决于您组织的数据质量和治理能力。在开始之前，您需要对 AI 能带来的价值以及适用方式建立切合实际的预期。

以下是 AI 落地的几个步骤：

• 从数据入手：完善数据基础设施。AI 系统的可靠性取决于其训练数据的质量。交易标注不准确、客户记录分散或历史决策存在偏差，都会导致模型结果失真。

• 建立治理机制：必须明确模型性能与监督的责任归属。团队需要清楚由谁负责监控模型漂移、评估公平性，以及在系统出现异常行为时进行响应。

• 决定自建还是采购：当公司拥有独特数据或特定需求时，自建专有模型更具优势；而当问题较为通用且已被充分理解时，采购或授权使用模型通常更高效。

• 从小型用例开始：与其进行全面的 AI 转型，不如先从一个高频决策场景入手，该场景应具备清晰的历史数据与成功指标。将模型与现有流程并行运行，有助于衡量表现并建立信心。

• 利用现有基础设施： Stripe 的基础设施（包括用于欺诈防护的 Radar 以及通过 Stripe 应用程序编程接口 (API) 提供的数据信号）为企业提供了起点，无需从零构建完整系统。每个组织都需要决定 AI 的应用范围以及如何进行治理与监控，而这类工具可以支持支付与欺诈相关场景。

Stripe Payments 如何提供帮助

Stripe Payments 提供一体化的全球支付解决方案，帮助任何企业——从成长型初创公司到全球性企业——在全球范围内接受线上和线下付款。

Stripe Payments 可帮您：

• 优化结账体验：通过预构建的支付用户界面、超过 125 种支付方式以及 Stripe 构建的数字钱包 Link，营造顺畅的客户体验，并节省数千个小时的工程时间。

• 更快拓展新市场：覆盖全球客户，并通过跨境支付选项降低多币种管理的复杂性和成本，服务覆盖 195 个国家/地区、支持 135 种以上货币。

• 统一线下与线上付款：整合线上与线下渠道，打造一体化商务体验，实现个性化互动、回馈忠实客户并增加收入。

• 优化支付性能：通过一系列可定制、易于配置的支付工具提升收入，包括无代码的欺诈保护功能与提高授权率的高级功能。

• 利用灵活、可靠的平台加速业务增长：选择一个专为随业务扩展而设计的平台，历史正常运行时间达 99.999%，可靠性在行业内首屈一指。

了解关于 Stripe Payments 如何为您的线上与线下付款提供支持的更多信息，或立即开始使用。