企业充分发挥技术优势，加强新型防控技术研发。 一是基础电信企业积极落实主体责任，不断推进技术能力升级。基础电信企业作为电信网络诈骗治理工作的核心责任主体，瞄准“认识到位、执行到位、责任到位、成效到位”的工作目标，在精准管理上用力、在精准打击上发力、在精准服务上着力。在组织管理方面，三家基础电信企业严格落实行业管理部门的相关部署要求，聚集涉及人工智能的诈骗治理工作，积极推进电话实名制、重点业务管理等源头治理；在防范打击方面，先后建设了重点业务管理系统、短信提醒系统、诈骗电话核查处置系统等，汇总分析诈骗样本模板、关键特征等精准信息，利用大数据等技术手段，不断加大对涉及人工智能的电信网络诈骗等违法信息的识别、预警、拦截与处置能力，实现精准打击。在服务引导方面，三家基础电信企业利用人工智能技术分析诈骗新手法、新套路，筛选易受害人群，组织多次定点、定向宣传教育活动，提升民众反诈意识。

二是互联网企业主动作为，加大对人工智能诈骗手法的识别能力研发。近年来，腾讯公司开展人工智能技术在黑色链条中的应用分析研究，为政府部门提供反诈动机分析。百度公司聚焦于诈骗网址安全性识别研究，对高风险链接进行标记、分类乃至屏蔽，将治理电信网络诈骗工作从被动变为主动。科大讯飞股份有限公司建设了人工智能类诈骗防控技术手段，能够从语言层面自动理解并识别对方意图，实现早期预警，并通过早期预警，对容易受骗的受害人群体进行标记。北京得意音通技术有限责任公司致力于声纹识别技术、语音识别技术、情感识别技术、语言理解技术等打击人工智能诈骗技术研究。

四、难点与问题

在工信部的统筹部署和全行业的共同努力下，信息通信行业电信网络诈骗源头治理和综合治理不断向前推进，已经取得了阶段性的明显效果。但是面对人工智能时代电信网络诈骗的高隐蔽性、高危害性等特点，我国防范治理工作仍然存在着一定的难点与问题，法律法规尚需完善、行业管理范围仍需延伸、技术反制能力亟待提高、社会宣传引导和协同治理的力度和程度还有进一步强化和提升空间。

在法律法规方面， 一是刑事打击困难，针对电信网络诈骗持续高发的形势，公安机关在总结诈骗案件态势时指出:“目前诈骗犯罪成本低、风险低、收益高。犯罪分子流窜程度加剧、地域性犯罪突出、职业化趋势明显，传统犯罪与互联网犯罪高度融合，团伙构成、作案手段更加复杂，隐蔽性更强，侦查打击的难度更大。”随着人工智能技术在电信网络诈骗领域的不断应用，不法分子实施诈骗的精准性、迷惑性、隐蔽性大大加强，直接导致公安和检察机关的侦查打击难度进一步加大，人工智诈骗治理工作所面临的“侦查破案难、电子证据调取难、认定处理难”等一系列问题更加突出。

二是法律适用难，电信网络诈骗已经呈现出明显的链条化、平台化作案特征。例如上游黑产提供各种基于人工智能技术的专用设备工具、算法，为下游电信网络诈骗源源不断地提供技术支持，危害巨大。但是在这个产业链中，不法分子利用互联网以提供服务的方式分工配合，使得诈骗案件发生时，位于上游的不法分子完全可以以自己不知情来规避法律风险。这种法律依据的不明确及其导致的上游犯罪节点定责难，是当前电信网络诈骗治理不能回避一个重要问题。

在行业管理方面， 一是目前以举报通报、现场检查、年度考核等多种形式构建组成的电信网络诈骗企业责任落实督导体系在电信行业已经比较完善和细化，但是在人工智能技术和业务快速发展的互联网等相关领域的督导执行力度仍相对较弱。根据行业和技术特点，将已有责任落实督导体系向互联网行业合理延伸拓展是当前行业管理需要研究的重要问题。 二是数据隐私泄露已经成为“精准诈骗”的源头之一。

虽然现有的用户个人信息保护、数据安全等行业管理基础性制度已经具备,但在具体的企业责任落实方面， 特别是对人工智能应用在数据采集、传输、存储、使用、共享等各环节的隐私保护、数据安全等方面的监督落实力度仍需加强。面对人工智能对个人隐私保护和数据安全带来的挑战，督促行业切实加强数据安
全保护是当前需要重点解决的问题之一。 三是对当前涉诈风险较大的基于人工智能的群呼（GoIP、 SIMBANK）网关类设备的监管政策和管理方式仍需确定。当前 GOIP 类设备可以从各种渠道轻易获得，生产、销售、使用环节监管尚未形成合力。就目前情况来看，这类设备广泛应用于网络黑灰产，对网络违法犯罪起到了推波助澜作用，因此对此类设备的监管方式需要进一步研究确定。

在技术利用方面， 一是人工智能技术的不当应用大幅提高了不法分子获取个人隐私信息，实施精准诈骗的效率。人工智能技术和算法在个人隐私信息数据的爬取、清洗和分析等环节更加高效，成本更加低廉。不法分子可以通过技术的关联分析挖掘，在公共数据、匿名化数据中推导出精准的个人隐私信息。 二是人工智能技术被不当利用的门槛不断降低。在软件和算法方面，当前大量被不当利用的人工智能技术均以开源方式对外公开发布，不法分子可以通过互联网开源社区直接获取源代码并进行修改使用；此外，以“语音合成”、“图像识别”等业务为例，有大量人工智能技术被封装成数据接口供使用，不法分子可以不了解底层复杂算法直接调用接口。

在硬件设备方面， GoIP 设备以其远程化、智能化的特点，成为不法分子实施诈骗、逃避追查的重要方式。 三是基于人工智能的仿冒和识别技术发展不均衡。以 ZAO、 appFace 等应用为代表，基于人工智能深度伪造的换脸换声工具及应用日趋完善，肉眼识别仿冒视频极为困难，最新技术甚至可以在不需要事先准备各种角度的人脸照片的前提下，实现从视频到视频的直接变脸。相较于深度伪造应用的快速发展，仿冒识别技术研发难度更高，且受限于仿冒数据集样本不足等多种原因，其发展速度相对较慢。 四是针对人工智能为防范治理工作带来的的新风险，已有技术平台和策略应对能力尚显不足，在对电信网络诈骗实现事前有效防范和事中事后精准溯源等方面还需深入探索。

（编辑：52刷机网）

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