在数字化浪潮席卷金融行业的今天，银行，尤其是数字银行，在客户获取方面面临着新的挑战与风险。虽然数字广告带来了海量流量，但同时也可能吸引不符合严格信贷标准的潜在客户。电话销售作为一种补充手段，虽然能精准定位目标客户，但也暴露出敏感客户信息泄露和滥用的风险。内幕欺诈，作为一种隐蔽且危害极大的职业欺诈形式，正日益威胁着银行的稳健运营。传统的统计模型在风险管理的其他领域（如信用风险）中应用广泛，但由于有据可查的案例稀缺，其在检测内幕欺诈方面的有效性受到限制。美国注册舞弊审查师协会（ACFE，2024）的数据显示，欺诈行为通常是通过客户投诉等举报途径发现的，而不是通过积极的监控手段。客户投诉蕴含着丰富的自然语言信息，但由于其非结构化的格式和人工处理的局限性，这些信息的价值往往被低估。本文将探讨如何利用大语言模型（LLM）的力量，提升银行内幕欺诈的检测效率与精度。
客户投诉：被忽视的金矿
银行每天都会收到大量的客户投诉，这些投诉记录蕴含着丰富的关于潜在欺诈行为的信息。例如，一位客户可能投诉称，他在急需资金的情况下，被贷款经纪人以快速审批为诱饵，推荐了一家数字银行，但事后发现自己的联系方式被不正当使用。这类投诉往往细节丰富，包含了潜在内幕欺诈的关键线索。然而，传统的人工处理方式效率低下，往往难以从海量客户投诉中快速识别出高风险案例。客户服务代表需要逐条审查这些投诉，然后将其转发到相关部门进行分析和处理，这不仅耗时费力，而且容易遗漏关键信息。这种处理方式的效率瓶颈，使得银行难以主动发现和预防内幕欺诈。一个有效的解决方案是利用大语言模型（LLM）自动化分析客户投诉，从中提取欺诈信号。
大语言模型（LLM）：欺诈检测的新引擎
大语言模型（LLM）的出现，为内幕欺诈的检测带来了革命性的变革。LLM 具备强大的自然语言处理能力，能够从非结构化的客户投诉中提取有价值的欺诈信号。然而，由于大多数LLM都是基于通用的互联网数据进行预训练的，它们在检测数字银行内幕欺诈线索等高度专业化的任务中可能表现不佳。为了解决这个问题，我们需要采用一种专门为银行内幕欺诈检测量身定制的LLM驱动方法。这种方法旨在提高欺诈检测的精度和效率，具体包括：
- 自适应合规政策理解：LLM扫描内部政策和合同，以编制一份更细致的不当行为情景列表。例如，LLM可以学习银行的贷款审批流程、客户信息保护政策以及反洗钱合规要求，从而更好地理解哪些行为属于违规操作。
- 自动化不当行为挖掘：LLM识别与这些不当行为情景相匹配的投诉记录，并提取与经纪人相关的数据。例如，LLM可以识别出投诉中提到的贷款经纪人的姓名、联系方式、以及相关的违规行为描述。
- 与社交网络分析集成：LLM的输出与额外的分析相结合，以揭示将内部人员与经纪人联系起来的隐藏网络。例如，LLM识别出的经纪人信息可以与银行内部员工的联系记录进行关联，以发现潜在的勾结行为。
这种LLM驱动的方法不仅能够提高欺诈检测的效率，而且能够发现传统方法难以发现的隐蔽欺诈行为。
实战方法：上下文学习（ICL）
为了使LLM适应专业化任务，我们采用了一种上下文学习（ICL）方法，在这种方法中，模型通过嵌入在提示中的指令和示例来指导。ICL方法的核心在于提供给LLM足够的上下文信息，使其能够理解任务的要求并生成高质量的输出。例如，我们可以向LLM提供一些已知的内幕欺诈案例，并告知其需要识别类似的案例。这些案例可以包括客户投诉的文本、相关的违规行为描述以及银行内部政策的摘录。通过学习这些案例，LLM能够更好地理解内幕欺诈的特征，从而更准确地识别潜在的欺诈行为。
具体而言，ICL提示可能包含以下内容：
- 任务描述：明确告知LLM需要识别的内幕欺诈类型，例如贷款经纪人与银行内部员工勾结，虚报客户信息以获得贷款。
- 案例示例：提供几个已知的内幕欺诈案例，详细描述欺诈行为的经过、涉及的人员以及造成的损失。
- 违规行为列表：列出银行内部政策中禁止的各种违规行为，例如泄露客户信息、伪造贷款申请材料等。
