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联邦银行开发人工智能模型进一步遏制滥用支付

澳大利亚联邦银行(CBA)副首席执行官David Cohen透露,该银行已开发出人工智能机器学习模型,以帮助其进一步识别包含滥用交易描述的付款。

在5月至7月的三个月内,科恩说,总共有106000笔交易被屏蔽,这些交易中包含它认为具有威胁性或辱骂性的词语,负责的客户被要求使用适当的信息重新发送这些付款。

然而,科恩解释说,该银行现有的过滤器在能够检测被视为滥用的支付方面存在局限性,但这一点现在已通过新开发的人工智能模型得到解决

“我们的经验是,如果人们真的打算发送虐待信息,那么他们很容易避免这种过滤,”他在周四对四大银行和其他金融机构的审查中告诉经济常务委员会。

“有时他们用符号代替字母,有时他们只是拼法不同,所以这是一个相当有限的工具。有时,他们以一种非常危险的方式发送完全可以接受的英语单词。因此,像“我在看你”这样的信息或像“我站在你家外面”这样的信息不会被过滤器捕捉到。

“因此我们所做的——作为进化的一部分——是建立在人工智能主导的机器学习模型中,该模型扫描行为模式、语言使用模式和交易类型,例如整个交易范围内的极少量交易。我们内部开发的模型进一步确定了229笔我们认为可能严重的交易。”

科恩补充说,在三个月期间,向银行认为“特别糟糕”的客户发出了40封信函“

在打击家庭暴力的进一步措施中,世行正在与新南威尔士州警方开展一项试点活动,将“特别恶劣的虐待案例”提交给警方,以便警方能够干预并实施保护措施,如逮捕暴力令或跟进严重骚扰和跟踪案件

科恩保证,公司也在与潜在受害者密切合作

“你可以想象,我们最关心的一个问题是确保我们的干预不会导致预期的受害者处于伤害更大的位置……我们有一个团队,在我们发现不好的例子的地方联系受害者,并与他们讨论我们可能如何帮助他们,”他说。

“有时是指外部支持机构,有时我们同意他们删除他们的支付ID详细信息,因此人们无法使用文本、手机和电子邮件作为联系来源进行支付。有时,我们会帮助他们安全地关闭一个帐户,并开设另一个帐户

“我们之所以与目标受害者进行密切接触,是因为……有时付款是必要的,有时犯罪者成功付款是必要的,因为这可能是一笔儿童抚养费,例如。”

银行业巨头Westpac在本周早些时候透露了类似努力的结果,Westpac还指出,它要求19000名客户在接受和处理他们的付款之前更改他们在交易描述中使用的语言。

该银行补充说,它发出了800多封警告信和账户暂停并向当局举报了70多名客户滥用职权。

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