一、反诈大网下的”误伤”困局
数字化浪潮中，电信诈骗已成全民公敌。2023年国家反诈中心拦截诈骗电话27.5亿次、紧急止付涉案资金3288亿元，成绩斐然。但在这张严密的反诈大网中，普通用户却频频被”误伤”——新办手机卡8天遭封停、正常拨打电话触发风控、二次放号遗留”污点”导致反复停机……
《IT时报》调查发现，此类案例并非个例。用户大白在南京西路营业厅办理的副卡，因”通信异常”被停机；深圳的胡女士更是在两天内两次因高频拨号被封号，甚至需跨省奔波解封。运营商的解释指向反诈模型的”防御性误伤”：新卡缺乏信用积累、行为特征触发阈值、名单数据延迟……当风控系统的灵敏度与用户体验失衡，”宁可错杀一千”的策略便成为用户的不可承受之重。
二、AI风控的双刃剑：为何精准反诈如此艰难？
反诈系统的核心是AI风控模型，但其”误伤”根源在于技术逻辑与现实场景的错位。
- 数据维度的单一性
当前模型主要依赖通话频次、时空轨迹、入网时长等表层数据，难以识别复杂场景。例如，用户大白挪车时的短时高频通话，与诈骗分子的群发轰炸在数据上高度相似；胡女士跨省拨号的”异常行为”，实则是正常社交需求。模型无法区分”挪车急电”与”诈骗轰炸”，导致”一刀切”封停。 - 规则引擎的机械性
现行风控依赖预设的行为阈值（如”1小时内拨号超10次即高风险”），缺乏对用户意图的动态判断。商人紧急催款、异地出差新号等正常行为，因突破阈值被误判；而诈骗分子可通过分散操作规避规则，形成”道高一尺，魔高一丈”的博弈。 - 信用体系的滞后性
运营商的客户信用评估仍停留在”是否欠费”层面，未建立个人通信行为信用档案。老用户因长期良好记录应享有更高信任度，但现行系统对此无差别对待，导致”一刀切”封停。
三、破局之道：从”规则引擎”到”意图识别AI”
要让反诈模型长出”火眼金睛”，需从技术升级、策略优化和用户参与三方面突破。
- 技术侧：从”行为阈值”到”意图识别”
- 多模态数据融合：引入声纹识别、通话语义分析等技术，通过通话内容判断真实意图（如挪车指令与诈骗话术的语义差异）。
- 用户画像分级：为老用户、企业号码配置更高信任阈值，结合历史行为动态调整风控强度。
- 实时场景豁免：开放用户自主报备功能，如提前标记”搬家””出差”等场景，避免触发误判。
- 策略侧：透明化与用户教育
- 公示高敏场景：运营商应明确告知用户哪些行为易触发风控（如”新卡1小时内跨省拨号超5次”），帮助用户规避风险。
- 分级解封机制：对低风险误封用户提供线上快速核验通道，减少线下奔波。
- 用户侧：共建反诈”沙盒”生态
- 开放模型测试：允许用户通过”反诈沙盒”模拟高风险行为（如异地通话），提前了解可能触发的风控措施。
- 社会监督反馈：建立误封案例数据库，通过大数据分析优化模型规则，形成”用户反馈-模型迭代”的闭环。
四、终极目标：让反诈防御像”手术刀”一样精准
反诈的本质是”用局部不便换全局安全”，但技术的进步应让”不便”最小化。正如广州熠数信息CEO姚威所言：”未来的反诈系统应像手术刀——精准切除诈骗毒瘤，而非挥舞大棒误伤无辜。”
当AI风控从”机械规则”进化到”理解意图”，当运营商从”被动拦截”转向”主动共治”，当用户从”被动接受”变为”主动参与”，这张反诈大网才能真正实现”疏而不漏”。毕竟，在电信诈骗与反诈的持久战中，最理想的状态莫过于：骗子无所遁形，而普通人再也不用担心”被误伤”。