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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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