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记者多方了解到，随着科技发展，贷款欺诈方式也变得多元化——尤其是越来越多黑产团伙从原先的盗号，演变成使用大规模攻击、通过IP池等技术绕过风控规则实施贷款欺诈，导致金融机构遭遇的欺诈状况日益复杂，传统的大数据反欺诈模型变得“力不从心”。
“目前，黑产团伙还呈现专业化、产业化、隐蔽化、突发化的新特征。”一位股份制银行风控部门人士赵强（化名）向记者指出。
所谓专业化，即黑产团队招募大量风控人员，专业黑客、AI专家等，通过大规模攻击等方式“反复测试”金融机构的反欺诈风控规则，一旦他们掌握这些风控规则且找出相应的漏洞，就会迅速制定针对性欺诈手段骗取巨额贷款资金。
产业化，则是贷款欺诈行为已从单个作案发展成团伙作案，即黑产团队通过获取大量账号进行大规模攻击，以实现欺诈收益最大化。
隐蔽化，即黑产团队跨境作案日益普遍，往往会利用IP池对身份进行洗牌，将交易链路变得更加复杂，从而令金融机构难以开展深层次数据挖掘以识别其中的欺诈风险。
突发化，是黑产团队账户号码一旦进入征信系统就迅速“作废”，迫使黑产团伙采取两种方式对这些账户号码进行最大化利用，一是用一个号码向多家银行等金融机构进行骗贷，二是使用很多账户在同一时间内，对银行等金融机构反欺诈规则漏洞进行大规模突击性攻击，若银行等金融机构不具备高实时性的反欺诈监测能力，就容易被“攻破”。
“这无形间对银行持续升级反欺诈风控模型提出更大的考验。”赵强强调说。目前他所说的银行反欺诈风控模型已出现某些技术性短板，一是对欺诈行为的数据监测分析存在“滞后性”——当银行发现欺诈行为踪迹时，有些欺诈行为已发生；二是反欺诈风控规则迭代更新速度偏慢，容易被黑产团队利用大规模攻击方式“洞察”其中秘密。
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我们是一家做电梯零部件生产的企业，想了解一下，应该如何去利用AI大模型进行质量检测的自动化和智能化，减少人工检测的误差和时间成本？
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