貨到付款遇詐騙該怎辦?新竹物流7天內退款退貨,小7、全家便利店求助門路一次看
貨到付款遇詐騙該怎辦?新竹物流7天內退款退貨,小7、全家便利店求助門路一次看

2021年全台爆發超過千件貨到付款詐騙事件,便利商店付款領回「沒買過」包裹該怎辦?

網購買太多,不少買家在便利商店貨到付款領到「不存在的包裹」,也就是自己沒下單買,但收到領取簡訊通知,不明究裡去付款領回,回打開一看,才發現是沒買過的商品,或者在家碰到貨到付款包裹,以為親人購買就先行墊付,一問才發現家人沒有購買,除了生氣,還能做什麼?

消基會針對網購普及化後「跨境網購詐騙」頻繁,許多消費者因為便利商店到貨簡訊而去領到「假包裹」提出預警,雖政府165反詐騙專線多次發出警訊,但除惡未盡,受害事件仍層出不窮,警政署165防詐專線提醒該類詐騙多屬「境外包裹」,近年相關案例有增無減,且多屬以「超商貨到付款」或「宅配到家」模式,對不明究裡的消費者進行詐騙。

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圖/ 消基會

被詐騙該怎辦?警政署教三步驟追貨款

內政部警政署165防詐專線表示,建議消費者收到簡訊或直接收到宅配商品,務必要先查證是否訂購再付款,尤其當親人不在家中,要代收付款前,也務必要向家人查證清楚之後再代收。

內政部警政署165防詐專線進一步表示,萬一消費者不小心付款了,建議消費者按如下步驟處理,以保護自已的權益:

  1. 打給「寄件人」,辦理退款。
  2. 沒有寄件人,詢問宅配業者或超商,該寄件人的聯絡方式。
  3. 寄件人電話打不通,Line已(不)讀不回,請將包裹託運單清楚拍照後,到各地警察機關報案。

而因貨到付款的詐騙案件實在太多,行政院消保處已促請各貨運業者應依規定,落實於包裹上提供託運人(如係境輸入貨品時,該貨品的國內代理人)資訊,供消費者識別;此外,更協調貨運及超商業者強化貨到付款爭議協處機制。

便利超商雙雄:設立詐騙通報專線

目前國內規模較大物流/零售業者也已採取對策:
新竹物流、統一速達: 收貨7天內可直接退貨退款,超過則轉知託運人處理。

台灣宅配通: 1.未訂購商品者,收貨3日內可協助轉通知託運人處理;如7日內未獲回復,則逕行退款。2.有訂購,但內容不一致者,則轉知託運人處理。

統一超商及全家超商 :各設置提供客服專線( 統一超商:0800-008711、全家超商:03-2550119 ),並由專人受理立案後,轉知託運人處理。

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消基會呼籲便利商店有更積極作為,一天收到三通以上詐騙通報,應暫停送貨,並凍結款項。
圖/ 消基會

消基會表示除提供追款管道,真正要解決詐騙,不能倚靠165防詐騙專線教育宣導,應該消費者受害,要能夠凍結資金外流,使消費者有機會追回財物損失,因此消基會也呼籲既然消費者信賴超商取貨管道,超商也應擔負嚴選上游廠商的責任,倘若發生3起以上的可能詐騙情事,便應中斷提貨。

消基會建議,超商系統應運用內部通報機制,將全國轄下可能被詐騙的情事,經常進行通報和整合,一旦發生「同一廠商、同一天被投訴發生3起可能的詐騙情事」時,便應立即將問題商家的往來案款予以凍結,並停止提供服務。

另外,消基會也提醒,防禁個資外洩不很容易,消費者仍應提高警覺,拒收不請自來的貨品包裹,留意貨品包裹上寄件人託運人的資訊是否「完整或清楚記載」,記載不完整或不清楚都應該拒絕收受。

其次,應預防個人資料(姓名、電話、地址、身份證字號…等)外洩,不隨意提供個人資料給擺攤(申辦信用卡……)、網路申請會員、抽獎、路邊填問卷、身份證影本(參加旅行團、求職…)、網路算命、臉書各式遊戲、各種免費APP等等。

責任編輯:蕭閔云

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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