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过去 20 年，欺诈活动导致全球国内生产总值损失约 6%。截至 2023 年，企业报告的网络攻击相关损失约占其净收入的 6%。2023 年至 2027 年期间，全球组织记录的数字欺诈金额超过 3400 亿美元（Tan，2023 年）。2022 年经济犯罪和欺诈调查发现，网络犯罪是继客户欺诈之后第二大最常见的企业风险形式。2022 年，普华永道记录了欺诈对全球所有企业的影响率为 46%。在 Covid-19 大流行期间，许多员工从办公室环境转移到远程工作，这增强了数据访问。联邦贸易委员会记录了 2021 年约 57 亿美元的欺诈行为，比 2020 年增长了 70%。金融服务业面临着欺诈的严重后果。在新冠疫情和俄乌战争之后，金融欺诈有所增加（Halteh & Tiwari，2023 年）。财务困境等因素促使人们将金融犯罪作为谋生手段。依赖金融服务作为中介交易方式的企业严重遭受金融欺诈的困扰。2021 年，仅在美国，联邦贸易委员会和消费者金融保护局等国家机构就收到了 994,000 起欺诈投诉。同年，联邦机构记录了 280 万美元的欺诈投诉。国家、地区和组织的监管努力不足以遏制金融欺诈。为了遏制此类欺诈，人工智能 (AI) 技术已经深入而广泛地分析了数据以检测异常模式，包括网络钓鱼威胁、身份盗窃和支付欺诈。AI 还可以学习新趋势，例如欺诈模式，这是一个正在发展的功能。欺诈审计需要重复的调查过程来识别错误和重大错报，传统上完全是
人工智能是否是金融领域的有效技术
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