Refine Intelligence 是一家服務銀行的詐欺解決方案平台，宣布其公司史上最強勁的季度表現，受益於金融機構加速尋求自動化警報解決方案的需求推動。在過去 12 個月中，該公司的年經常性收入（ARR）激增 364%，使用其平台的銀行數量增加了 4.5 倍。

此增長反映了更廣泛的產業轉型趨勢，銀行正在應對 AI 驅動的銀行冒充攻擊、支票詐欺和詐騙的快速增長。美國聯邦調查局（FBI）網路犯罪投訴中心報告指出，2022 年美國人因詐欺損失超過 103 億美元，投資詐欺和技術支援詐騙推動了顯著的年增長，而 2023 年的初步數據顯示損失仍在持續攀升。生成式 AI 工具進一步降低了攻擊者的門檻，使其能夠大規模製作更具說服力的釣魚郵件、合成語音克隆和深度偽造輔助的社交工程攻擊。金融機構日益採用 Refine 的自動化外聯和詐欺警報解決平台，以取代人工審查和電話調查，後者已成為隨著警報量上升而日益嚴重的成本瓶頸，同時詐欺團隊面臨持續的人員編制限制。

「銀行已準備好放棄電話作為主要的詐欺相關外聯方式，並以自動化的詐欺解決方案取代緩慢的人工警報審查，」Refine Intelligence 執行長兼聯合創辦人 Uri Rivner 表示。「我們創紀錄的增長表明，讓銀行客戶成為打擊詐欺的主動合作夥伴確實有效。」

Q2 產品里程碑：銀行停止人工警報審查

在第二季度，一家美國前 50 大銀行首次停止以人工方式審查詐欺警報。該機構改為透過 Refine 的平台處理這些警報，自動解決了其中 87.5%。

「該銀行沒有將客戶參與作為最後手段，而是將客戶外聯作為警報解決工作流程的第一步，」Rivner 表示。「結果顯示，客戶已重新建立對銀行通訊的信任，並已成為打擊進階詐欺的主動參與者。」

這些結果表明，隨著威脅日益精密，而勞力密集的人工流程對大型金融機構而言越來越難以維持，對可擴展詐欺解決方案的需求不斷增長。詐欺偵測和應對技術的競爭格局也隨著這一需求而擴展，Socure、Sift、Feedzai 和 BioCatch 等公司在近年來籌集了大量資金，以解決身分驗證、交易監控和行為生物辨識等領域的問題——這些領域與 Refine 所針對的客戶端警報解決工作流程互補而非替代。