迎向消費者主導的世代，電信業加速布局「大數據」|數位時代 BusinessNext

一、中華電掌握行動數據，描繪客戶群像

中華電信資訊處副總經理林榮賜表示，全球電信業都迎向Big Data潮流，傳統的數據分析思維也跟著改變，從以往的「由問題找資料」，轉為「從資料找問題」，廠商都各自發掘其中可利用的價值。

林榮賜說明，目前中華電信主要的幾項大數據應用，包括分析潛在客群、推薦產品；展店選址、客群分析；網路建設規劃、品質提升；智慧影像檢索；及與政府公部門合作的平台與顧問服務。

對電信營運商來說，「大數據不只是了解過去，而是看未來趨勢」，林榮賜認為，現在電信業者已走入網路端，和網路服務有極大連結，大家都在思考業務創新的方向。「相較於其他行業，對電信業者而言，掌握用戶行動位置的資訊是優勢。」他舉例，數據資訊可以應用在拓展門市、行動基地台選址時，藉由分析各個地點的人潮流量，來找到客戶群像。

二、台哥大以個別用戶為主體，達成客訴智能化

台灣大哥大資深副總經理暨技術長揭朝華認為，智慧型手機的普及加速新一代行動寬頻網路建設，行動數據用戶、用量也正急劇增加。而電信業者之所以需要大數據，是因為當行動通信服務，已從以往的語音服務轉成數據服務，用戶的應用行為多變，電信商的服務指標也會開始轉變，轉成以個別用戶為主體的服務指標。

揭朝華舉例，近來企業接收過幾起客訴案件，反應的不是自家網路架構，而是APP Server端、路由器的問題，代表過去的網路平均指標已不再適用，而面對這樣的情況，就需要大數據分析的協助。他說明，電信業者需建置CEM（Customer Experience Management）系統，作為網路品質改善的依據，應用CEM系統掌握客戶需求。

揭朝華表示，目前台哥大在Big Data的客訴處理應用，是分析用戶的使用行為，包括設備效能、收訊品質、連線狀態及離線原因、客訴情況描述等，再往上送到CEM系統，進行客戶分群建立群像，透過數據搜集，達成客訴智能化的分析能力。揭朝華說明，以往要花很多時間處理的客訴問題，透過大數據分析都能有系統的解決。「大數據不管是在IT、業務行銷，都是很重要的一環。」

三、大數據，協助遠傳切進新領域

網路、行銷產業出身的遠傳執行副總經理洪小玲則表示，電信業者在大數據潮流下的佈局，應該結合網路產業有新的應用，「行動業者共同服務客戶，才能把數據應用的更好」。她認為，現在是行動數據的世界，人人都在滑手機、且時機越來越多，過去PC曾講求個人化，如今行動端也應加強個人化。

洪小玲說明，電信公司其實過去就擁有很多數據，知道很多消費者的興趣，藉此推播很多商家的訊息給消費者，但在行動數據時代，則要結合「行動」、「時間」兩項因素，才能抓住過往沒有的機會。

例如，遠傳便開創新的商業模式，子公司時間軸（Hiiir）推出行動娛樂服務平台friDay App助手，與國內外開發者合作提供App下載服務，並計劃未來提供影音、行動支付服務。洪小玲說，遠傳加入開發商、內容商的行列，就是意圖要結合多人力量，把內容服務做到最好，掌握網路佈建、電商平台、用戶體驗，形成三方皆贏的模式。「因為這是一個消費者主導的世代，對他們來說，好的資訊是寶藏，差的資訊是垃圾，我們要運用data給消費者好的資訊。」

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。