四、创新点与项目特色
如今，在电信诈骗的依托的技术水平日渐提高，而绝大多数普通人对互联网技术了解尚浅的现状下，电信诈骗正逐渐取代传统盗窃，成为严重损害人民经济利益的首要因素。而较为严重的问题是，我国人民面对越来越真假难辨的电信诈骗，反诈意识却受限于种种现实原因难以跟上。
目前的反诈主要依托警方的科普宣传以及案发后的止损措施。部分地区还有公安会对疑似诈骗电话进行识别预警，并以电话短信等提示。不过针对后一种方式，诈骗电话数量巨大，难以甄别，面对越来越自动化、“脚本化”的诈骗手段，可能造成的警力负荷可想而知。
我们团队在看到chatGPT（一个自然语言处理程序）之后，便觉得可以用这类技术做对话分析，从而得到一个对话对象的可信度参量，进而提醒用户注意对方疑似诈骗人员，减少可能的经济损失。我们希望这能使反诈骗甄别/预警的无人工干预自动化成为可能。
项目的技术框架大体基于机深度学习/强化学习等人工智能领域的尖端技术，具有很强的学科专业性。我们通过构筑恰当的模型，选择合适的样本进行训练并使用我们编写好的API来获得各种形式的对话信息，从而适时地提醒用户是否有诈骗风险。
这项技术最大的优势就是全时段可用，且不受人力资源限制，只依赖虚拟的算力资源，并且还有着不俗的能力。借助计算机的力量来帮助人们辨识诈骗信息，这在如今已经成为了可能。而在不久的以前，这只能由人自己完成，或者由警方指导人们免于遭受诈骗。这就好比在手机中请了一位24小时在线的反诈骗助手，当察觉到存在诈骗风险时，这位助手就会及时地提醒你，助你收好“钱袋子”。它的定位并非取代专业人员，而是辅助作用。它帮助警方处理掉大部分的常见诈骗情形，给警方留下余裕来关注更重要的事情。
现阶段，AI尚无严格可靠的数学证明。因此，在必要时刻，适当的人工介入能大幅提高系统的判断可靠性。我们的一个方案如下：
后续将辅助判断的人员称为客服。我们给客服提供一个专用的工具，该工具会自动归类AI判断置信度异常的对话并按照异常程度、紧要度等顺序展示出来。客服对于上面列出来的可疑对话进行专业分析，并通过该工具反馈给系统，系统将第一时间将判断结果返回给正进行该对话的用户。同时系统也会收录该案例来修正判断。