每年詐欺案超過2萬件!北富銀聯手刑事局,如何用科技防詐、揪出人頭帳戶?
每年詐欺案超過2萬件!北富銀聯手刑事局,如何用科技防詐、揪出人頭帳戶?

金融詐騙事件頻傳,根據刑事警察局統計,近四年來,每年平均超過2萬起詐欺案件,其中假投資案件數與財損金額在今年高居第一。

為有效攔阻詐騙事件,台北富邦銀行(以下簡稱北富銀)首度與刑事警察局(以下簡稱刑事局)簽訂合作意向書,聯合建置金融詐騙偵測暨預警機制,提早攬阻客戶上當受騙,也讓警方早一步發現可疑的詐騙人頭帳戶。

內政部刑事警察局)詐欺趨勢統計
根據刑事警察局統計,近四年來,每年平均都超過2萬起詐欺案件。
圖/ 內政部刑事警察局

金融詐騙層出不窮,第一線銀行扮演把關的角色

刑事警察局局長黃嘉祿表示,上網購物投資增加,導致電信網路詐欺事件增加,且詐騙金流快速流通,如透過第三方支付買虛擬貨幣、斷點多,加上追查銀行金流明細回復時間長,導致追回贓款不成比例。

北富銀、刑事局聯手推科技防詐
刑事局與台北富邦銀行彼此簽署合作意向書,希望透過雙方情資的交流,有效增強預警機制。
圖/ 刑事局

刑事局與台北富邦銀行彼此簽署合作意向書,希望透過雙方情資的交流,從臨櫃匯款攔阻,警示人頭帳戶等面向,交叉分析可疑的犯罪特徵,有效增強預警機制,並希望建立即時通報管道,強化線上打擊力道。

台北富邦銀行總經理程耀輝表示,金融詐騙層出不窮,第一線的銀行扮演重要把關的角色,但客戶被詐騙往往不自知,甚至認為是對的,未來將提升第一線行員的詐騙識別能力。

截至今年11月底,北富銀與警方已成功防阻175件詐騙案,平均每週就有4起,攬阻財損超過1.3億元財產,相較去年提升84%。

刑事局提供犯罪樣態建模,銀行早一步提醒客戶

以北富銀來看,全台共有135個分行,一天到訪客戶約1.5萬,但線上完成交易的客戶多達70萬。面對詐騙手段持續翻新,未來透過警方的辦案經驗,結合北富銀的金融專業與數位技術,讓金融交易變得更安全。

刑事警察局預防科科長丁靖說明,「我們把以前口耳相傳的判斷方式,透過雙方的資料庫交叉驗證,建立成可靠的指標,找到人頭帳戶,進而發動偵查。」

對銀行端來說,投入智慧預警機制研發需要大量數據。北富銀自2018年3月起成立專責單位「金融安全部」,統籌全行防制洗錢、外部詐欺及內部違規等業務,有效控制詐騙風險,北富銀金融安全部副總經理蔡佩玲指出,「人工智能及大數據技術建模需要數據,刑事警察局辦的案件是全國性,就可以拉出指標,未來只要發現客戶的帳戶有出現『特定動作』,可提前提醒客戶。」

北富銀金融安全部副總經理蔡佩玲
北富銀金融安全部副總經理蔡佩玲表示,北富銀自2018年3月起成立專責單位「金融安全部」,統籌全行防制洗錢、外部詐欺及內部違規等業務。
圖/ 陳映璇攝影

舉例來說,在臨櫃作業上,用戶突然需要大量提款、且收款戶名不是認識的,或是密集地使用網路銀行與臨櫃,甚至是突然解除定期保單,都是可能被詐騙受害的跡象。

那可疑的「人頭帳戶」怎麼查?丁靖指出,過去初階的判斷是,開戶人短期在多家銀行開戶,或者非在工作地、居住地開戶;未來進階可以查到,人頭帳戶設定多個約定帳戶,突然進出大筆金額;同一帳戶短期轉入不同來源多筆項目,甚至每次匯款額度都接近上限的狀況。

未來透過警方、銀行合作,從初期歸納偵查經驗,分析特定樣態;再來建立預警模組,列出異常指標,最終希望做到即時通報查緝。不過「道高一尺,魔高一丈」,警銀攜手打擊詐騙,未來能否追得上詐騙集團推陳出新的詐騙手法,雙方比的都是速度。

責任編輯:錢玉紘

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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。

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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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