Oscilar的下一代平台旨在弥合价值数十亿美元的AI欺诈差距

金融服务行业正面临日益严重的危机。随着人工智能工具变得越来越普及，由AI技术驱动的欺诈损失预计将在2023年到2027年间在美国从123亿美元激增至$40 十亿美元——年复合增长率高达32%。传统的防御措施在这场攻势下逐渐崩溃，促使像Oscilar这样的创新者从根本上重新思考数字身份验证。

问题：传统解决方案无法跟上节奏

传统的设备指纹识别和行为生物识别是为不同的时代设计的。如今，利用民主化的AI工具和复杂攻击框架的欺诈者，能够系统性地绕过这些旧有方法。这种脆弱性不是小缺陷——而是结构性的问题。传统系统暴露其检测逻辑，使其成为自动化攻击和逆向工程尝试的可预测目标。

金融机构和金融科技公司发现自己陷入两难：要么接受更高的欺诈损失，要么实施繁琐的安全措施，导致合法客户流失。现状已无法持续。

Oscilar的解决方案：无法伪造的认知签名

在CEO Neha Narkhede的领导下——这位创业者共同创建了Apache Kafka，并将Confluent打造成为市值$10 十亿美元、为超过80%的财富500强企业提供实时数据流服务的巨头——Oscilar开发出一种根本不同的方法。公司的认知身份智能平台利用自主研发的数字与行为识别技术，分析跨网络、设备和行为维度的数千个独特信号。

该系统不依赖一套固定的检测规则，而是为每次用户交互生成动态的“认知签名”。这些签名源自多态代码和在会话中变化的执行路径，使得系统的模式几乎不可能被自动化工具学习或复制。架构实时处理这一复杂的信号网络，采用分布式基础设施，能够每秒处理超过10万笔交易，同时不断调整机器学习模型以应对新出现的欺诈模式。

深厚专业知识的积累

首席产品官Saurabh Bajaj曾领导保护财富500强企业、顶级银行、政府机构和医疗组织的反欺诈项目，带领平台开发。这种网络安全的严谨性与反欺诈的深度结合，造就了团队所称的“安全优先”——意味着架构本身防止欺诈者逆向工程检测方法。

这一设计消除了安全与用户体验之间的传统权衡。合法用户几乎没有摩擦，而复杂的合成身份攻击和协调欺诈方案变得难以成功实施。

核心技术创新

该平台引入多项突破性能力：先进的认知签名技术创建跨设备和会话持续存在的唯一数字指纹，使得合成身份几乎不可能被创建。安全优先的架构采用军用级保护措施，确保检测方法对对手隐藏。端到端的旅程保护在所有接触点提供持续认证和实时风险评估。系统利用生成式AI动态更新风险策略，并能无缝集成到现有的企业风险基础设施中。

真实世界验证

早期应用已验证效果。包括Happy Money和Curve在内的十多家主要金融机构已开始部署该平台。在为超过30万会员服务的Happy Money中，系统在贷款申请和账户管理过程中被动监控认知签名，无需增加摩擦即可识别出复杂的合成身份和欺诈企图。这使得机构能够在保护资本的同时，保持客户信任。

这种可衡量的欺诈减少与用户体验的改善相结合，表明Oscilar已解决了早期反欺诈技术所面临的核心问题。