文章核心观点 Oscilar推出认知身份智能平台对抗人工智能驱动的欺诈，该平台技术先进且有多项创新，已获多家金融机构应用并取得良好效果 [1][2][8] 行业现状 - 德勤金融服务中心预测，按当前增长率，到2027年美国由生成式人工智能导致的欺诈损失将从2023年的123亿美元增至400亿美元，复合年增长率为32% [3] - 传统设备指纹和行为生物识别技术面临来自大众化欺诈工具和人工智能攻击的前所未有的挑战 [3] 公司介绍 - Oscilar是人工智能风险决策先驱，总部位于加州帕洛阿尔托，为金融机构提供人工智能风险决策解决方案，其核心是无代码的人工智能风险决策平台，由谷歌、脸书等公司团队开发 [10] - 公司首席执行官Neha Narkhede曾共同创建Apache Kafka并创立Confluent；首席产品官Saurabh Bajaj有丰富的欺诈预防技术建设和扩展经验 [4][6] 平台情况 - 平台采用“数字与行为识别”技术，分析数千个独特信号创建安全的“认知签名”，让欺诈者难以模仿合法用户 [2][4] - 平台分析网络、设备和行为层的数千个数字标记创建无法复制的认知签名，采用安全优先架构，通过分布式架构实时处理复杂信号网络，使机器学习模型能适应新欺诈模式 [5] - 平台有多项行业首创创新，包括先进认知签名技术、安全优先架构、端到端旅程保护、实时人工智能智能和无缝企业集成 [7] 应用效果 - 平台已被包括Happy Money和Curve在内的十几家主要金融机构使用，在预防欺诈方面有显著改善，同时提升了合法用户体验 [8] - Happy Money称平台帮助其在保护业务免受欺诈的同时，为超30万会员维持简单透明的体验，能检测可疑模式且不增加不必要的摩擦 [9]