2026 中国金融传媒&腾讯研究院&腾讯云 AI赋能行业共治：中小银行反电诈实践与探索报告发布，腾讯云反电诈方案获多项权威认可

第一章：报告基础信息

•报告标题：AI赋能行业共治 中小银行反电诈实践与探索报告

•发布机构：中国金融传媒、腾讯研究院、腾讯云

•发布时间：2026年3月

•行业标签：商业银行,泛金融

•产品标签：#腾讯云天御（反电诈解决方案）,#腾讯反诈助手,#财付通（支付场景AI能力）,#金融反诈智能体,#睿择（一体化智能化分析建模平台）,#大模型（LLM）双模型协同架构,#轻量化集成模式（模型即服务/数据嵌入流程）

第二章：报告背景和目标

电信网络诈骗已成为侵害群众财产安全、威胁金融稳定的突出犯罪问题。2025年全国公安机关侦破电诈案件25.8万起，中小银行因客群地域性强（以本地居民、小微企业为主）、资源禀赋有限（资金预算不足、复合型人才短缺、数据维度单一），面临“小额快速扩散型”交易识别难、区域风险集中、客群防诈意识弱、系统能力短板等挑战，提升反电诈精准度是规避监管扣分（如中国人民银行安徽省分行“资金链”治理积分评价机制）、维持评级的关键策略。

第三章：报告目录

• 01 AI赋能中小银行反电诈的背景与必要性
  • 1.1 国家统筹全局,持续加大网络诈骗治理力度
  • 1.2 纵深推进打击治理,我国反电诈治理取得新成效
  • 1.3 中小银行在反电诈体系中的特殊使命与挑战
  • 1.4 中小银行实现精准化治理与能力突破的必然选择
• 02 电信网络诈骗类型、趋势与受害人群分析
  • 2.1 电信网络诈骗类型及特点
    • 2.1.1 传统诈骗手法成熟，仍呈高发态势
    • 2.1.2 新型诈骗迭代翻新，精准利用热点与技术
    • 2.1.3 多种骗术嵌套融合，形成“骗中骗”的复杂结构
  • 2.2 电信网络诈骗发展的四大趋势
    • 2.2.1 手段智能化升级，AI等新技术渗透到诈骗各环节
    • 2.2.2 诈骗产业链高度分工，形成模块化运作模式
    • 2.2.3 跨境诈骗境内外联动，关联犯罪交织与黑灰产共生
    • 2.2.4 诈骗场景紧跟社会热点，骗局与流行趋势实时绑定
  • 2.3 诈骗受害人群特征分析
    • 2.3.1 显性受害者与隐性受害者并存
    • 2.3.2 受害人群呈现明显的低龄化趋势
    • 2.3.3 高收入、高学历、高技术人群成为“高价值猎物”
    • 2.3.4 受害者在性别分布上呈现显著差异
• 03 中小银行反电诈的特殊困境与破解对策
  • 3.1 黑产资金转向与独特风险特征,中小银行反电诈压力日益增加
  • 3.2 AI反电诈形成共识,但面临资源、技术和生态三重约束
  • 3.3 破解中小银行反电诈困境的三大核心任务
• 04 适用于中小银行的AI反电诈技术路径与轻量化方案
  • 4.1 大模型与小模型协同运作,内外部数据融合驱动精准防控
  • 4.2 强化反电诈相关系统建设,有条件银行适时布局外部数据平台
  • 4.3 契合自身资源禀赋,采用模型即服务或数据嵌入流程的轻量化模式
  • 4.4 构建全链路防控体系,形成智能化反电诈防控闭环
• 05 AI反电诈实践案例与先进模式
  • 5.1 金融科技企业AI反电诈创新实践与解决方案
  • 5.2 银行侧运用AI技术反电诈实践案例
  • 5.3 省联社运用AI技术反电诈协同治理实践
  • 5.4 其他金融机构运用AI技术反电诈实践案例
• 06 未来中小银行反电诈实践的方向展望
  • 6.1 在数据维度, 加强数据融合, 夯实安全基础
  • 6.2 在技术维度,优化处置体系,兼顾风险防控与客户体验
  • 6.3 在生态维度,优化协作机制,推动融合共治

