第86章 技術手段輔助防範與預警(第2/5 頁)

的銀行卡號，我們會先將退款金額打到您的卡上。但是，為了驗證是您本人在操作，同時也是為了保障資金的安全，按照公司規定，您需要往一個安全賬戶轉一小筆驗證資金，等驗證透過後，我們會馬上將這筆錢連同退款一起退還給您。您放心，這個安全賬戶是受銀行監管的，絕對沒有任何風險。”王阿姨聽著對方條理清晰的解釋，差點就信以為真，正當她準備按照對方的要求去操作時，手機上的智慧語音識別系統如同一位忠誠的衛士，迅速捕捉到了“安全賬戶”這一詐騙關鍵詞。剎那間，螢幕上彈出一個巨大的紅色警示框，上面赫然寫著：“您正在接聽的電話可能涉及詐騙！對方提到的‘安全賬戶’為常見詐騙話術，請不要提供任何個人資訊或進行轉賬操作！”與此同時，尖銳的警報聲在房間裡響起，王阿姨被嚇了一跳，整個人瞬間清醒過來。

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她想起社群之前舉辦的反詐宣傳活動，工作人員反覆強調過，正規的電商平臺和銀行絕對不會要求使用者向所謂的“安全賬戶”轉賬。王阿姨心中暗自慶幸，多虧了這個智慧語音識別系統，不然自己辛苦積攢的養老金可能就要落入騙子的手中。她果斷結束通話了電話，可騙子並不甘心就此罷休，沒過幾分鐘，又換了一個號碼繼續撥打王阿姨的電話。王阿姨看著再次響起的陌生號碼，心中充滿了憤怒，她毫不猶豫地將其拉黑，並且為了防止更多人上當受騙，王阿姨還主動向社群的反詐小組舉報了該號碼。反詐小組對王阿姨的警惕性和責任感給予了高度讚揚，並表示會將這一資訊及時反饋給相關部門，以便採取進一步的防範措施。

自從智慧語音識別系統投入使用以來，因電話詐騙導致的電商退款詐騙案件數量呈現出顯著的下降趨勢。根據相關資料統計，在使用該系統的地區，此類案件的發生率同比降低了[x]。眾多像王阿姨這樣的消費者在系統的保護下，成功避免了財產損失。這一系統不僅為消費者的財產安全築起了一道堅不可摧的防線，也讓詐騙分子的電話詐騙手段不再像以往那樣肆意橫行，有力地維護了社會的和諧穩定。

機器學習演算法：網購行為的“洞察者”

除了電話詐騙這一常見手段外，電商退款詐騙還常常隱匿線上上交易的複雜環節之中。詐騙分子利用各種巧妙偽裝的手段，精心設計看似正常的退款流程，誘導消費者進行異常的退款操作，從而達到騙取錢財的目的。這些手段往往具有很強的隱蔽性和迷惑性，如果沒有專業的技術手段進行分析，很難被及時察覺。

為了有效識別這些隱藏在海量交易資料中的異常退款行為，網路安全技術公司充分發揮其在人工智慧領域的技術優勢，運用先進的機器學習演算法，對消費者的網購行為資料進行深入挖掘與分析。

機器學習演算法宛如一位目光敏銳、洞察力極強的“洞察者”，能夠從看似雜亂無章的海量網購行為資料中，精準地發現隱藏其中的規律和模式。在構建這一智慧分析體系的過程中，技術人員首先收集了來自全球範圍內、不同年齡段、不同消費層次的大量消費者的網購行為資料。這些資料涵蓋了購買商品的種類，從日常生活用品到高階電子產品，從時尚服飾到美妝護膚產品；購買價格，從幾元的小飾品到數萬元的奢侈品；購買頻率，有的消費者每天都會進行網購，有的則幾個月才購買一次；退款記錄，包括退款的原因、金額、時間間隔等；收貨地址，以及支付方式、瀏覽歷史等多個維度的資訊。

然後，技術人員將這些海量的資料小心翼翼地輸入到精心構建的機器學習模型中進行長時間、高強度的訓練。在訓練過程中，模型就像一個充滿求知慾的學生，不斷調整自身的引數，努力學習正常網購行為所具有的特徵和模式。透過對無數正常交易資料的學習與分析，模型逐漸形成了一套對正常網購行為的精準認知，能夠準確判斷出哪些交易行為符合常規模式，哪些存在異常跡象。

經過大量資料的反覆訓練與最佳化，機器學習演算法成功構建出了一套極為精準的異常交易模型。這個模型猶如一位不知疲倦的“交易衛士”，能夠實時監測消費者的每一筆退款操作。當檢測到退款行為存在異常風險時，它會立即觸發預警機制。例如，如果一個消費者平時購買的商品價格大多集中在幾十元到幾百元之間，消費習慣較為穩定，但卻突然發起一筆數千元的退款申請，這一行為明顯偏離了其正常的消費價格區間，屬於退款金額過大的異常情況；或者某個消費者在短時間內，比如一天之內頻繁發起退款，退款次數遠遠超出了正常消費者的購物退款頻率