美國智庫R Street Institute發布報告指出，雖然人工智慧（AI）使詐騙手法更複雜，但其偵測模式的能力也能有效打擊詐騙。然而，現行法規下企業因擔心法律責任，不願共享關鍵詐騙資料，阻礙了AI的應用。報告以Uber透過AI協助偵破跨國詐騙案為例，呼籲美國政府應擴大「安全港」條款，鼓勵企業資料共享，以充分發揮AI在反詐上的潛力。
根據美國智庫R Street Institute（R街研究所，主要研究公共政策的非營利組織）的最新分析，雖然人工智慧（AI）正讓網路詐騙集團的犯罪手法日益複雜，但AI技術本身也能成為打擊詐騙的利器。然而，要充分發揮AI在防堵詐騙上的潛力，美國政府必須調整相關監管政策，放寬企業間的資料共享規定。
AI相關詐騙案件在2025年激增了1,210%，預計詐騙造成的損失也將從2023年的123億美元，一路攀升至2027年的400億美元。報告指出，詐騙集團能將所有犯罪資料集中管理，而防禦方則因資訊分散於各金融機構、州檢察長辦公室及聯邦機構，難以有效連結線索。
現行法規下，金融機構、科技公司及電信服務商等在發現詐騙活動時，即使資料不含個人隱私，也常因擔心潛在法律責任而不願分享。這種碎片化的資訊環境，嚴重限制了AI在偵測詐騙模式方面的能力。
報告以一宗跨國詐騙案為例，指出一家叫車服務公司Uber透過其「反詐欺技術」偵測到可疑活動，並主動通報給美國聯邦調查局（FBI）及United States Attorney's Office（美國檢察官辦公室）。該詐騙集團設於多明尼加的電話客服中心，鎖定年長者進行詐騙，受害者平均年齡高達84歲，共造成逾500萬美元的損失。詐騙份子指示「不知情」的叫車司機向受害者收取現金，並謊稱是遞送「大學文件」。如果沒有Uber的AI系統識別出這些模式，這宗案件可能難以偵破。
該報告強調，若要有效利用AI對抗日益精密的詐騙，政府需修訂並擴大「安全港」（safe harbor）條款，保護企業在分享非個人識別詐騙指標時免於過度責任風險。美國財政部轄下的金融犯罪執法網路（FinCEN）雖於今年6月發布了強化安全港保護的指引，但其範圍仍僅限於部分金融機構，未能涵蓋叫車服務或部分AP platform等新興科技平台。報告呼籲應擴大安全港的適用範圍並將其法典化，以鼓勵更多私營企業利用先進科技共同打擊詐騙。
Ed Tarnowski，該報告的作者之一，強調科技進步是一把雙面刃。若能妥善利用，前瞻科技將能大幅強化反詐欺工作的成效。