中小银行反电信诈骗实践与探索报告 ( 99 页)

在电诈依旧频发的背景下，应用人工智能技术赋能反电诈工作，特别是助力资源受限的中小银行构建高效防控体系，已从“可选项” 变为“必选项”。其必要性与紧迫性源于国家治理体系深化要求、电诈犯罪智能化升级，以及中小银行作为金融反电诈“最后防线”面临的特殊挑战与使命。

目录

01AI 赋能中小银行反电诈的背景与必要性

• 1.1国家统筹全局，持续加大网络诈骗治理力度01

• 1.2纵深推进打击治理，我国反电诈治理取得新成效02

• 1.3中小银行在反电诈体系中的特殊使命与挑战04

• 1.4中小银行实现精准化治理与能力突破的必然选择05

02电信网络诈骗类型、趋势与受害人群分析

• 2.1电信网络诈骗类型及特点07

• 2.2电信网络诈骗发展的四大趋势10

• 2.3诈骗受害人群特征分析17

03中小银行反电诈的特殊困境与破解对策

• 3.1黑产资金转向与独特风险特征，中小银行反电诈压力日益增加22

• 3.2AI 反电诈形成共识，但面临资源、技术和生态三重约束25

• 3.3破解中小银行反电诈困境的三大核心任务31

04适用于中小银行的 AI 反电诈技术路径与轻量化方案

• 4.1大模型与小模型协同运作，内外部数据融合驱动精准防控35

• 4.2强化反电诈相关系统建设，有条件银行适时布局外部数据平台38

• 4.3契合自身资源禀赋，采用模型即服务或数据嵌入流程的轻量化模式42

• 4.4构建全链路防控体系，形成智能化反电诈防控闭环43

05AI 反电诈实践案例与先进模式

• 5.1金融科技企业 AI 反电诈创新实践与解决方案47

• 5.2银行侧运用 AI 技术反电诈实践案例56

• 5.3省联社运用 AI 技术反电诈协同治理实践67

• 5.4其他金融机构运用 AI 技术反电诈实践案例73

06未来中小银行反电诈实践的方向展望

• 6.1在数据维度，加强数据融合，筑实安全基础75

• 6.2在技术维度，优化处置体系，兼顾风险防控与客户体验77

• 6.3在生态维度，优化协作机制，推动融合共治79

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