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。

往下滑看下一篇文章
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