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2026年7月，快手正式发布《2026反诈治理报告》，披露平台依托AI大模型构建全链路反诈防护体系的落地成效。当前电信网络诈骗呈链条化、产业化发展趋势，犯罪分子利用AI快速迭代诈骗手段大幅提升治理难度，快手AI反诈模型日均调用量超84万次，每周识别近10万个风险账号，风险召回率提升80%，诈骗行为拦截率达98.1%。
2026年上半年，多地警方披露的诈骗案件显示，AI生成的仿真语音、定制化诈骗话术已经成为黑产的常规工具，诈骗团伙的分工从脚本编写、用户引流到资金转移已经形成完整的产业化链条，普通用户的识别难度大幅提升。
从近年警方披露的案件来看，电信网络诈骗早已摆脱散兵游勇的状态，形成了分工明确的完整产业链：上游负责收集用户隐私数据、定制诈骗脚本，中游负责多渠道引流接触目标用户，下游负责资金拆分洗白，各环节甚至可以外包服务，作案效率大幅提升。而AI技术的普及进一步降低了诈骗的门槛，犯罪分子可以通过大模型批量生成定制化诈骗话术，用AI语音、AI换脸伪造身份，诈骗的迷惑性较此前提升数倍。
在《中华人民共和国反电信网络诈骗法》的要求下，内容平台作为用户接触诈骗信息的核心场景之一，需要承担更多前置治理责任，而传统依赖关键词匹配、人工审核的反诈手段，已经跟不上诈骗手段的迭代速度。
针对这一痛点，快手反诈团队搭建了覆盖事前预警、事中拦截、事后溯源的全链路反诈防护体系，其中自主训练的反诈专用大模型是核心支撑。不同于传统风控依赖固定规则，该大模型可以通过学习海量历史诈骗案例的行为特征、内容特征，自动识别未被录入规则库的新型诈骗手法，大幅缩短新型风险的响应周期。
报告披露的运营数据显示，过去一年这套反诈大模型日均调用量超过84万次，每周可识别近10万个高风险账号，和此前的传统风控体系相比，风险召回率提升了80%，最终实现诈骗行为拦截率高达98.1%，大部分诈骗信息在触达用户之前就被拦截处置。目前这套模型已经覆盖了短视频内容、评论区、私信、直播连麦等平台所有用户交互场景，覆盖度较此前提升了40%。
尽管AI大模型大幅提升了平台反诈的效率，相关团队也坦言，目前跨平台作案的诈骗团伙仍然存在治理盲区：诈骗分子往往会在多个平台引流，最终引导用户到第三方社交或交易平台实施诈骗，单个平台的技术能力无法覆盖全链路风险。
接下来快手一方面会持续迭代反诈大模型的能力，针对不断出现的新型诈骗手法优化训练数据集，提升识别准确率；另一方面也将建立和各地公安机关的常态化线索推送机制，同时加大对普通用户的反诈科普力度，通过弹窗提示、专题科普短视频等方式提升用户的风险识别能力，构建技术、监管、用户三方协同的反诈防护网络。
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