當行政長官李家超推介高回報投資的影片在網絡流傳，或聽到金管局總裁余偉文親述投資機遇的語音，普羅大眾難免心動。然而，這些逼真內容可能是騙徒利用「深偽」（Deepfake）技術佈下的陷阱——過去一年全球因深度偽造技術造成的經濟損失高達數百億港元，香港亦曾發生單筆涉款千萬的跨國企業詐騙案。危機關頭催生科技轉型，金管局與數碼港昨日聯合公布第二期生成式人工智能（GenA.I.）沙盒計劃的27個入選用例，標誌著香港正式開展「以AI對抗AI」的金融防衛戰。這些從60餘個方案中脫穎而出的創新應用，將於明年初在數碼港AI超算中心啟動實測，構建涵蓋偵測、預警、攔截的多層防護網。

在金融詐騙技術日益精進的背景下，第二期GenA.I.沙盒計劃展現從概念驗證走向落地應用的關鍵突破。金管局副總裁阮國恒指出，本期計劃聚焦三大審核標準：技術原創性、系統整合度及產業影響力，最終入選的27個用例橫跨20家銀行與14家科技企業，包括虛擬銀行與傳統金融機構的跨領域合作。值得注意的是，東南亞銀行業亦派員觀摩此次計劃，反映香港在亞洲金融科技治理領域的示範作用。阮國恒強調，沙盒不僅是技術試驗場，更是制定AI倫理標準的孵化器，未來將推動形成行業通用的深度偽造識別協議。

針對深偽詐騙的技術攻防，本期沙盒首度大規模導入「AI質量檢測系統」。該技術通過分析影像像素級特徵、聲紋頻譜異常及行為模式邏輯矛盾，可於0.3秒內識別99.2%的合成媒體。香港應用科技研究院專家補充，新系統能同步追蹤超過200項數位指徵，包括眼球移動頻率、唇形同步誤差等生物特徵，即使騙徒使用增強型生成對抗網絡（GAN）技術亦難以遁形。這種動態學習機制使防禦系統能隨攻擊手法演化而自主升級，較傳統規則式檢測效率提升逾四倍。

深偽技術的平民化已達驚人程度——現今僅需5秒語音樣本即可克隆人聲，開源工具更讓偽造4K影像變得輕而易舉。為應對此威脅，香港銀行公會最新數據顯示，業界近年投入反詐騙的科技開支年增達38%。入選本期沙盒的匯豐銀行「智能詐騙獵手」系統，透過分析交易時空標記與用戶習慣偏差，可提前攔截可疑轉帳；中銀香港則建立包含超過10萬組深偽樣本的訓練庫，其人臉識別系統在測試中成功抵禦包括3D面具攻擊在內的17種偽造手法。渣打銀行更首創「客戶行為畫像」模型，透過監測逾千項微行為特徵構建防護盾。

本港三大發鈔銀行在二期沙盒中持續領跑創新實踐。中銀香港數位化辦公室總經理透露，該行在首期沙盒基礎上，新引入「生成式風控知識圖譜」，能即時關聯超過50類公開數據源預測詐騙風險。匯豐銀行除測試文字轉手語服務，其新一代詐騙偵測平台已整合刑偵機構的威脅情資，可自動比對國際反洗錢黑名單。渣打香港的突破在於將大型語言模型應用於合規審查，其測試顯示處理複雜跨境交易文件的效率提升70%，誤報率降低至不足傳統方法的五分之一。

來自內地的反詐騙技術團隊為香港防線注入新動能。中國平安旗下PAObank與金融壹賬通攜手打造的「智慧反詐策略平台」，憑藉在內地阻截逾億次詐騙攻擊的實戰經驗，成為本期沙盒亮點。該平台負責人受訪時透露，其核心技術在於構建了業內最完整的深偽特徵庫，收錄從偽造身份證到合成聲紋的逾800種詐騙模式，其中針對東南亞流行的實時視頻詐騙術，其攔截準確率達99.97%。平台更首創「詐騙意圖預判」功能，透過分析用戶操作軌跡提前激活防護機制。

這套經過內地市場淬煉的系統，具備對抗新型AI詐騙的獨特優勢。金融壹賬通技術總監指出，其深偽檢測模組採用多模態融合算法，可同步交叉驗證影像光流特徵、音頻相位失真及設備指紋數據。在近期測試中，系統成功識別出利用神經輻射場（NeRF）技術生成的超高擬真度3D人像，此技術目前僅有少數國際實驗室能夠破解。隨著香港與大灣區金融聯通深化，這類跨域技術協作將成為維護區域金融安全的關鍵支柱，預計新防護體系全面落地後，可為香港每年減少逾十億港元潛在詐騙損失。