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人工智能对电信网络诈骗治理的影响

摘要:人工智能技术快速发展为推进电信网络诈骗治理

智能化、精准化提供了新机遇，同时也被诈骗分子恶意利用

给治理工作带来新挑战。系统梳理人工智能技术在电信网络

诈骗治理工作中的应用实践，剖析其不当使用为治理工作带

来的风险挑战，在总结国内外治理措施基础上，研究提出思

路建议。

关键词:人工智能;电信网络;诈骗治理

1引言

在电信网络诈骗治理领域，人工智能技术“双刃剑”效应

明显，治理与诈骗技术对抗日趋激烈。一方面，人工智能技

术不断促进治理能力提升。一些机构和企业积极利用大数据

分析、机器学习等人工智能技术开展诈骗治理和风险防控工

作，技术识别准确度更高、监测拦截实时性更强、防护覆盖

面更大，有效降低了诈骗风险与危害。另一方面，人工智能

技术被恶意利用带来风险隐患。诈骗分子积极利用人工智能

技术精准筛选受骗者、精心设计诈骗脚本、伪造高仿真诈骗

信息，使得诈骗呈现成本低、花样新、波及广等特点，隐蔽

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性、复杂性、迷惑性增加，引起社会的关注和担忧。

2人工智能给电信网络诈骗治理带来的机遇与挑战

2．1机遇大数据分析、机器学习、知识图谱等人工智能

技术已被广泛应用于电信网络诈骗电话检测、恶意网址拦截

等场景中，有效降低人力支出，快速发现疑似诈骗行为，极

大地提高了诈骗治理工作的效率和质量［1-3］。

2.1.1诈骗电话检测利用大数据分析、模式识别等技术进

行全天候诈骗电话检测，对海量通信数据进行预处理、多维

融合、分析研判、交叉比对和模式识别。例如，中国电信“天

盾”反诈平台，针对“手机黑卡”大规模大范围提前预警的

难题，对网络前后端融合数据智能分析，实现预付费卡在诈

骗重点区域漫游动态监测、数据分析并快速处置高危涉诈号

码。

2.1.2恶意网址拦截基于数据样本库，利用机器学习算法

和大数据平台对海量网址进行特征比对检测、页面相似度分

析，发现拦截疑似涉诈网址。例如，腾讯安全云库建立实时

更新的网址黑白样本库，根据不同的应用场景不断调整和适

配算法，最终选取准确率高的机器学习模型，在保证及时性

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的同时，也能达到较好的识别准确率。

2.1.3诈骗信息审核通过对已知诈骗信息的不断学习，结

合自然语言处理、计算机视觉和语音识别等技术，可以实时

分析并判断信息的可靠性，及早识别出涉诈或伪造内容。例

如，360应龙综合反诈平台对疑似诈骗的文本、图片、账号

等信息进行识别分类，在单省份一天能有效识别拦截虚假涉

诈信息近70万条。

2.1.4受害者发现预警基于涉诈号码黑灰名单库等信息，

人工智能模型算法能够对用户的异动情况进行快速分析处

理，进而以自动外呼、发送预警短信、闪信等方式向疑似受

害用户进行及时提示提醒。例如，阿里钱盾反诈公益平台不

断更新迭代预警模型，形成自动化的诈骗行为和受害用户的

及时发现预警能力。

2.1.5诈骗团伙研判分析基于知识图谱和分类聚类算法，

诈骗团伙识别模型能够将离散的单点举报聚类成可疑诈骗

团伙。例如，中国移动基于随机森林算法开发涉诈人群精准

识别系统，对高危用户、贩卡用户、异常终端、异常区域进