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Fintech
韩国金融安全院联手三家互联网银行推出语音诈骗检测AI联合模型
韩国金融安全院与KakaoBank、Toss Bank、K Bank共同开发语音诈骗检测AI联合模型，并将于7月起在三家互联网银行实际业务场景上线，与现有风控系统并行运行。该模型基于联邦学习，在不共享原始数据的前提下实现模型协同训练，识别精度较单体模型最高提升205%。韩国金融安全院还计划将其逐步推广至金融行业，并于今年第四季度接入ASAP平台。
Finance
韩国金融监管层要求金融业在推进AI转型中补强安全与消费者保护体系
随着韩国金融业AI转型提速，网络攻击、电信诈骗等数字风险同步上升。韩国金融委员会提出，在扩大AI应用并拟放宽网络隔离监管的同时，升级电信诈骗信息共享分析平台“ASAP”，并加快推进电信诈骗“无过失责任”制度，要求五大金融控股集团从控股公司层面完善内控与消费者保护机制。
Finance
KakaoBank上线序列检测模型 提升金融诈骗识别能力
KakaoBank已将可分析交易前后行为特征的AI序列检测模型应用于其异常交易检测系统。该模型结合Attention机制，对交易顺序、时间间隔及设备更换等信息进行综合识别。自去年11月试点导入以来，相关防诈拦截量较导入前月均增长4.4倍；2026年一季度正式运行后，模型在疑似诈骗案例中的独立识别占比达到49.8%。
