網攻逐年增加,「零信任安全」概念打造金融資安聯防網,徹底防駭
網攻逐年增加,「零信任安全」概念打造金融資安聯防網,徹底防駭

數位轉型下,企業受網路攻擊顯著增加,公司需具備更有效方法保障企業網路的資安,因而帶起「永不信任、始終驗證」的「零信任安全」(Zero Trust Security)概念興起。

然而,企業過去防止網路攻擊,通常把火力集中於打造「護城河」,但即使防火牆再完美,也萬萬沒想到帳號密碼早已被內部外洩,專家提醒,企業導入「零信任」全新思維,才能徹底防範敵人攻入。

「零信任」新思,徹底防範網攻

中華民國銀行商業同業公會全國聯合會2021年11月25日於台灣金融研訓院舉行「金融資安聯防教育訓練研討會課程」,首場課程由勤業眾信執行副總陳威棋,分享「金融業零信任架構導入策略」。

69%企業坦,2021年網攻比率增加

陳威棋指出,根據勤業眾信調查,企業數位轉型下,AI等新興科技運用大增,有69%企業坦言,2021年遭受網攻頻率比往年增加;且進入後疫情時代,民眾工作模式改變,若遭到勒索軟體攻擊、機密資料外洩等狀況,將影響到企業主要營運,成為企業最大挑戰,導致內部信任度下降,股價也恐跟著下跌。

陳威棋表示,資安防護能力、強化隱私保護能力很重要,若這些能力有所提升,才可在金融科技有所發展,簡單來說,「把資安做好,對金融科技就會有很大的助益」;企業在不同面向投入資源將是一大重點,畢竟資安要管的很多,包括從事前防禦監控、應變機制等,各方面都要花費成本。

他強調,「傳統資安問題早已延伸為犯罪問題,很多是熟悉產業、專業分工的犯罪集團,甚至是『國家級網軍』。」目前網路攻擊分工很細,手法包括釣魚、垃圾郵件或是身分竊盜,也有人負責洗錢,是相當縝密的犯罪集團,成為企業的假想敵,如何有效對抗,是所有企業要面對的挑戰。

資安人才.jpg
圖/ shutterstock

不僅仰賴邊界,更應設計有效存取機制

然而,很多資安人員其實仍不了解新型態網攻模式,而且,目前資安的防禦機制能否介接也是問題,在新挑戰接踵而至下,各界才開始有不同思維與突破。

舉例來說,傳統資安防護網是在外部打造城牆、護城河的思維,以為砸重本把牆築高,就能抵禦外部敵人,但後來才發現,其實內部早已將重要資料外洩。因此,2010年「零信任」概念被提出,強調企業不應信任內部與外部任何連線及實體接觸,每次連線或系統存取都要更嚴格把關。

陳威棋說,一般金融機構都不允許從外部進入,由內部網路存取資源,不過,在疫情時代工作模式改變,這種資安模式恐被打破,現階段如何設計更有效的存取機制,將是企業導入零信任架構要在意的重點跟方向,雖然現在很多設備已強調自己是零信任,但要如何搭配內部策略和存續機制是關鍵,目前尚無一套機制可以完全保護,且仍在導入過程,企業還要一段時間建立觀念,雖然大家都很仰賴邊界保護,但資安世界頻頻被突破,零信任觀念要加速討論。

以IT網管平台業者SolarWinds遭受供應鏈攻擊事件舉例,此案可說是史上最大國家級資安威脅之一,疑似遭俄羅斯駭客入侵該公司平台產品,其實駭客原本無法入侵,但透過採購平台進入後便無所遁形,由於美國前500大企業都使用這種軟體採購平台,此案造成重大影響,美國國土安全部也緊急下令,要求所有聯邦機構停用這款產品。

五大步驟 有效防止敵人入侵

陳威棋說明,目前網攻都是靜悄悄透過正常管道進入,不會經過防火牆、沒有外到內的跡象,而是透過採購把產品帶進來,並繞過防禦機制、執行規避技術,例如先休息2年半後才開始動作,期間會刪除相關跡證,使內部無法發現,慢慢移動到想移動的地方,隨後開始合法化獵取帳號。

展望現在與未來,他建議,雖然台灣尚無如此針對性的網攻行為出現,但未來難保不會出現此風險,企業在網路安全上應有更細緻分析,要達到更好的效果,企業下一步應從案例分析、概念證明開始著手,透過5大步驟展開。

第1階段是召開工作坊,透過溝通起步,先讓與會者了解零信任概念,並檢視國外案例,觀察外部金融機構如何進行,並將系統布建相關機制;第2階段是建立基準,成立工作小組,針對零信任成熟度自我評估,了解現況並評估威脅形勢。

第3階段則是制定戰略、願景跟架構,包括零信任架構、戰略路徑圖制定等;第4是案例定義、PoC評估,選好試驗場景和主要的驗證機制,並完成案例設計;最後是建置階段,開始大規模布建,訂出細項計畫與時間表,以及架構和政策定義等,一般來說國外至少都要2至5年時間。

