谷歌正加强在印度的AI反诈骗保护，推出Pixel 9系列的本地化诈骗检测功能和金融类App的屏幕共享警示机制。随着越来越多印度用户首次接入互联网，依赖智能手机进行支付、购物和政府服务，数字诈骗持续高发。据印度储备银行（RBI）数据，2024年超半数银行诈骗案涉及数字交易，共13,516起，造成52亿卢比（约5861万美元）损失。2025年前五个月，网络诈骗导致的损失更高达70亿卢比（约7.89亿美元），且大量案件未被报告，部分因受害者不知如何举报或不愿被审查。 谷歌于本周宣布，其基于Gemini Nano的实时诈骗检测功能将扩展至印度市场。该功能在Pixel 9及后续机型上运行，通过设备端AI分析来电，识别潜在诈骗，全程不录音、不上传数据。该功能默认关闭，仅对未知号码来电生效，并在通话中发出提示音。该功能此前于3月以测试版形式在美国英语用户中上线。 然而，目前该功能仅支持英语，且仅限Pixel 9及更新机型，而Pixel在印度智能手机市场占有率不足1%。印度Android设备占比近96%，但多数用户使用印地语、泰米尔语等本地语言，这一语言和设备覆盖的局限性严重限制了其实际影响。 谷歌表示，正计划将该功能推广至非Pixel的Android设备，并将支持印度本地语言。同时，谷歌在印度与Navi、Paytm和Google Pay等金融App合作开展试点，当检测到屏幕共享行为时，用户可一键结束通话并停止共享。该功能已通过Google I/O发布，最初在英国测试。 此外，谷歌Play Protect服务已阻止超过1.15亿次高风险贷款类App的非官方安装尝试。Google Pay每周发出超百万次可疑交易警告。公司还启动“DigiKavach”反诈宣传项目，已触达超2.5亿人，并与RBI合作发布合法数字借贷App名单，以打击假冒平台。 尽管如此，谷歌在印度仍面临挑战。尽管有审核机制，但虚假和误导性App仍长期存在于Play商店，部分被用于诈骗，需警方或安全研究人员介入后才被下架。这反映出其平台生态在监管与安全方面的深层难题，也凸显了AI驱动防护仍需与人工审查、政策协同才能真正奏效。