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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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