应对AI日益复杂的威胁，企业需要结合技术手段、人力资源、管理机制和法律法规，建立一个全面的防御体系，确保业务的安全和稳定。

前沿的反欺诈技术

利用先进的技术手段构建坚实的防御体系，应对AI风险的第一步。

前沿反欺诈工具。使用深度学习、自然语言处理和机器学习等技术，实时监控和分析交易数据、行为模式等，以识别异常情况和潜在的欺诈行为。例如，行为生物识别技术可以通过监测用户的行为特征，区分合法用户和网络犯罪分子。

顶象Dinsight实时风控引擎帮助企业进行风险评估、反欺诈分析和实时监控，提高风控的效率和准确性。Dinsigh的日常风控策略的平均处理速度在100毫秒以内，支持多方数据的配置化接入与沉淀，能够基于成熟指标、策略、模型的经验储备，以及深度学习技术，实现风控自我性能监控与自迭代的机制。与Dinsight搭配的Xintell智能模型平台，能够对已知风险进行安全策略自动优化，基于风控日志和数据挖掘潜在风险，一键配置不同场景支持风控策略。其基于关联网络和深度学习技术，将复杂的数据处理、挖掘、机器学习过程标准化，提供从数据处理、特征衍生、模型构建到最终模型上线的一站式建模服务。

多层次身份验证。企业应采用多因素身份验证、生物识别、设备指纹识别等技术，提升用户验证的安全性。生物识别技术结合设备信息和行为数据，可以为企业提供更精确的身份验证，降低账户被黑客攻击或身份冒用的风险。

顶象设备指纹通过对设备指纹的记录和比对，可以辨别合法用户和潜在的欺诈行为。其对每个设备进行唯一标识和识别的技术，识别出虚拟机、代理服务器、模拟器等被恶意操控的设备，分析设备是否存在多账号登录、是否频繁更换IP地址、频繁更换设备属性等出现异常或不符合用户习惯的行为，帮助追踪和识别欺诈者的活动。

顶象无感验证可以快速准确地区分操作者是人还是机器，精准识别欺诈行为，实时监控并拦截异常行为。无感验证基于AIGC技术，能够防止AI的暴力破解、自动化攻击和钓鱼攻击等威胁，有效防止未经授权的访问、账户被盗用和恶意操作，从而保护系统的稳定性。它集成了13种验证方式和多种防控策略，汇集了4380条风险策略、112类风险情报、覆盖24个行业和118种风险类型。其防控精准度高达99.9%，并能快速实现从风险到情报的转化。同时支持安全用户无感通过，实时对抗处置能力也缩减至60s内，进一步提高了账号登录服务体验的便捷性和效率，有效保障用户账户和信息安全。

实时威胁情报共享。通过各个行业的威胁情报共享平台，机构与企业可以共同分析网络威胁，提前预防潜在的攻击。同时，AI模型的持续优化与实时更新，可以快速响应新型风险。

专业的反欺诈团队

技术虽然是应对AI风险的核心，但离不开人力资源的合理配置与相关培训。企业需要培养与引入更多具备AI、网络安全等多方面技能的专业人才，设立专门的反欺诈团队，汇集安全专家、AI工程师和业务风险管理者等，构建跨学科的合作机制，确保在面对复杂攻击时有充分的应对能力。

同时，定期开展内部培训必不可少，提升全体员工的风险意识，尤其是对AI技术和网络犯罪的识别能力。员工作为第一道防线，能够及时发现异常活动，对于防止数据泄露和内部风险尤为重要。

科学的安全管理机制

管理机制的优化应以组织的整体安全架构为基础，确保各部门之间的协同与效率。企业应建立全面的AI风险评估体系，对潜在的AI威胁进行定期评估并进行调整。针对可能的AI攻击场景，建立标准化的应急响应流程，确保在发生问题时可以迅速作出反应。

业务风险管理需要与法律、合规、风险管理、运营等多个部门密切合作。通过跨部门的合作机制，确保每个部门在面对AI带来的风险时都能快速协调，并形成合力。

企业还必须加强对客户数据的保护措施，设立严格的数据访问控制机制，确保数据在收集、存储和使用的全过程中都处于加密保护状态。此外，应通过内部审计与监管，确保数据使用符合相关的法律要求与隐私标准。

法律法规护航

有效应对AI带来的风险，离不开法律法规的保障。政府和监管机构在应对AI犯罪中扮演着关键角色，因此企业必须确保其操作符合法规要求，并积极参与制定行业标准。

企业必须符合所在国家及地区的相关法律法规，尤其是涉及数据隐私、AI使用和犯罪打击的相关规定。同时，要加强与监管部门的互动，确保在实施新的AI技术时，不违反法律规定。

由于AI技术应用的复杂性和快速演变，企业应积极参与行业组织或标准化工作，推动AI技术在金融行业的标准化，确保在技术实施和应用过程中有清晰的指导和规范。

网络犯罪的跨国性质要求各国之间的法律协调与合作。在打击AI相关犯罪时，企业与各国的执法机构必须紧密合作，确保能够有效应对跨境犯罪和洗钱活动。