圖三
圖/ shutterstock

預防+印證+回復 有效管理金融科技風險

金融科技(Fin Tech)利用科技手段,打破舊有金融服務模式,使金融業變得更開放且透明、即時且客製化、智慧且安全,融入消費者生活及企業客戶營運中,但俗話說「吃燒餅沒有不掉芝麻」,相繼而來的風險也無法避免,企業不只要事前預防,也要事中印證、事後回復,事件發生時就能迅速因應。

中華民國銀行商業同業公會全國聯合會於2021年11月25日於台灣金融研訓院舉行「金融資安聯防教育訓練研討會課程」,第2場課程由勤業眾信執行副總陳鴻棋,講述「金融業新興科技風險管理」的執行重點。

資安結合ESG 發揮空間大

陳鴻棋指出,目前ESG議題很夯,例如蘋果在2030年前要達到零碳排,各大部門都要一起貢獻努力,雖然IT、資安部門不知道如何在環境上有所貢獻,但資安在ESG仍有很大的努力機會,例如綠色機房、機房減碳排,在環境方面可多加著墨,顯示資安其實可以與ESG緊密結合,在外在環境變遷下,資安在數位轉型上有很大發揮空間,企業應在盤點後評估,並著手轉型。
在金融業方面,陳鴻棋認為,金融機構將有8大趨勢,尤其以提高數位化最受關注,很多單位會成立數位發展小組、數金單位等,並配合金融產品數位化,例如機器人流程自動化(RPA)等。

其次是降低數位網路風險與金融犯罪,例如保險業在理賠詐欺上,會自動去找關聯性,這部分要分析很多資料,會有類似金融犯罪的議題衍生,另外如信用卡業務也有盜刷風險等,都會應用到相關AI風險,金融業在敏捷開發與資訊安全能否兼顧,應把資安也列入考量思維。

陳鴻棋說,2021年以來受到疫情衝擊,線下交流受阻,雖然使全球生活方式出現大轉變,但也讓數位工具的參與度提高,根據勤業眾信調查,民眾喜歡視訊會議、線上軟體,且6成以上的民眾明確表示,不會因為疫情趨緩就不去使用這些工具,顯示疫情帶來4面向影響,第1是數位科技工具需求提升;第2是客戶體驗重要性提高,純網銀能做的,未來一般銀行也可做;第3,大數據分析與上雲趨勢更重要;第4,監管科技也會加速發展。

舉例來說,國內除了純網銀之外,未來還有純網保正在規劃中,2022年3月就會有公聽會,目前純網銀多家競合、合縱連橫的局面,純網保勢必也會有類似狀況,新興科技會與純網保合作,例如香港純網保公司就有核准推出傳統保險通路不會思考的寵物險等商品,可讓使用者觸及率更高。

法遵、資安、海外分行合,皆為重中之重

但陳鴻棋指出,數位力提高,跟著而來的還有資安風險,勤業眾信針對600家企業進行調查報告發現,目前金融市場在技術工具運用時,逾7成企業投資技術比重都砸在網路安全上,數位轉型衝擊下,人員能量、能力可否跟上,將會是環環相扣的議題。

因此,未來金融業法遵、資安、海外分行是否合規,都是重中之重,使近年監理科技(Reg Tech)快速發展,能否自動化梳理很重要,例如資安相關法規若有更新,就會自動化去更新以達持續合規管理,若這部分未來能夠「一條龍」做到完成,業者勢必會輕鬆很多。

陳鴻棋說,傳統大數據可強化客戶關係管理,但資料生命周期方面,要把風險概念和角度放進去,在產品開發逐步強化,例如機器人智慧客服就有進步空間,像是海外證券業者的聊天機器人,仍有很大的過程要去控管加強,包括人力配置、品質速度都是考量重點。

「全通路」金融體,成新獲利來源

他進一步提到,在數位時代有「破壞式科技」,包括雲端服務和應用程式介面(API)經濟,最近有些金融業者用了大量API,可加速提供數位體驗,廣布「全通路」金融體驗,進而成為新獲利來源,同時就要有API管理規範,包括API安全監控、身分認證識別、異常行為監控、資料存取監控、資料流向監控等。

另外,在發展開放銀行(Open Banking)上,去識別化也很重要,落地資料去識別化機制要有一些標準,例如ISO 29192等規定,透過限定分群大小,把一定能夠識別的先剔除,在把其他去識別化,這部分有標準流程去執行,例如進行行銷趨勢分析時,整批客戶資料的提供,就要做好識別化。

陳鴻棋強調,資安威脅應變,過去是事前預防,但畢竟「吃燒餅沒有不掉芝麻」、會有偶發事件,很難只依賴事前預防,因此,事中因應、事後回復都要有對應的作業流程,目前銀行公會有資安事件的緊急應變程序,但這些流程事前就已想好,萬一事中發生後才開始想就來不及,建議企業在事前就考量全局,也可定期舉辦資安事件的演練,例如模擬雲端業者無法提供服務,業者該怎麼應對,或是RPA帳號密碼被盜用,相關環境被攻擊時該如何因應。

本文授權轉載自:台灣銀行家

責任編輯:傅珮晴、吳秀樺

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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