加密貨幣像顆不定時炸彈？專家提醒：政府先從這三點監管下手|數位時代 BusinessNext

加密貨幣使用量增加，可能弱化央行職能

加密貨幣監管目前在各國屬於灰色地帶，原因在於加密貨幣本質定義很難界定。

從貨幣功能來看，金融研究院副研究員張凱君指出，需包含交易媒介、計價單位、價值儲存，以比特幣來說，雖然已有商店接受比特幣付款，但因為發行量少、價格波動性高，仍不適合作為計價單位和價值儲存，距離真正的貨幣還有一段距離。

而從「價值」來看，央行經濟研究處前研究員汪建南說明，雖然比特幣和法幣一樣沒有內在價值，但法幣有政府信用和稅收作為支持，債券和股票也分別有利息和股利支持。相較下，比特幣沒有任何支持保證，現在價值完全根據未來可換得多少法幣、換得服務和商品決定，導致波動性很大，和現有流通的貨幣在本質上有所不同。

除了日本和德國，多數國家均認為加密貨幣非「貨幣」，而是以「商品」的角度監管。同樣的，台灣金管會也將加密貨幣視為「虛擬商品」，至於ICO（首次代幣眾籌）發行的代幣是否為證券，則以個案認定，但若ICO發行以虛偽不實的技術或成果、或以不合理的高報酬吸引投資人參與，可能涉及詐欺或違法吸金等刑事責任。

儘管如此，加密貨幣仍引起各國金融監管單位注意。張凱君引述國際清算銀行（BIS）的報告指出，加密貨幣可能弱化中央銀行職能。例如，隨加密貨幣使用量增加，將影響準備金供需、貨幣流通速度、進而影響貨幣政策的執行結果；再者，利用加密貨幣進行跨境支付，可規避外匯和資本管制。而對商業銀行來說，加密貨幣的興起可能排擠銀行存款，使銀行資金短缺、不利貸放，影響經濟發展。

不過歐洲央行認為，目前加密貨幣發行量維持在低檔，不至於影響物價穩定，且受限於與實體經濟的聯繫不強、使用者接受度不高、交易量偏低等原因，加密貨幣還不至於危及金融安定。

監管3重點：消費者保護、反洗錢和反資恐、課稅

儘管現在加密貨幣對社會衝擊仍不大，但張凱君表示，走向加密貨幣與實體貨幣共存的體制只是時間上的問題。在此前，政府可從哪些面向管制加密貨幣？他引述國際貨幣基金（IMF）的觀點，認為加密貨幣監管重點應包含消費者保護、反洗錢和反資恐，以及課稅。

消費者保護指的是當加密貨幣系統癱瘓，或發生交易所倒閉、被駭客攻擊等事件時對消費者的權益保障。

其次，在反洗錢和反資恐部分，防制洗錢金融行動工作組織(FATF)即建議交易所應對交易對象有一定了解、並報告可疑交易，以避免加密貨幣是否被用於洗錢或資助恐怖主義的工具。

此外，匿名、P2P和跨國特性讓加密貨幣交易不受政府監管而免於繳稅，汪建南建議，政府可將加密貨幣視為財產，並根據購買商品服務或投資結果課所得稅。

進入金融監理沙盒，開啟雙方溝通第一步

除了上述三點，汪建南也補充，針對ICO，若代幣功能類似證券，具有分享利潤或投票權利等功能，應和證券受一樣監管，而針對放出不實消息企圖操控市場的大戶，監管機關也應追查來源予以咎責。

不過，站在政府角度，金管會副主委鄭貞茂表示，他們不只是監管，也希望支持輔助原有金融系統運作的新技術，例如，P2P借貸可以改善金融業授信對象不足，或是ICO能促進新創業者募集資金，但對監管機關來說，透明度和適當監管很重要。

其中，即將上路的金融監理沙盒就提供了業者和政府溝通的空間，也讓加密貨幣合法性得以公開討論。立委余宛如建議，政府對加密貨幣進入監理沙盒的理想進程，應是先了解何謂加密貨幣、確認加密貨幣性質，接著則是實驗加密貨幣在電子支付、稅務、消費者保護等領域的影響，最後才是實驗ICO。

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。