金融科技詐騙形勢在過去兩年急劇加速。卡片詐騙、帳戶接管、支付操縱和合成身份計劃變得更加複雜且代價更高。金融機構和金融科技平台若無人工智慧的協助，無法有效防範這些威脅。但歐洲部署詐騙偵測 AI 的方式與美國顯著不同,這種差異正為歐洲企業創造持久的競爭優勢。
我一直透過 NexaTech Ventures 密切追蹤詐騙偵測 AI 公司,我觀察到市場出現分歧。美國金融科技平台主要將詐騙風險外包給第三方服務。歐洲公司則建立專有的詐騙偵測系統,直接整合至其支付處理基礎設施中。這些影響相當重大。
AI 實際解決的詐騙偵測問題
詐騙具有不對稱性。合法交易需要即時進行,但詐騙交易可以稍後偵測並撤銷。傳統詐騙偵測系統歷來試圖預防詐騙發生,使用基於規則的系統根據預定標準標記交易。這些系統是必要的,但本質上受到限制。阻擋高風險交易的規則型系統不可避免地也會阻擋一些合法交易,造成金融科技平台無法承受的客戶摩擦。
AI 改變了這種計算。透過數百萬筆歷史交易訓練的機器學習模型能夠以規則型系統無法匹敵的精確度學習區分合法和詐騙模式。更重要的是,它們可以即時學習。隨著詐騙技術演進和攻擊者調整方法,AI 驅動的系統也同步適應。這是基於學習的系統優於靜態規則型系統的基本優勢。
2026 年不斷演進的詐騙技術需要這種適應能力。帳戶接管攻擊已變得機械化,跨多個平台大規模使用遭洩露的憑證。支付詐騙日益混合——結合社交工程、合成身份創建和價值轉移,透過看似合法的交易鏈轉移資金。偵測不僅需要模式識別,還需要在情境中理解意圖和行為。
為何歐洲監管創造防禦護城河
PSD2 指令及其後續版本 PSD3(預計於 2025 年生效)已強制要求所有線上支付進行強客戶認證,並創建開放銀行框架,要求金融機構透過 API 共享客戶資料。這種監管環境經常被因合規成本而感到挫折的金融科技公司描繪為負擔。實際上,它正為在其中建立詐騙偵測系統的公司創造持久的競爭優勢。
原因在於資料存取和標準化。PSD2 框架要求授權的第三方存取客戶帳戶資訊、交易歷史和認證事件。對於根據 PSD2 授權為支付機構的金融科技平台而言,這意味著它們擁有美國競爭對手基本上缺乏的資料資產:跨多個歐洲金融機構的客戶交易歷史和行為資料的標準化、監管核准存取。
更重要的是,交易透明度和報告的監管要求創建了結構化資料。每筆支付必須以標準化格式記錄,每個認證事件都要記錄,每項詐騙索賠都要記錄。這為機器學習模型創建的訓練資料集比從單一公司交易歷史編譯的資料集更乾淨、更全面。
在 NexaTech Ventures,這是我們在歐洲金融科技詐騙偵測公司中尋找的關鍵訊號之一:他們是否建立系統來利用 PSD2 及以後的資料存取和透明度要求?這樣做的公司正在建立比美國競爭對手擁有更豐富特徵集存取權限的模型,這直接轉化為更好的詐騙偵測準確性。
架構優勢
歐洲金融科技公司在與大多數美國金融科技平台不同的架構層部署詐騙偵測 AI。它們不是將詐騙偵測用作已完成交易的下游檢查,而是將其嵌入支付處理管道本身。這需要不同的技術方法並創造不同的競爭動態。
大規模即時詐騙決策——在交易發起後的毫秒內進行詐騙評估——需要將運算更靠近交易本身。建立自己支付基礎設施的歐洲公司正將機器學習模型直接部署到其交易處理層,實現基於平台的方法無法匹敵的延遲。
這產生了連帶效應。較低的延遲意味著在決策時刻有更準確的特徵資料。更準確的特徵資料意味著更好的模型效能。更好的模型效能意味著更少的合法交易阻擋,這直接轉化為客戶體驗優勢和較低的客戶獲取成本。
幾家歐洲金融科技公司專門建立了專有交易處理基礎設施來實現這一點。它們不是將詐騙風險外包給第三方;而是透過掌握從發起到結算的完整交易管道來控制其詐騙風險。
投資機會
詐騙偵測 AI 市場龐大且不斷增長。根據最近的分析師研究,全球金融科技詐騙損失每年超過一千億英鎊,且增長速度快於交易量。投資詐騙預防的經濟理由很直接。
但對歐洲投資者來說,機會更具體。最具防禦性的金融科技詐騙偵測業務是結合三個要素的業務:在大型多樣化交易資料集上訓練的專有 AI 模型;整合至支付處理基礎設施而非附加式部署的架構;以及創造持久資料優勢的監管合規框架。
在 NexaTech Ventures,我們支持符合這些標準的歐洲公司。我們對建立通用詐騙偵測平台出售給銀行或金融科技公司的公司興趣較低。這些業務面臨激烈的定價壓力,難以捍衛市場地位。我們支持將詐騙偵測作為其自身金融科技平台內競爭優勢來源的公司。
破解這個問題的歐洲金融科技公司——在保持較低合法交易拒絕率的同時實現卓越的詐騙偵測準確性——將獲得轉化為可持續增長和可防禦市場地位的客戶體驗優勢。
接下來需要發生什麼
為了充分利用這一優勢,歐洲金融科技公司需要做三件事。首先,大力投資機器學習基礎設施和人才。建立專有詐騙偵測模型需要持續投資許多金融科技公司歷來外包的資料科學能力。這需要改變。
其次,在歐洲金融科技生態系統內公開共享資料。如果產業共享匿名化詐騙資料並合作開發模型,歐洲金融科技的集體詐騙偵測能力將大幅提升。這需要謹慎處理 GDPR,但技術上是可行的,並將使生態系統中的每個人受益。
第三,投資管理歐洲金融科技的監管關係。協助塑造 PSD3 等法規實施方式的公司將對競爭格局產生持久影響。
歐洲金融科技中的詐騙偵測 AI 機會不是炒作。它是真實的、重要的,並且對策略性處理它的公司開放。
Scott Dylan 是 NexaTech Ventures 的創辦人。他撰寫有關 AI、金融科技和技術投資的文章。更多資訊請造訪 scottdylan.com。
