沉默的流行病：AI初创公司Casap获2500万美元创纪录融资，剑指第一方欺诈“完美犯罪”
旧金山 — 专注于支付争议解决的人工智能初创公司Casap，已完成由Emergence Capital领投、Lightspeed Venture Partners、Primary Venture Partners、SoFi等参与的A轮融资，金额达2500万美元。这笔投资使该公司的总融资额达到3350万美元——创下支付争议类别风险投资的新纪录。
一位接近该公司的高管解释说：“我们正在为一种‘完美犯罪’构建欺诈检测系统。”他指出：“当合法消费者故意就有效消费提出异议，以便不付款而保留产品时，这会产生一种几乎无法检测的盗窃形式，传统系统无法捕捉到。”
“善意欺诈”的影子经济
第一方欺诈——有时被委婉地称为“善意欺诈”——目前占金融机构总欺诈损失的30-50%，令人震惊。与那些占据头条的复杂黑客骗局不同，这种欺诈方式涉及普通消费者虚假声称他们从未收到包裹或服务，而实际上他们已经收到。
数据令人警醒。根据美国联邦贸易委员会（FTC）的数据，2024年消费者因各类欺诈造成的损失攀升至125亿美元，同比增长25%。同时，律商联讯（LexisNexis）报告显示，2024年第一方欺诈占所有骗局的比例上升至36%，同比增幅超过一倍。
一位跟踪这一趋势超过十年的欺诈预防专家指出：“这是经济压力、在线争议处理便捷性以及有限后果共同造成的‘完美风暴’。对金融机构而言，这无异于千刀万剐。”
人工智能充当金融侦探
Casap的平台与传统系统处理问题的方式截然不同。他们的技术不依赖于死板的规则或人工审查，而是部署AI智能体来分析证据、预测争议结果，并自动化整个争议生命周期中的关键操作——从最初的接收到拒付申请再到客户沟通。
该系统的核心是其专有的欺诈评分，能够主动标记可疑的消费者和商家——本质上起到了行业观察家所称的“友好欺诈领域的FICO评分”的作用。
早期结果显示出希望。Chartway联邦信用合作社和MidSouth社区联邦信用合作社——Casap的首批客户之一——报告称欺诈损失减少了51%以上，在数周内实现了积极的投资回报，并能在不增加员工的情况下处理更多案件。
大卫对阵金融巨人
支付争议领域由根深蒂固的巨头主导。Visa等卡组织运营着Visa Resolve Online，超过80%的Visa拒付案件通过该系统处理。万事达卡则利用Ethoca Alerts，提供实时争议通知，将拒付率降低30-40%。
与此同时，像Fiserv和FIS这样的核心处理服务商也提供集成化的争议管理系统，银行几十年来一直依赖这些系统。
一位银行技术分析师评论说：“现有企业拥有巨大的分销优势和现有的客户关系。但它们建立在日益不适应AI时代的传统基础设施之上。这就是Casap正在利用的突破口。”
数字背后的人力成本
对金融机构而言，第一方欺诈的影响不仅仅体现在资产负债表上。信用合作社员工表示，不堪重负的欺诈部门正疲于应对大量人工审查，同时还要与E条例（Regulation E）规定的90天争议窗口期等监管截止日期赛跑。
一家中型信用合作社的运营主管透露：“在实施AI驱动的系统之前，我们团队常常夜以继日地工作，才能勉强跟上争议处理量。员工承受着巨大的情感压力，尤其是在明知许多争议可能属于欺诈但又无法证明的情况下。”
在消费者方面，由于系统在处理大量欺诈性索赔时不堪重负，合法争议的解决时间反而变长——这形成了一个恶性循环，侵蚀着人们对金融机构的信任。
在竞争激烈的市场中构建数据护城河
尽管早期取得了可喜的进展，Casap仍面临重大挑战。与传统核心银行系统的集成依然复杂且耗时。现有服务提供商可能会加快自身的AI功能增强，或者以边际成本捆绑类似功能。
或许最关键的是，金融机构需要可解释的AI来满足监管机构和审计团队的要求——在模型复杂性与透明度之间取得平衡仍是一项微妙的挑战。
一位未参与此次融资的金融科技风险投资家观察到：“关键的差异化优势将在于数据。谁能建立起最大的争议结果和欺诈模式数据集，谁就能筑起一道不可逾越的护城河。这就是目前正在进行的竞赛。”
beyond disputes: 更广阔的AI银行革命
Casap的雄心不止于争议解决。新获得的资金将支持其AI决策能力的拓展、人才招聘以及开发更广泛的用例，以消除支付生命周期中的摩擦。
一位熟悉该公司发展路线图的消息人士指出：“我们看到客户要求将更多交易后工作流程‘Casap化’。这表明除了最初的争议焦点之外，还存在着一个更大的平台化潜力。”
投资前景：金融科技基础设施的风险与回报
对于关注支付争议解决领域的投资者而言，Casap既代表着机遇，也蕴含着不确定性。全球欺诈检测与预防市场预计将从2025年的约320亿美元增长到2030-2032年的657亿美元至2461.6亿美元之间，具体取决于您信任哪家市场研究公司的数据。
分析师认为，针对特定金融工作流程的专业AI解决方案，如果能像Casap的早期案例研究那样展示出清晰的投资回报指标，可能会获得比通用企业软件更高的估值。
然而，投资专业人士提醒，早期的热情应与客户获取成本、销售周期和竞争动态等问题相权衡。Casap必须迅速积累争议数据，以持续训练和改进AI模型，领先于现有企业复制其方法。
专注于后台自动化的金融科技公司通常需要大量资本才能实现规模化——Casap迄今已筹集3350万美元，未来可能还需要更多轮融资才能完全实现其愿景。
一如既往，过往业绩不代表未来表现，投资者在对私人公司或欺诈预防领域的相邻公开股票进行投资之前，应咨询财务顾问以获取个性化指导。