诈骗行为自动识别是指通过AI技术和大数据分析，自动检测和识别出潜在的诈骗行为。这通常涉及到对用户行为、交易记录、通信内容等进行深度分析和模式识别，以找出与诈骗行为相关联的异常模式和特征。

为了实现诈骗行为的自动识别，可能需要使用多种技术，包括但不限于：

大数据分析：收集并分析大量用户数据，以识别异常行为和交易模式。

机器学习：通过训练模型来识别诈骗行为的模式。模型可以从历史诈骗案例中学习，并应用于新的交易来识别潜在的诈骗。

自然语言处理（NLP）：分析文本对话和内容，识别与诈骗相关的言论和词汇。

网络监控：通过监控网络流量和用户活动，检测异常行为和可疑活动。

用户行为分析：深入研究用户的行为习惯，检测与常规行为不符的异常举动。

尽管技术上有许多手段可以用于诈骗行为的自动识别，但我们也应注意到，诈骗手法不断变化和升级，可能存在一些复杂的诈骗行为难以被完全自动化的方式识别。因此，一个有效的反诈系统应结合人工审核和用户举报，不断更新和优化其算法和模型，提高诈骗识别的准确率和覆盖率。