反诈误伤现象与成因 - 律师在建设银行网点取款因需配合反诈工作详细说明资金用途而未能成功取款，引发公众对反诈措施“误伤”普通民众的广泛关注 [1][2] - 反诈误伤已非偶发情况，取现几千元就可能被上门核实，转账几千元个人账户即可能被冻结，影响居民正常生活与资金使用 [2] - 反诈“误伤”范围正从大额交易向小额业务蔓延，防控措施下沉至日常转账、取现等高频业务 [3] 电信网络诈骗的严峻形势 - 电信网络诈骗案件数量居高不下，作案手段迭代升级，涉“两卡”（银行卡、电话卡）犯罪仍处高位 [4] - 2020年以来全国法院一审审结帮信犯罪案件逐年增长，2023年超10万件，2024年及2025年上半年案件数虽大幅下降但总体仍居高位 [4] - 电诈手段出现技术化革新，诈骗分子全面运用AI换脸、NFC等新技术，骗局迷惑性与成功率显著提升 [5] - 洗钱环节隐蔽化升级，电诈分子利用日常支付结算方式洗钱，并诱骗学生、老年人等群体成为“卡农”，让正常账户沦为洗钱工具 [6] 银行风控面临的挑战与局限 - 银行风控模型多依赖行内交易数据，缺乏跨领域外部信息支撑，单一银行对账户的把控非常有限，只能查到本行内部资金运转 [8] - 金融机构研判能力难以跟上电诈手段高强度对抗节奏，导致“宁可错拦一千，不可放过一个”的被动防控模式产生 [8] - 反诈工作陷入循环：诈骗手段越隐蔽，银行防控越严格，“误伤”概率越高，用户不满情绪越强烈，形成“各方损耗、黑产受益”的局面 [7] 行业破局的关键方向 - 打破银行间“信息孤岛”，实现精准防控，成为行业破解困局的关键方向 [1][9] - 中国人民银行支付结算司相关负责人提出，要加强技防建设，通过大数据等技术手段提升风险防控的科学性、精准性和有效性 [9] - 已有银行机构通过与智能风控企业合作，引入AI大模型风控技术（如腾讯云天御），构建更立体的防控体系，以研判交易背后真实意图和行为逻辑，降低误伤概率 [9]