PreScam: A Benchmark for Predicting Scam Progression from Early Conversations
PreScam：从早期对话预测诈骗进程的基准
🧭 诈骗会话进程建模与心理动作预测
University of Notre Dame · Arizona State University
首个面向多轮会话诈骗生命周期建模的基准，揭示FLM在追踪风险升级和操纵演化上的明显不足
📌 工作参考价值（4 点）
- 诈骗杀链（Scam Kill Chain）的阶段定义可直接迁移到电商交易欺诈、杀猪盘等场景，为对话流构建结构化标签，分阶段建模风险升级。
- 诈骗者心理动作（如建立信任、制造紧迫感）的标注框架可用于电商客服或直播带货场景，检测恶意操纵话术，保护用户。
- 实时终止预测任务启发业务中的实时欺诈干预模型，基于早期对话片段预测是否逼近欺诈终点，可减少反应延迟。
- 有监督编码器（如RoBERTa）大幅优于零样本LLM的结果表明，真实复杂对话的欺诈检测需要领域微调，业务中应优先训练专用小模型，而非直接依赖通用大模型。