純網銀成駭客眼中的肥羊!專家呼籲KYC身分認證多加一道手續
純網銀成駭客眼中的肥羊!專家呼籲KYC身分認證多加一道手續

時間回到2016年,當時第一銀行發生ATM盜領案,主嫌安德魯(Peregudovs Andrejs)透過手機就能讓銀行 ATM 吐鈔,魔術般的手法,一時之間讓台灣民眾都驚呆了。

安全機制絕對是金融服務的首要工作,這些機制如同「鎖」一般,越是安全的鎖,便利性肯定比較差、成本又高,但卻可以阻擋非法入侵者。從一銀盜領案的經驗來看,單靠網路就能讓ATM吐鈔。

在進入純網銀時代,更不能輕忽駭客與木馬程式帶來的資安威脅,刑事警察局呼籲,業者在KYC(認識你的客戶)上,必須將「數位資訊」納入驗證資料之一。

2016 年一銀 ATM 盜領案主嫌 Peregudovs Andrejs
2016 年一銀 ATM 盜領案主嫌 Peregudovs Andrejs。

駭客經濟隨著純網銀蓬勃

在金融科技蓬勃發展的同時,駭客經濟也隨之興起。刑事警察局偵九大隊大隊長林建隆,將網路經濟犯罪分成兩大面向。

第一種是「以金融機構、客戶為目標」的犯罪,像是阻斷金融服務(DDoS)、侵入網站竊取資料、網路盜轉帳(SWIFT:竊取客戶帳號密碼)還有ATM盜領;第二種是「利用金融服務作為犯罪工具」,洗錢、詐欺(人頭帳戶、金融支付、OBU匯款等等)。

林建隆分析,網路特點是有隱匿性,加上電商發展多以營利為前提,對會員沒有太嚴格的審核機制,各類金流服務的快速便利性,成為犯罪集團最好的工具,其中信用卡、ATM繳費、超商代收付、貨到付款這四種金流服務,是詐騙集團最喜歡使用的詐騙工具。除了強化自身跟客戶的安全,避免金融服務被利用成為犯罪工具也很重要。

刑事局偵九隊:KYC要納入數位資訊

金融業者跟客戶建立關係的起始點是KYC(Know Your Custoner),KYC的意思是金融業者必須了解客戶的風險承受能力,才能提供合適的商品給客戶。

林建隆觀察,很多網路業者在完成開戶、建立帳號驗證後就結束KYC的工作,但後續有可能會有人頭戶、偽冒身分識別這些問題跑出來,進而產生詐欺跟洗錢的事件。事實上,以一般傳統銀行來說,在開戶的KYC上做的算很嚴謹,幾乎很少發生偽冒身分開戶的問題,但卻也可能發生用利誘或是詐騙的方式去開戶,接著再把銀行帳戶權限給犯罪集團使用的狀況。

CYBER SECURITY
林建隆認為,純網銀雖然沒有面對面的驗證,但卻多了許多像是網址、應用程式資訊、載具資訊等等的「數位資訊」。
圖/ shutterstock

純網銀跟一般銀行最大的不同,是所有KYC的作業都是用數位化完成,雖然方便,但較難確認背後是否為詐騙集團。林建隆認為,在沒有實體銀行開戶驗證的情況下,當駭客掌握客戶載具或數位資產(證件掃描檔、帳單、電子郵件等)時,純網銀業者必須思考這些KYC是不是真的還是KYC。

純網銀雖然沒有面對面的驗證,但卻多了像是網址、應用程式資訊、載具資訊等等的「數位資訊」,雖然這些不是直接的個人資料,也應該作為純網銀時代KYC的驗證資料之一。

進一步來看,若是詐騙發生,KYC可能在特定時間內,有多個帳號使用相同的驗證因子(像是手機號碼、網址、email等等),這些就能視為風險訊號,純網銀業者應該去分析這類因子彼此的關聯性,就能找出詐騙集團犯罪工具網絡,達到有效且連鎖的警告跟管理。

資安沒有絕對安全,要學習與危機共存

接著是最關鍵的交易階段,林建隆認為,可以把每個用戶跟帳戶看成是一個節點(node),節點之間會存在連結(tie),純網銀業者可以透過社會網絡分析,以及AI機器學習與深度學習,把每個節點跟關聯的各項變數轉為數值計算方式,當作社會網絡分析的中心性測度中的「量(weight)」,用視覺化圖形方式,分析犯罪集團群聚以及交易流向,便能偵測出可疑用戶、詐欺金流、洗錢交易,以及不法交易流向。

Cybersecurity
安不安全都是比較出來的,危機的存在,就如同人不可能生活在無菌室中,我們都有可能被感染疾病。
圖/ shutterstock

林建隆分析,「有犯罪動機的人」、「合適的目標」、「缺乏有能力的監察者」是導致犯罪的三大因素。 邁入純網銀時代,對金融機構來說已經越來越難監測有犯罪動機的人,可以做的是強化自身的監察管理能力,讓自己不會成為「合適的目標」。

「資安沒有絕對安全,只有相對安全,」危機的存在,如同人不可能生活在無菌室中,我們都有可能被感染疾病,要學習與危機共存,林建隆認為純網銀業者只有增加犯罪成本跟時間,就能倖免成為目標。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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