- 输出格式要求：明确告知LLM需要输出的信息，例如涉及的经纪人姓名、相关的客户投诉文本、违规行为描述以及欺诈风险评分。
通过精心设计的ICL提示，我们可以有效地引导LLM完成内幕欺诈检测任务。
非LLM元素：数据清洗与网络分析
除了LLM之外，我们的内幕欺诈检测方法还包括一些重要的非LLM元素。首先，我们需要对客户投诉数据进行清洗和预处理，以去除噪声数据并提高LLM的分析精度。例如，我们可以去除投诉中的重复信息、无关字符以及拼写错误。其次，我们可以利用社交网络分析技术，将LLM的输出与银行内部员工的联系记录进行关联，以发现潜在的勾结网络。例如，如果LLM识别出一个与多个内部员工有频繁联系的经纪人，那么这个经纪人可能存在较高的欺诈风险。此外，我们还可以将LLM的输出与银行的交易数据进行关联，以发现异常交易行为。例如，如果LLM识别出一个与某个经纪人相关的贷款申请存在虚报收入的情况，那么我们可以进一步分析该贷款的后续还款情况，以判断是否存在欺诈行为。这些非LLM元素与LLM相互配合，共同构建了一个完整的内幕欺诈检测系统。
风险评估与优先级排序
LLM从客户投诉中提取欺诈信号后，我们需要对这些信号进行风险评估，并对潜在的欺诈案件进行优先级排序。这有助于银行将有限的资源集中在高风险案件上，从而提高欺诈检测的效率。风险评估可以基于多种因素进行，例如：
- 欺诈信号的强度：LLM提取的欺诈信号越强烈，案件的风险等级越高。例如，如果LLM识别出一个客户投诉中明确指出了贷款经纪人与银行内部员工勾结，那么这个案件的风险等级就很高。
- 涉及的金额：涉及的金额越大，案件的风险等级越高。例如，如果一个欺诈案件涉及的贷款金额高达数百万元，那么这个案件的风险等级就很高。
- 涉及的人员：涉及的人员级别越高，案件的风险等级越高。例如，如果一个欺诈案件涉及银行的高级管理人员，那么这个案件的风险等级就很高。
- 历史欺诈记录：如果某个经纪人或员工之前有过欺诈记录，那么涉及他们的案件的风险等级越高。
基于这些因素，我们可以建立一个风险评估模型，对潜在的欺诈案件进行评分，并根据评分结果进行优先级排序。例如，我们可以将评分最高的案件优先交给调查人员进行调查，以便尽快发现和制止欺诈行为。
持续优化：LLM的迭代改进
LLM驱动的内幕欺诈检测系统需要持续优化和改进，以适应不断变化的欺诈手段。我们可以通过以下方式来优化LLM：
- 收集更多的数据：收集更多的客户投诉数据、银行内部政策以及欺诈案例，以提高LLM的训练效果。
- 调整ICL提示：根据实际情况调整ICL提示，以提高LLM的识别精度。例如，我们可以增加一些新的案例示例，或者修改任务描述和输出格式要求。
- 使用更强大的LLM：随着LLM技术的不断发展，我们可以尝试使用更强大的LLM，以提高欺诈检测的性能。
- 进行A/B测试：对不同的LLM配置和ICL提示进行A/B测试，以找出最佳的配置方案。
通过持续优化和改进，我们可以使LLM驱动的内幕欺诈检测系统始终保持领先地位，有效地保护银行的资产安全。
结论：拥抱AI，守护金融安全
大语言模型（LLM）为银行内幕欺诈检测带来了全新的可能性。通过自适应合规政策理解、自动化不当行为挖掘以及与社交网络分析集成，LLM能够大幅提高欺诈检测的效率和精度。 然而，LLM并非万能的，需要结合其他技术和方法才能发挥其最大的价值。例如，数据清洗、风险评估和持续优化都是LLM驱动的内幕欺诈检测系统不可或缺的组成部分。 随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，LLM将在金融安全领域发挥越来越重要的作用，帮助银行更好地应对内幕欺诈等各种风险挑战。通过拥抱AI，我们可以共同守护金融安全，构建一个更加稳健和可持续的金融体系。
请持续关注后续文章，我们将深入探讨高级分析技术以及LLM在内幕欺诈检测中的实际应用案例，为您呈现更完整的内幕欺诈防御蓝图。