區塊鏈才能解決「信任」問題,Facebook個資外洩案給的啟示
區塊鏈才能解決「信任」問題,Facebook個資外洩案給的啟示
2018.03.23 | Facebook

擁有20億用戶的Facebook,這週五千萬用戶個資外洩的消息,在全球引發強烈關注,讓用戶對社群平台產生極大的不信任感,不過RBC Capital Markets分析師Mitch Steves認為,這次個資外洩案,對區塊鏈科技來說其實是個好消息。

告別集中式平台,區塊鏈讓資料流向更透明

外媒揭露劍橋分析公司,利用第三方心理測驗App取得的數據,在未經用戶許可用途的情況下,分析五千萬用戶個資,且可能影響到2016美國總統大選結果。

因此許多人意識到,讓大型科技公司集中掌握你我大量的個人資料、數據,是糟糕透頂的作法,而Facebook也正在給世人一個相信「去中心化技術」的好理由。

Mitch Steves認為,區塊鏈比起現在的社群巨頭,解決了用戶對數據「信任」的問題,舉例來說,未來大家不必把想分享的照片上傳到社群平台,因為有了去中心化的特點,分享內容不必透過像Facebook這樣的集中平台,可以藉由區塊鏈直接分享給特定的一群人,用戶還可以追蹤照片流向,確保內容不會被未經許可的人瀏覽。

RBC Capital Markets分析師Mitch Steves
你可以100%追蹤這些東西,我想這是我們長期的目標。

本周三Facebook執行長馬克・佐克伯(Mark Zuckerberg),在貼文中提到三點補救方案,包括升級個資管理政策,如果用戶超過3個月沒使用App,第三方App開發者就不得繼續取得相關個資;以及推出新工具,讓用戶了解自己的資料被哪些第三方App使用。

華爾街認為,Facebook沒有本錢再經歷一次的資料隱私危機,區塊鏈可以為社交媒體平台增添了另一層透明度,讓用戶可以監控自己的資料,不論是照片、貼文、地點資訊,都能清楚了解資料去了哪裡?被誰瀏覽?如此一來就能藉由透明的監控機制,避免數據被濫用。

Social Media
因為區塊鏈具有去中心化的特點,未來分享內容不必透過像Facebook這樣的集中平台,可讓資訊散播途徑更透明。
圖/ shutterstock

資料加密,掌握真實使用目的

分散式技術用在身份資料管理規範,用戶可以協商如何使用自己的數據,就能防止像這次劍橋分析以學術研究的名義,卻將資料用來影響選民意志;另外,也能避免Facebook將數十億用戶的數據資料拿去賣廣告獲利,藉由分散式網路讓所有成員都能共享資料的價值。

Never Stop Marketing執行長爱普斯坦(Jeremy Epstein)表示,未來個人的資料若透過加密形式呈現,再藉由智慧合約執行解密,就能證明對方是否真的用於學術目的。用戶也能選擇自己的身分資料要如何被使用。例如,研究單位想要知道對方年紀是否大於20歲,得到的結果將會只有「是」或「不是」,而不是一個特定的年齡數字。

但區塊鏈儲存資料也不是沒有缺點,分析師Mitch Steves認為,雖然區塊鏈可以解決資料透明度問題,幫助用戶掌握資料如何被分享,但卻不能在第一時間阻止濫用行為。

資料來源:CNBCCCNItworldcanada

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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

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。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼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。
圖/ 數位時代

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。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,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。
圖/ 數位時代

「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。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐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。
圖/ 數位時代

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。

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