台灣之星「內神通外鬼」勾結詐騙,NCC罰1,600萬元!電信史上最高罰緩,哪裡失靈?
台灣之星「內神通外鬼」勾結詐騙,NCC罰1,600萬元!電信史上最高罰緩,哪裡失靈?
2023.08.02 | 5G通訊

台灣之星受理企業客戶申辦門號時,未依核准營運計畫落實身分查核,導致有不肖人士以「多間企業社名義」申辦約2.4萬個大量門號,再轉售給中國犯罪集團作為詐騙使用;內部員工甚至「內神通外鬼」,勾結詐騙集團,整起事件遭國家通訊傳播委員會(NCC)重罰1,600萬元,也寫下NCC開罰電信業單一案件史上最高紀錄。

NCC表示,經調查後發現,台灣之星內部業務人員甚至還與不肖人士「勾結」,像是在申辦業務時,內部人員還教學如何大量取得電信門號、以及規避公司風險控管機制。

對此,NCC決議,台灣之星明確違反《電信管理法》第37條第1項規定,合計裁處罰鍰新台幣1,600萬元,並請台灣之星於1個月內提出改正報告。此裁罰金額,寫下NCC開罰電信業最高金額紀錄。

針對NCC裁處罰鍰1,600萬元,台灣之星表示,對主管機關以「未確定事實」重罰深感不公,將會提出行政訴訟。整起電信犯罪事件,到底發生什麼事情?

國家通訊傳播委員會(NCC)副主委翁柏宗
國家通訊傳播委員會(NCC)副主委翁柏宗解釋台灣之星裁罰案。
圖/ 記者楊絡懸翻攝

台灣之星遭NCC裁罰電信史上最高金額,究竟錯在哪?

台灣之星錯誤一:未落實身分查核,導致虛設帳戶流竄

NCC副主委暨發言人翁柏宗解釋,這起事件的起因是,台灣之星的企業客戶,包括矽谷數位企業社、矽霖行銷企業社、楷矽行銷企業社、蝦扯蛋企業社、協義行銷企業社、龍谷行銷企業社、波希數位行銷企業社、龍谷數位有限公司等8家企業,申辦約2.7萬個門號,並將其中的2.4萬個門號給中國詐騙集團使用。

調查發現,這些涉案企業與一名羅姓男子有關,羅男夥同張男、林男2人,今年1月31日以「多間企業社名義」向電信業者申辦大量門號,並以1組門號1,300元的方式轉售給中國犯罪集團,作為「虛設帳戶」及「犯罪斷點」使用;關務署資料也顯示,涉案企業分成47次將SIM卡出口到中國,由於SIM卡並非電信管制射頻器材,因此不需通報即可出關。

延伸閱讀:併台灣之星最慢拖到11月,阻礙是momo?林之晨為何「很受傷」?

翁柏宗說,這些不肖人士設置俗稱「貓池」的Modem Pool數據機設備,安裝遠端軟體供中國詐騙集團使用,接著利用大量門號收取OTP驗證碼簡訊,進一步回傳至中國同夥,註冊如蝦皮購物網站等各式電商及社群平台,再以販售違禁品、詐騙民眾匯款,嚴重危害社會秩序。

「虛擬帳號都有製造斷點,造成檢察機關偵查犯罪的不方便。」翁柏宗指出,NCC陸續啟動行政調查,也接到新北、高雄地方檢察署的起訴書與相關事證。

經NCC調查,台灣之星針對企業客戶申辦門號提供給他人使用,均未落實身分查核作業及審查外,還發現台灣之星內部一名蔡姓業務人員,與羅男等人有勾串情事。

台灣之星錯誤二:員工不僅未盡把關之責,還教詐騙規避查核

NCC發現,台灣之星內部的蔡姓業務人員因為熟悉門號申辦業務,還教羅男如何大量取得電信門號,以及規避公司風險控管機制。

由此可見,台灣之星對員工監督管理、門號管理機制,有明顯內部控管失靈情形。因此,NCC依《電管法》規定,8家企業客戶門號案中,4案各開罰250萬元,另外4案各開罰150萬元,核予裁處新台幣共計1,600萬元,寫下NCC開罰電信業者單一案件累計裁罰最高金額,並應於1個月內提交改正報告。

涉案的蔡姓業務人員已於7月19日離職,媒體記者持續關注電信業是否還有內部員工勾結詐騙集團的情事,以及NCC是否會對負責人或高階經理人裁處,但翁柏宗並未直接回應,僅說「台灣之星目前還有4案正在調查中」,屆時將一併討論。

整起電信詐騙事件及門號資料,也會提送到行政院打詐專責辦公室作為後續調查處理。至於詐騙集團透過蝦皮電商平台犯罪,是否意味著蝦皮也在此有疏失?翁柏宗則表示,也會將相關事證由「電商平台的主管機關」數位發展部進行判斷。

台灣之星:對重罰深感不公,將提出行政訴訟

針對NCC裁處罰鍰1,600萬元,台灣之星表示,對主管機關以「未確定事實」重罰深感不公,將會提出行政訴訟。

台灣之星表示,在疫情擴散期間,提供電商專案以滿足國內電商企業客戶申裝門號的需求,產品設計當時已為防範門號被不當使用,將語音發話及簡訊發送功能預設關閉,實已盡最大努力將電信門號被利用於電信詐欺的可能性降至最低,但最後被不肖業者利用,將門號運送至中國,「這已超出台灣之星可控制範圍。」

然而,台灣之星認為,主管機關NCC於記者會中,不斷強調公司員工與不法業者有勾串情事,但基於偵查不公開原則,台灣之星不曾接獲檢調機關通知員工涉入不法之事,故「公司完全不知情」,直至收到NCC來函才得知。

台灣之星強調,目前該案檢調單位仍在調查中,只能靜待司法調查結果,NCC卻以「未確定事實」加重處罰,台灣之星認為有失公允,無法認同與接受,故將於收到NCC正式函文後,提出行政訴訟。

電信詐騙猖獗,申辦門號時要落實「認識客戶」

翁柏宗說,為了避免用戶號碼或電信服務,成為詐騙工具,NCC於今年6月16日已經依《行政程序法》第165條訂定頒布「電信事業受理申辦電信服務風險管理機制指引」,強化電信事業受理用戶申辦門號時應落實「認識你的客戶」(KYC)風險管理機制。

尤其,針對非本國籍人士及企業客戶,都要加強KYC,且應自行成立獨立於通路及業務部門的稽查小組。

另外,針對第一線受理申辦作業情形進行稽查,NCC也已組成查察小組,督促電信業者落實用戶身分查核並加強管理,以協助共同維護社會秩序及保障國人使用電信服務權益。

最後NCC也呼籲,民眾面對各方資訊時,對於有疑慮的訊息需多方查證,如有不明來話或不明網址應加強警覺,勿隨意點選、避免誤信,以降低受詐風險。

延伸閱讀:【圖解】499吃到飽退場,三大電信再出招!5G、4G方案怎麼選?哪家最划算?

責任編輯:林美欣

關鍵字: #NCC #台灣之星
往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