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介绍
您是否曾经想过您持手机的方式可以保护您免受诈骗？这听起来像是未来的科技，但对于澳大利亚国家银行（NAB）来说，这已经成为现实。在诈骗和骗局越来越复杂的时代，银行正在探索新的方法来保护客户。本文深入探讨了NAB防范诈骗的突破性方法，通过审查用户如何与手机交互来认识到持手机的角度可以作为防范诈骗的一层防线，并且为银行业树立了一个新的标杆。
银行欺诈现状
欺诈者利用技术进步日益熟练地策划诈骗，为受害者造成了巨大的情感和财务损失。根据NAB首席执行官安德鲁·欧文的说法，欺诈已演变成了一种高度复杂的计划，得益于包括人工智能在内的先进技术。那些主要关注支付过程快速简便性的传统欺诈防范方法已经无法应对这些先进威胁。
为了对抗这种不断变化的威胁，包括NAB在内的金融机构采取了多方面的策略。这些策略不仅包括确保支付安全，还涉及整合预测工具和额外的安全层，增加诈骗者的执行难度。
利用手机交互模式
NAB已经实施了预测性保护工具，分析用户的生物特征和手机交互模式，包括用户持有和使用手机的方式。这些工具根据常规使用模式创建行为模型。一旦检测到与建立的规范有任何偏离，异常情况会触发警报，促使银行的智能系统采取行动。
例如，一个典型的用户可能以特定的角度持有手机或以特定的节奏输入。而一个欺诈用户则可能与手机互动方式有所不同。这种细微变化可能成为欺诈的关键指标。因此，通过监测这些变化，NAB可以及早识别潜在的诈骗行为并采取必要的预防措施。
从速度到安全的转变
尽管银行业的趋势倾向于加速交易，但欺诈活动的迅猛增长促使银行重新调整优先事项。正如欧文所提到的，骗子很快会采用新技术，迫使银行在支付过程中增加更多步骤来加强防御。这种转变意味着交易中增加了摩擦，这反而增加了安全性。
NAB通过整合多层验证步骤（不仅仅是金融数据验证，还包括用户行为验证），推动了安全性的提升。虽然这可能会稍微减慢交易过程，但它显著增强了欺诈检测机制的健壮性。
澳大利亚引领潮流
有趣的是，澳大利亚是唯一几个见证银行欺诈下降趋势的国家之一，这在全球范围内并不常见。根据欧文的说法，澳大利亚在欺诈检测方面采取的积极措施和先进创新使其脱颖而出。澳大利亚银行，尤其是NAB，优先考虑全面安全而不只是交易速度，为欺诈预防树立了标杆。
这种全面的方法包括采用多种技术，例如生物特征人工智能，通过物理生物特征（如指纹或面部识别）和行为生物特征（如击键模式和持手机角度）进行用户身份交叉验证。
行为生物特征的广泛影响
行为生物特征不仅局限于识别持手机的角度异常。它涵盖了广泛的用户交互方式，包括键入速度、滑动模式，甚至还包括用户在屏幕上轻敲的力度。
这些元素形成了一个独特的行为模式，极其难以模仿。因此，行为生物特征在防范诈骗方面提供了一个强大的工具。结合传统验证方法，它们为未经授权的访问和欺诈交易提供了一道坚实的屏障。
MasterCard的防诈骗计划
与这一创新趋势保持一致，万事达卡推出了防诈骗计划（Scam Protect），这是一套通过身份、生物特征人工智能和开放银行能力来打击诈骗的解决方案。该计划突显了整个行业在整合先进安全措施方面的动向。防诈骗计划旨在积极识别和预防诈骗活动，确保金融交易保持安全可靠。
预防措施的详细案例研究
案例研究1：检测异常行为
考虑这样一个情景，一个客户的手机突然出现与他们平时行为不一致的交互模式。用户通常可能以70度的角度持有手机，但现在手机被放平或以异常的角度持有，并伴有较慢或不规律的输入。银行的预测工具会标记这种异常情况并在进一步验证用户身份之前暂停交易。
案例研究2：多层次验证
在另一种情况下，客户发起了一笔高价值交易，触发了额外的验证层次。银行可能会要求生物特征验证（如指纹扫描）以及行为验证。也许还会实施额外的步骤，例如回答个人安全问题或通过第二个设备进行验证。这些多层次的检查确保只有合法用户可以完成交易，从而阻止任何欺诈企图。
挑战和未来前景
在付款过程中引入摩擦可能并不总是受到用户的欢迎，因为用户更注重速度和便利性。在安全性和用户体验之间找到平衡仍然是一项棘手的任务。然而，这些增强的安全措施的明显优势凸显了它们的必要性。
随着欺诈手法的演变，抵御欺诈的机制也必须相应发展。在未来的防诈骗前景中，预计银行将利用更先进的人工智能、机器学习甚至可能是区块链技术。这些技术的进步可以提供更精确、更具预测性的欺诈检测能力，更有效地保护用户。
结论
总之，NAB的创新方法展示了防范诈骗的重大转变。通过关注用户如何与设备交互，银行可以增加一层细微但至关重要的安全措施。正如我们所看到的，分析您持手机的角度不仅仅是一个奇怪的细节；它代表了一种针对日益精明的骗子的复杂防线。
全球金融行业可以从澳大利亚在防范诈骗方面的积极态度中学到宝贵的经验。虽然它可能在支付过程中增加了更多步骤，但增加的安全性会带来安心感，最终保护免受重大的财务和情感困扰。
常见问题解答
手机交互模式在防范诈骗中的意义是什么？
手机交互模式有助于银行创建用户的行为模型。任何与这些模式不符的偏离可以表示欺诈活动，并触发预防措施。
将支付过程中增加摩擦如何帮助？
将支付过程中增加更多步骤可以增加安全性，并使欺诈者更难执行欺诈活动。它确保更强大的验证和监测。
这些先进的防诈骗方法使用了哪些技术？
使用了生物特征人工智能、行为生物特征和预测性分析等技术来检测和预防欺诈。
这种方法是否只适用于澳大利亚？
尽管由NAB领导，澳大利亚是这些方法的先驱，但其他国家和机构也可能效仿，特别是随着欺诈手法变得越来越复杂。
行为生物特征与传统生物特征有何不同？
传统生物特征包括指纹和面部识别等物理特征，而行为生物特征则考虑到用户的交互模式，如输入速度和持手机角度，提供了更全面的安全检查。
通过采用这些创新策略，全球各地的银行可以增强其防范欺诈的框架，确保在一个日益数字化的时代中保护用户的安全。