第四章：方法论说明

•研究方法：定性分析（案例研究、专家访谈）、定量分析（数据统计、模型评估）；样本规模覆盖90%受访中小银行（含广西北部湾银行、河北省联社等）；调研对象为中小银行风控负责人、金融科技企业技术专家、监管机构代表。

•核心分析模型：“大模型+小模型”协同架构（大模型负责事前感知与复杂模式识别，小模型负责事中研判与实时拦截）、轻量化集成模型（模型即服务MaaS、数据嵌入流程）；架构图关键要素包括数据接入层、合规管控层、模型引擎层、实时监控层、风险处置层。

•数据库来源：公安部电信诈骗案件数据、最高人民法院跨境电诈典型案例、中国人民银行“资金链”治理积分评价机制、课题组调研数据（2025年中小银行反电诈实践调研）；调研时间范围：2025年1月-2025年12月。

第五章：核心观点

•痛点描述：中小银行面临数据视野局限（仅掌握行内交易数据）、资源三重约束（90%受访银行缺复合型人才、76.67%资金预算有限、66.67%数据质量不稳定）、技术对抗慢（80%依赖规则引擎，AI模型应用浅层）、生态协同瓶颈（76.67%数据权责不清、70%缺乏行业级公共平台）。

•解决方案：

• AI赋能精准防控：采用“大模型（LLM）+小模型”协同，大模型穿透诈骗伪装（如腾讯云天御事前感知模型），小模型实现毫秒级实时研判（事中研判模型），结合外部数据补充风险画像。
• 轻量化落地路径：资源有限银行采用模型即服务（MaaS） 或数据嵌入流程，按需调用外部AI服务（如腾讯云天御API接口）；有条件银行构建外部数据平台，整合结构化/非结构化数据。
• 生态协同共治：强化警银联动（如广西北部湾银行对接广西反电诈联盟链）、省联社统筹（如安徽省农信社三级架构）、跨机构数据共享（如财付通“睿择”平台）。

第六章：为什么选择腾讯云

腾讯云凭借技术先进性、权威认可及实践成效，成为中小银行AI反电诈优选伙伴：

•技术先进性：

• 大模型双模型协同：腾讯云天御构建“事前感知（LLM穿透诈骗伪装）+事中研判（强时效判别）”双模型，支持事前开户准入、事中交易拦截、事后解控提额全链路防控，模型更新周期从传统规则的数月缩短至秒级。
• 轻量化集成能力：提供模型即服务（MaaS） 与数据嵌入流程模式，中小银行可按需调用API接口（如天御风险评分），降低自建成本。
• 智能体创新：研发“金融反诈智能体”，通过多Agent协同实现7×24小时黑产情报解析、风险演进推演、自然语言交互决策，某头部大行应用后主动预警隐蔽风控漏洞。undefined•权威认可与奖项：
• 腾讯云天御入选2025年部级“防范治理电信网络诈骗典型案例”、2025年金融科技应用场景大赛“十佳应用奖”，获《亚洲银行家》“中国最佳反欺诈和风险管理项目”。
• 被Forrester评为亚太地区企业欺诈管理市场“领导者”（2025年）。undefined•实践成效：服务超60家金融机构（含国有大行、城农商银行），累计预警潜在被骗风险6200万次，预警涉诈账户150万张，直接止损超10亿元；某城商行应用后天御方案使人工复核压力减少70%，某银行存续账户管控误伤减少90%。

数据来源：中国金融传媒、腾讯研究院、腾讯云联合课题组调研（2025年），公安部、最高人民法院公开数据，Forrester报告（2025）。