Peng Jinlong: ¡Los esfuerzos de prevención del fraude mediante IA de los bancos de Taiwán son eficaces! El número de cuentas de alerta tiene "un crecimiento negativo por primera vez", pero ¿qué pasa con las quejas del público sobre cuentas bloqueadas accidentalmente?

La lucha contra el fraude mediante IA en Taiwán ha sido algo efectiva: el Banco Nacional de China advirtió que el número de cuentas mostró un crecimiento negativo por primera vez en septiembre. Sin embargo, también han surgido simultáneamente un gran número de casos en los que se bloquearon por error transferencias de salarios, tasas de matrícula y transferencias de hipotecas.
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En Taiwán, donde las técnicas de fraude son infinitas, la IA se considera el escudo antifraude de la nueva generación, pero también ha creado accidentalmente otra cicatriz. El 13 de octubre, Peng Jinlong, presidente de la Comisión de Supervisión Financiera, declaró en el Yuan Legislativo que en septiembre, el número de cuentas de advertencia del Banco Nacional de China mostró un crecimiento negativo por primera vez, lo que demuestra que el banco ha logrado buenos resultados después de introducir la IA para combatir el fraude. Sin embargo, también han surgido simultáneamente un gran número de casos en los que se bloquearon por error transferencias de salarios, tasas de matrícula y transferencias de hipotecas.

Las cuentas de alerta tienen un crecimiento negativo por primera vez

Según las estadísticas de la Comisión de Supervisión Financiera, el número de cuentas de alerta se ha disparado de 66.000 a principios de 2022 a 150.000 a principios de 2024. Sin embargo, después de que el crecimiento cayera por debajo de 1.000 hogares en junio de este año, el crecimiento se volvió negativo por primera vez en septiembre. Estos datos muestran que el modelo de IA es realmente eficaz para filtrar cuentas de alto riesgo y también ha aliviado la presión de prevención del fraude a largo plazo que enfrentan los bancos.

El bloqueo incorrecto de personas es la "fricción detrás de escena"

Sin embargo, los buenos resultados también tienen un precio alto. El legislador Wang Yumin señaló durante el interrogatorio que la detección de IA del banco era demasiado vaga, lo que provocó que los clientes normales fueran incluidos en la lista de "alto riesgo". Tomemos como ejemplo el Banco CITIC de China. En el pasado, después de detectar un aumento a corto plazo en el número de transferencias salariales, congeló las cuentas de muchos usuarios de pagos de terceros, lo que obligó a las personas a ir al mostrador o llamar al servicio de atención al cliente durante varias horas para desbloquearlas. Para algunas familias, la imposibilidad de que sus salarios se acrediten en sus cuentas a tiempo y de que se retengan los pagos de la hipoteca afectará gravemente a sus vidas normales, aumentando así las quejas públicas.

Ajuste de políticas: cuatro requisitos principales de la Comisión de Supervisión Financiera

Sin embargo, bajo la presión de la opinión pública, Peng Jinlong aún enfatizó que su postura en la lucha contra el fraude no disminuirá. Declaró públicamente: "El control no se detendrá, eso es lo que más espera el grupo defraudador". Sin embargo, para reducir las lesiones accidentales, también propuso cuatro medidas importantes para los bancos. En primer lugar, el modelo de retroalimentación se basa en casos reales de bloqueo incorrecto, lo que permite a la IA emitir juicios más precisos sobre las transacciones. En segundo lugar, es obligatorio establecer una línea dedicada las 24 horas y autorizar al personal de primera línea a completar el desbloqueo simple en el plazo de una hora. En tercer lugar, introducir el modelo de clasificación de riesgos (RBA) para evitar el fenómeno de "talla única". Cuarto, compartir casos y mejores prácticas a través de la plataforma de la Asociación Bancaria para formar un mecanismo de prevención conjunto interbancario.

Además, Peng Jinlong también distinguió entre dos situaciones de congelamiento, enfatizando que si la orden es para inspección e investigación, el banco no tiene derecho a descongelar; si se trata de la gestión preventiva del banco, es necesario procesarla rápidamente.

Desafíos futuros: equilibrar la tecnología y los derechos humanos

La detección de IA dependerá de una gran cantidad de datos de transacciones, lo que inevitablemente implicará problemas de privacidad. Aunque advertir sobre el crecimiento negativo de las cuentas es un gran progreso, cómo optimizar continuamente el modelo y acortar el proceso de desbloqueo es el foco de la optimización continua por parte de las instituciones financieras. Sólo permitiendo que las herramientas tecnológicas vuelvan verdaderamente a su intención original de cuidar a los usuarios, la lucha contra el fraude y los derechos civiles podrán avanzar juntos en el mismo eje.