Peng Jinlong : Les efforts de prévention de la fraude par l’IA des banques taïwanaises sont efficaces ! Le nombre de comptes d'alerte connaît « une croissance négative pour la première fois », mais qu'en est-il des plaintes du public concernant les comptes verrouillés accidentellement ?
La répression de la fraude à l'IA à Taiwan a été quelque peu efficace, la Banque nationale de Chine avertissant que le nombre de comptes a affiché une croissance négative pour la première fois en septembre. Cependant, un grand nombre de cas où les transferts de salaires, les frais de scolarité et les transferts hypothécaires ont été verrouillés par erreur sont également apparus simultanément.
(Résumé préliminaire: la loi spéciale anti-fraude de Taïwan inclura les « échanges cryptographiques » dans la défense commune ! La Commission de surveillance financière a annoncé que le projet de quatre sous-lois sera publié avant la fin de l'année)
(Supplément de référence : Anti-fraude ! Les comptes de titres dans les banques nationales ont été gelés « veuillez vous rendre en succursale pour les débloquer », internautes : qui paiera les livraisons en défaut ?)
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À Taiwan, où les techniques de fraude sont infinies, l'IA est considérée comme le bouclier anti-fraude de la nouvelle génération, mais elle a aussi accidentellement créé une autre cicatrice. Le 13 octobre, Peng Jinlong, président de la Commission de surveillance financière, a déclaré au Yuan législatif qu'en septembre, le nombre de comptes d'avertissement de la Banque nationale de Chine a montré pour la première fois une croissance négative, ce qui montre que la banque a obtenu de bons résultats après avoir introduit l'IA pour lutter contre la fraude. Cependant, un grand nombre de cas où les transferts de salaires, les frais de scolarité et les transferts hypothécaires ont été verrouillés par erreur sont également apparus simultanément.
Les comptes d'alerte affichent pour la première fois une croissance négative
Selon les statistiques de la Commission de surveillance financière, le nombre de comptes d'alerte est passé de 66 000 début 2022 à 150 000 début 2024. Cependant, après que la croissance soit tombée en dessous de 1 000 ménages en juin de cette année, la croissance est devenue négative pour la première fois en septembre. Ces données montrent que le modèle d'IA est effectivement efficace pour filtrer les comptes à haut risque et a également allégé la pression à long terme en matière de prévention de la fraude à laquelle sont confrontées les banques.
Un mauvais verrouillage des personnes est une « friction en coulisses »
Cependant, de bons résultats ont également un prix élevé. Le législateur Wang Yumin a souligné lors de son interrogatoire que la détection de l'IA par la banque était trop lâche, ce qui faisait que les clients normaux étaient inclus dans la liste des «à haut risque». Prenons l'exemple de la China CITIC Bank. Dans le passé, après avoir détecté une augmentation à court terme du nombre de transferts de salaires, il a gelé les comptes de nombreux utilisateurs du tiers payant, obligeant les gens à se présenter au guichet ou à appeler le service client pendant plusieurs heures pour les débloquer. Pour certaines familles, l’incapacité de voir leurs salaires crédités sur leurs comptes à temps et leurs versements hypothécaires retenus affecteront sérieusement leur vie normale, augmentant ainsi les plaintes du public.
Affinement de la politique: quatre exigences majeures de la Commission de surveillance financière
Cependant, sous la pression de l'opinion publique, Peng Jinlong a encore souligné que sa position sur la lutte contre la fraude ne diminuerait pas. Il a déclaré publiquement : "Le contrôle ne s'arrêtera pas, c'est ce que le groupe de fraude espère le plus." Toutefois, afin de réduire les blessures accidentelles, il a également proposé quatre mesures majeures pour les banques. Premièrement, le modèle de rétroaction est basé sur des cas réels d’erreurs de verrouillage, ce qui permet à l’IA de porter des jugements plus précis sur les transactions. Deuxièmement, il est obligatoire de mettre en place une ligne dédiée 24 heures sur 24 et d’autoriser le personnel de première ligne à effectuer un déverrouillage simple en une heure. Troisièmement, introduire le modèle de classification des risques (RBA) pour éviter le phénomène de la « taille unique ». Quatrièmement, partager des cas et des bonnes pratiques via la plateforme de l'Association bancaire pour former un mécanisme de prévention conjoint interbancaire.
En outre, Peng Jinlong a également distingué deux situations de gel, soulignant que si l'ordre concerne une inspection et une enquête, la banque n'a pas le droit de dégeler; s'il s'agit d'une gestion préventive de la banque, elle doit être traitée rapidement.
Défis futurs: équilibrer technologie et droits de l'homme
La détection de l'IA reposera sur une grande quantité de données de transaction, ce qui impliquera inévitablement des problèmes de confidentialité. Bien que l'avertissement concernant une croissance négative des comptes constitue un grand progrès, la manière d'optimiser continuellement le modèle et de raccourcir le processus de déverrouillage est au centre d'une optimisation continue par les institutions financières. Ce n’est qu’en permettant aux outils technologiques de revenir véritablement à leur intention initiale, à savoir prendre soin des utilisateurs, que la lutte contre la fraude et les droits civiques pourront avancer côte à côte sur le même axe.
