語音詐騙升級!「AI復刻版」聲音相似度達85%:9大防詐撇步+ 3個反詐App一次看
語音詐騙升級!「AI復刻版」聲音相似度達85%:9大防詐撇步+ 3個反詐App一次看

近年來,越來越多的犯罪分子使用生成式AI來實施語音詐騙。根據《華爾街日報》報導,今年2月,在美國科羅拉多州的一名62歲母親琳達‧羅恩接到疑似來自綁匪的電話,要求她支付贖金以換取26歲女兒的安全。羅恩隨後支付了2,000美元的贖金後,才發現女兒一直安全地待在家裡。

羅恩事後指出,在通話的當下,她有思考過這可能是一個騙局,但電話中女兒的聲音和哭聲讓她打消了這個念頭。

美國聯邦調查局(FBI)去年12月發布公告,指出愈來越多的不法分子利用生成式AI來模仿目標身邊親友的聲音,以增加騙局可信度。

防毒軟體公司邁克菲(McAfee)也表示,只需要3秒的語音便能複製出一個聲音,且相似度高達85%。根據該公司針對7000人的一項調查發現,53%的人經常在網路上公開分享自己的語音內容,如YouTube、Podcast,或是在社群媒體上分享自己的影片,這使得犯罪分子很容易取得語音材料。

在此類型的語音詐騙中,犯罪分子通常會假冒受害者熟悉的人,編造緊急情境,如:「我出車禍了,需要匯款」、「爸媽,我被綁架了」,加上聲音與受害者的親人幾乎一樣,使受害者在慌亂中難以分辨真偽而上當,達到快速騙取金錢的目的。

傳統詐騙 AI語音詐騙
依賴話術與情境設計,受害者可以憑藉語氣、用詞判斷真假 直接偽造聲音,由於聲音極度相似,受害者難以分辨
常見於冒充親友、機關的電話或訊息 可模仿任何人的聲音,甚至結合影像

以下整理一些可以防範AI語音詐騙的方法,包括防範與實際接到詐騙電話時可以做的事。

如何防堵AI語音詐騙?

防範篇

(一)加強社群媒體隱私設定
犯罪分子一般利用社群媒體來挑選目標。如果個人主頁中的照片中有自己的親人,詐騙犯便能藉獲取相關資訊並實施冒充。建議可以將公開的照片設定成只有自己的照片,並將帳戶和貼文設為私密。

(二)阻擋陌生來電
可以將陌生的來電轉接至語音信箱。iPhone手機可以設定將陌生號碼的來電靜音。有些安卓手機也有防垃圾電話的設置。或是可以透過防詐App來篩選來電。

(三)設定暗號
設定一個家庭成員都知道的暗號,當接到可疑電話時,可以用來確認對方的身份。舉個例子,假設暗號為:媽媽最喜歡的藍色圍巾,這樣在接到詐騙電話時,便能詢問:「告訴我媽媽最喜歡的圍巾是什麼顏色?」,當對方回答不出來,便能馬上掛斷電話。

事發篇

(一)不要相信來電顯示
詐騙犯可以偽造電話號碼,使來電顯示看起來像是來自親人。他們經常使用當地區號來讓受害者覺得電話就來自他們所在的區域,儘管實際上他們可能身處其他國家。

(二)保持冷靜
詐騙犯非常懂得如何引發人們的恐懼情緒。當大腦處於「戰鬥或逃跑」模式時,便很難保持清晰的思維。

(三)傳送簡訊給當事人
如果接到自稱是親人或聲稱挾持自身親人的電話,可以馬上傳簡訊給當事人確認。

若擔心敲擊簡訊的聲音被聽見,可以將蘋果手機中的「鍵盤回饋」功能關閉。

蘋果手機從右上方向下滑動,便能叫出控制中心,可以快速將手機設為靜音。(舊款手機則有一個位於左側的實體聲音開關)。若是安卓手機如Samsung或Google Pixel,可直接在設定中關閉手機聲音。

(四)聯繫當事人的親友
如果電話中的「當事人」沒有回覆簡訊,可以聯絡其他可能知道他的情況的親友。

詐騙分子通常會在電話中威脅受害者不准聯絡其他人,實際上是害怕自己的騙局會被揭穿。

(五)查看地理位置
如果手機有下載追蹤家人位置的App,通話時可以查看他們的位置。譬如:小明說在台南被綁架,但定位卻顯示在台北,那可能就是詐騙。

(六)舉報詐騙電話
若接到詐騙電話或遭遇詐騙相關事宜,可以撥打165反詐騙專線詢問、檢舉及報案。

有哪些好用防詐騙APP?

Whoscall

由台灣Gogolook公司開發的來電辨識與防詐App。

Whoscall擁有來自東亞與東南亞的26億號碼資料庫,能做到即時的來電辨識,讓用戶判斷是否接聽,降低接到詐騙或推銷電話的風險。

目前App還推出了詐騙訊息過濾、個資外洩偵測、自動網站檢查功能,全方位協助用戶防詐,守護資訊安全。

AI防詐達人

由趨勢科技推出,能協助識別詐騙廣告、AI換臉和釣魚簡訊的防詐App。

防詐達人可以自動辨識並警示可疑的詐騙電話,還能啟用「阻擋設定」,或是在視訊通話和直播時,偵測視訊者是否經AI變造,並即時發出警示,以防範AI換臉詐騙。

反詐戰警

由台灣大哥大推出的一款全方位防詐騙App,專為協助用戶辨識、封鎖詐騙電話、簡訊與惡意網站而設計。

反詐戰警能即時偵測異常的通話行為,並將其標示為高風險門號,幫助用戶遠離詐騙風險。此外,透過持續學習方案行銷門號的通話行為,能協助將擁有相同行為的門號標示為「推銷/廣告」,減少接到惱人電話的次數。

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參考資料:華人街日報(1)華爾街日報(2)

責任編輯:黃若彤

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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