Oscilar 下一代平台旨在彌合價值數十億的 AI 欺詐差距

金融服務行業正面臨日益嚴峻的危機。隨著人工智慧工具變得越來越普及，預計由AI技術驅動的詐騙損失將從2023年的123億美元激增至$40 十億美元，到2027年僅在美國就將達到這一數字——這代表著高達32%的複合年增長率。傳統的防禦措施正逐漸崩潰，促使Oscilar等創新者從根本上重新思考數位身份驗證。

問題：傳統解決方案無法跟上步伐

傳統的裝置指紋辨識和行為生物識別是為另一個時代設計的。如今，擁有民主化AI工具和先進攻擊框架的詐騙者，能系統性地繞過這些較舊的方法。這些漏洞不是小缺陷——而是結構性問題。傳統系統會暴露其偵測邏輯，使其成為自動化攻擊和反向工程的預測目標。

金融機構和金融科技公司陷入兩難：要么接受更高的詐騙損失，要么實施繁瑣的安全措施，導致合法用戶流失。現狀已經無法持續。

Oscilar的解答：無法偽造的認知簽名

在CEO Neha Narkhede的帶領下——這位共同創建Apache Kafka並將Confluent打造為$10 十億美元級實時數據串流巨頭、服務超過80%的《財富》500強企業的企業家——Oscilar開發出一種根本不同的方法。該公司的認知身份智能平台利用專有的數位與行為識別技術，分析跨網路、裝置和行為層面的數千個獨特信號。

該系統不依賴固定的偵測規則，而是為每次用戶互動產生動態的“認知簽名”。這些簽名來自多態性代碼和在不同會話中變化的執行路徑，使得系統的模式幾乎不可能被自動化工具學習或複製。架構能在分散式基礎設施中實時處理這個複雜的信號網絡，能應付每秒超過10萬筆交易，同時持續調整機器學習模型以應對新興的詐騙模式。

深厚專業的基礎

產品長Saurabh Bajaj曾領導保護《財富》500強企業、頂級銀行、政府機構和醫療組織的詐騙預防措施，帶領平台的開發。這種結合了網路安全嚴謹性與詐騙預防深度的組合，創造出團隊所稱的“安全第一”架構——意味著架構本身能防止詐騙者反向工程偵測方法。

這一結果消除了安全與用戶體驗之間的傳統權衡。合法用戶幾乎不會遇到摩擦，而高級的合成身份攻擊和協同詐騙方案則變得難以成功執行。

核心技術創新

該平台引入多項突破性能力：先進的認知簽名技術創造出跨裝置和會話持續的獨特數位指紋，使合成身份幾乎不可能被創建。安全第一的架構採用軍用級保護措施，將偵測方法隱藏於敵人難以觸及的層面。端到端的旅程保護提供在所有接觸點的持續驗證與即時風險評估。系統利用生成式AI動態更新風險策略，並與現有企業風險基礎設施無縫整合。

實證驗證

早期採用案例已經說明了一切。包括Happy Money和Curve在內的十多家主要金融機構已經部署了該平台。在服務超過30萬會員的Happy Money中，系統在貸款申請和帳戶管理過程中被動監控認知簽名，未增加合法申請者的摩擦。該平台能捕捉到高級合成身份和詐騙企圖，這些在傳統防禦下可能會漏網，幫助機構維持信任並保護借款資金。

這種可衡量的詐騙降低與用戶體驗改善的結合，表明Oscilar已經解決了早期詐騙預防技術所困擾的核心問題。