Sparkassen启动了对犯罪分子的追捕，他们使用了自己的人工智能模型 - 彭博社

德国的储蓄银行首次大规模使用人工智能（AI）来打击支付欺诈。他们开发并训练了一个模型，旨在帮助更快地揪出罪犯。首批约50家储蓄银行已经接入，其余的将在年底前完成。

在建立AI模型时，IBM提供了支持，储蓄银行的IT服务提供商Finanz Informatik（FI）的负责人安德烈亚斯·谢林在接受彭博采访时解释说。随后，该模型“使用储蓄银行的数据在我们自己的数据中心进行了数月的训练”。

在打击欺诈方面，与以往一样，首先会自动筛选出支付中的可疑情况。基础是已确定的标准，比如与个人或国家的关联。然后，新的AI模型介入，审查出现的可疑情况，并根据可能性对其进行排序。这里使用了一个积分系统。

“具有最高可能性的案例可以让储蓄银行的员工首先处理，以避免可能的损失。这使得打击欺诈更加高效，”谢林说。

数据主权

据他说，储蓄银行有意选择了不使用美国科技公司的AI模型，因为这些模型会导致数据不再留在储蓄银行的数据中心，而是转移到云端。“我们重视保持对数据的主权，”谢林说。他还表示，对于可能的AI供应商依赖性也进行了深入评估。

在未来，人工智能将在更多领域得到应用，比如在提供在线服务时提供更多语言选择。但并不是所有情况下人工智能都是一件好事。在其他情况下，它也可能造成或加剧损害。

谢林举例说社会工程学。这指的是黑客利用虚假电子邮件、电话或WhatsApp消息来获取目标人员的敏感账户信息的技术。

“随着人工智能的发展，社会工程学攻击可能会增加。通过人工智能，黑客可以在电子邮件中建立特定的个人联系，从而提高攻击者的成功几率”，谢林说道。在这一点上，银行没有其他选择，只能提高客户的意识。

社会工程学并不是唯一一种观察到日益重要性的网络攻击方式。

“分布式拒绝服务攻击的强度正在增加。这也是因为攻击者越来越容易获取计算能力”，谢林说道。在DDoS攻击中，许多计算机向一个目标（比如一个Web服务器）发送伪造的请求，直到它因负载过重而崩溃。

谢林表示，过去几年，金融信息技术已经大幅升级，以防止这类攻击对银行造成影响。“我们几乎没有察觉到大多数DDoS攻击，因为后台系统会自动抵御这些攻击”，他说。

即使面临诸如防止欺诈和抵御网络攻击等挑战，金融信息技术的人员规模最近也有了大幅增长。这种情况不会很快改变。

“在未来五年内，我们计划招聘多达2,000名新员工。其中大约三分之一将是员工扩编，” Schelling说道。其余的主要来自于取代即将退休的员工。目前的大约4,650名员工到2028年底将增加到约5,300名。

金融信息技术的总部位于法兰克福。从这里，它不仅关注着大约350家储蓄银行，还包括六家地方银行和DekaBank等。与子公司一起，去年实现了约23亿欧元的营业额。

在采访中，Schelling还谈到了一系列其他主题。以下是一些选择：

• 加密货币交易：“我们与S-Payment共同致力于加密货币交易技术。但看起来在未来十二个月内我们不会为个人客户推出这方面的服务。”
• 手机应用：“在Sparkasse应用方面，我们可能在今年内将活跃客户数达到1600万。大约55%的应用用户是通过iPhone使用我们的服务，尽管在德国，苹果的市场份额小于安卓。”
• 增长：“在未来几年，我们将扩展在线银行和Sparkasse应用中围绕房地产的服务。此外，我们将致力于进一步数字化企业和商业客户的服务。我们还将大力投资私人银行解决方案。”
• DKB故障：“DKB客户在10月底无法登录其在线银行或应用的情况并非源于网络攻击。更多的原因是网络组件的技术故障。我们现在正在分析是否以及如何自动识别这类故障，从而避免故障。”