旗下產品包含來電辨識軟體Whoscall、訊息查證聊天機器人美玉姨的新創Gogolook，於今（20）日宣布併購國內AI新創Crowdinsight（治略資訊），以強化企業風險管理解決方案。
Gogolook表示，此次併購決策，目標是整合本身的通訊防詐數據資料與Crowdinsight的AI盡職調查技術（AI Due Diligence，AIDD），藉此提供洗錢防制、數位身分驗證需求等服務。
具體來說，Gogolook在「電話防詐」上已有深度的累積，加上Crowdinsight的AI盡職調查是以「姓名」為基礎。電話號碼加上姓名，結合兩者可以提供更好的洗錢防制、防詐服務。
以上服務對於用戶來說，會不會有隱私洩漏風險？Gogolook指出，只有toB客戶（例如金融業）才可能同時獲取用戶主動填寫的電話號碼與姓名資料，進而使用數位身分驗證服務，並且所有資料只會運用在瞭解客戶的公共聲譽背景、詐欺風險等，「對於單一產品（例如Whoscall）的使用者，我們將沒有辦法、也沒有向使用者非法索取個人資料，所以兩者並無掛鉤，也無任何隱私上的疑慮。」
Gogolook執行長郭建甫則表示，Crowdinsight具有3大特性能夠為公司帶來更多效益，分別是應用性、互補性與國際化，「應用性意指服務已驗證有效且具明確商業模式，且能與現有電話號碼資料庫互補以強化身份驗證的數據基礎，而國際化則是指服務能在Gogolook的跨國市場中快速複製與落地。」
Crowdinsight董事劉建志也回應，希望運用文本AI辨識與判讀技術，回過頭來助攻Gogolook相關產品發展。
併購決策關鍵1：反洗錢市場潛力可觀
根據全球洗錢防制報告指出，全球反洗錢（AML）產業規模在5年內從28億美元（約新台幣900億元）成長至58億美元（約新台幣1860億元），年複合成長率達15.9%。
Gogolook指出，看準全球洗錢防制的市場潛能，因此選擇併購Crowdinsight，期許透過後者「以姓名為基礎的AI盡職調查服務」，解決國內金融機構在徵信、洗防錢業務上客戶盡職調查時的常見痛點，例如耗時、耗人工與準確性不足。
Crowdinsight於2015年成立，以自然語言處理（NLP）技術為核心，提供以姓名為基礎的AI客戶盡職調查，其目標是取代人力搜尋與判讀的實名認證（KYC）流程。
根據Crowdinsight的官方網站說明，他們主要將AI技術應用在「公開文本（例如合法授權新聞資料庫、司法判決書等）的前置風險判斷」，以及「人物匹配程度探勘與計算」中。
Crowdinsight的服務是，將以上兩個面向的風險定義成3個層級並且搭配後續的措施，確認調查對象是否曾經有負面、非法紀錄與洗錢風險，以符合防制洗錢金融行動工作組織（FATF）與洗錢防制法規所強調的風險基礎方法（Risk Based Approach）。
併購決策關鍵2：數位身分驗證是趨勢
除此之外，根據市調機構Goode Intelligence在2021年上線的研究指出，以姓名為基礎的背景調查，也涵蓋在身份驗證（Identity Verification，IDV）領域，其應用場景包含遠距工作、零工經濟所需要的線上招募流程，或者是共享經濟P2P媒合等，而全球市場規模有望在數年內成長至170億美元（約新台幣5,460億元）。
有鑑於此，Gogolook表示希望搭上這波商機，意即透過此次併購案，將自身的電話號碼資料庫與姓名AI盡職調查技術整合在一塊，持續強化數據競爭力，並且佈局數位身分驗證領域。
參考資料：markets and markets、Goode Intelligence
責任編輯：錢玉紘
