欺诈案件持续上升，但银行之间的合作可以扭转这一趋势。
隐私增强技术（PETs）使各机构能够在各方始终掌控原始数据的前提下共同获得洞察。
隐私增强技术使银行能够以尊重隐私的方式开展合作，并提供消费者所期望的保护。
欺诈案件持续攀升。仅在美国，消费者报告的损失就达到2024年超过125亿美元，同比增长约25%。这一数字背后，是储蓄被掏空的受害者，是信用评分因欺诈性贷款而受损的人，也是身份被盗用、在事件发生很久之后仍持续造成伤害的人。
银行希望保护客户，但欺诈者往往跨越众多机构运作，且常以团伙形式作案，使得单独行动的银行处于不利地位。单家银行很少能看到足够的模式来果断采取行动。银行需要一种无需共享个人数据即可实现信息互通的方式。传统的“共享文件”做法并非答案：在机构之间转移个人数据会带来新的风险，并与公众期望和隐私法律相冲突。
隐私增强技术（PETs）消除了这些障碍，使银行能够形成统一战线共同防范欺诈，而无需共享客户档案。
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隐私增强技术及其在不共享数据的情况下从数据中学习的作用
隐私增强技术（PETs）是一系列工具和方法，使各机构能够相互共享信息并共同获得洞察，同时保护原始个人数据不被泄露。本质上，它们让各机构能够从彼此的数据中学习，而无需共享数据本身。隐私增强技术在释放医疗和金融等领域积极影响方面可发挥的作用，也是世界经济论坛将其评为“2024年十大新兴技术”之一的原因。2024年十大新兴技术。
如需通俗易懂的概述，请参阅世界经济论坛的解读文章：隐私增强技术对企业、个人和社会的影响。
支持隐私增强技术的数据洁净室如何联合银行共同打击欺诈
一种正在被越来越多采用的实践型隐私增强技术是数据洁净室，即一个受治理的环境，结合多种隐私增强技术，使各机构能够安全地协作回答双方商定的问题。原始个人数据始终由其所有者保存；参与方提供经假名化/令牌化的标识符（在本地进行哈希或令牌化处理）以及不含身份信息的汇总数据。
在此，我们以支持隐私增强技术的数据洁净室作为清晰示例，说明隐私增强技术如何在治理框架下运作：银行将原始数据保存在本地，同时在无需交换客户档案的情况下实现跨行匹配。
以下是三个实际案例，说明银行如何通过支持隐私增强技术的数据洁净室协作，以帮助预防欺诈：
1. money mule账户识别
欺诈的表现形式
被盗资金会通过“money mule”（资金骡子）账户进行转移。此类账户被用于代表欺诈者接收和转出非法资金，有时账户持有人对此知情，使得资金得以被拆分并转入其他账户，从而在被发现前完成转移。
单家银行为何难以应对
在单家银行内部，一笔快速的“转入转出”资金流动可能显得可疑，但并不足以定性。例如，某账户当天存入5,000美元，次日又提取4,950美元。这种情况完全可能是正当行为（如转账至其他账户或支付大额账单），因此A银行在未看到其他银行出现相同模式的情况下，无法确信地将其认定为欺诈。
支持隐私增强技术的数据洁净室如何提供帮助
（a）各银行在本地将客户标识符、所用设备和收款人转换为不可逆且可互操作的令牌，从而使相同令牌能够在各银行之间进行匹配。
（b） 各银行上传令牌，以及行为信号（例如金额区间、时间、交易速度、交易对手数量等）。
（c） 在数据洁净室中，跨行的匹配令牌被对齐，并对可疑模式进行标记（例如快速的“转入转出”资金穿越，以及扇入/扇出枢纽）。
（d） 每家银行仅接收其自身令牌的标记结果，并在本地将其解析为账户以便采取行动。
银行共同看到的情况
零星的异常会汇集成多家银行之间与money mule活动相符的模式，例如资金在多家银行之间快速“转入转出”，或出现扇入/扇出枢纽账户，即多笔小额付款被迅速转付给多名收款人。
对消费者的影响
在无需银行之间共享个人数据的情况下，实现更快的拦截、减少欺诈得逞的次数，并为消费者提供更多保护。
2. 合成身份欺诈防范
欺诈的表现形式
欺诈者将真实与虚构的信息组合起来，制造出一个能够通过核验的“人”，此人随后在真实消费者从未授权的情况下累积债务，并在此之后违约。
单家银行为何难以应对
在单一机构内部，该身份可能看起来十分一致。只有在将各机构的属性进行比对时，矛盾才会显现。
支持隐私增强技术的数据洁净室如何提供帮助
（a） 各银行在本地将身份字段（证件号码、电话、电子邮件）转换为不可逆令牌；任何原始个人信息都不会离开任一银行。
（b） 在数据洁净室中，令牌在各银行之间进行隐私匹配，以检测一对多及相互冲突的关联（例如：同一证件令牌对应不同姓名/出生日期；同一设备关联多个证件）。
（c） 系统会返回一个可采取行动的标记或身份强度评分，并附带简要说明，且从不返回底层属性。
银行共同看到的情况
明确的合成身份信号：同一证件号码在不同银行被关联到不同姓名或同一姓名的不同写法；不同证件关联到同一设备；或者新令牌在短时间内于多家银行开立账户。
对消费者的影响
减少被虚构产生的债务，减少被误标记的真实客户，并在不进行大规模数据汇集的情况下提升检测能力。
3. 面向协作银行的早期预警
欺诈的表现形式
预警具有时效性，但隐私规定禁止共享身份信息。若缺乏安全的方式向同业发出预警，同一威胁可能在控制措施收紧之前扩散至其他机构。
单家银行为何难以应对
A银行可能发现风险登录激增，但无法向其他机构广播原始个人标识符。
支持隐私增强技术的数据洁净室如何提供帮助
（a） 发现异常的银行发布一条令牌化预警（凭证、账户/收款人或设备令牌），并附带简要原因代码、置信度和时间窗口。
（b） 接收方银行在本地核查其是否持有相同令牌，或在该时间窗口内是否与被预警的收款人令牌发生过转账往来。不交换任何身份信息。
（c） 一旦匹配成功，银行将加强安全措施（例如一次性验证码/多因素认证），并临时限制资金流动（例如限速/冻结/审核）。相关操作均会记录在案，且预警将自动失效，除非有新证据予以更新。
银行共同看到的情况
一个低调的早期预警层，可在不交换客户名单的情况下，在整个行业范围内强化防御。
对消费者的影响
由单一泄露事件引发的账户接管随之减少，从而减少对客户的伤害。
入门指南：如何与银行共同建立协作式欺诈防范网络
首先，以具体的、以消费者为先的成果来界定成功，例如避免的受害者损失、拦截的money mule活动数量、阻止的合成身份数量。
随后，与两到三家银行开展为期30至60天的联合概念验证，聚焦于单一模式（money mule识别、合成身份矛盾或已泄露凭证预警），并采用简单且事先商定的指标。
搭建数据洁净室，在合成数据上进行试运行，编码规则，开展试点，并根据证据决定是扩大规模还是干净利落地停止。
携手更安全：隐私增强技术让银行通过共享洞察而非数据来保护消费者
欺诈手段日益复杂。为应对这一日益严峻的威胁，银行需要借助隐私增强技术安全地开展协作，以保护客户的隐私和账户安全。
这既是良好的风险管理，也是良好的合规实践，更是对信任金融体系的人们而言最正确的结果。
