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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

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真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
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媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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