AI投資詐騙一日吸金近5億元!千萬級財損「41%流向虛幣」:監管單位如何揪出可疑金流?
AI投資詐騙一日吸金近5億元!千萬級財損「41%流向虛幣」:監管單位如何揪出可疑金流?

「AI是刀、SOP是鞘,我們要做一個會拔出刀,而且會用對刀的人,這樣才能夠做防詐。」

在6月10日舉行的「AI金融科技發展論壇」上,警政署科技犯罪防制中心主任林建隆表示AI是一把雙面刃,雖然能用來防詐,卻也加劇各式金融詐騙。他指出光是昨天一日之內,被害金額就達到4.9億元,其中大多數為假投資詐騙。

研勤科技董事長簡良益表示,深度偽造(Deepfake)可以低成本並快速模仿聲音、影像或者容貌。以銀行開戶為例,AI能夠輕易合成個人身份,破解開設銀行帳戶、申請融資和信用卡授權等的客戶驗證機制,「生成式AI愈來愈強大,要創造假的內容的成本就愈來愈低。」

簡良益強調,許多AI資源和技術都是開源的,整體操作門檻低,對於詐騙業者而言,只要經過簡單的工程訓練,就可以架設自動化的詐騙流程,像是語音複製只需要取得目標對象10秒鐘的說話音檔,就能利用線上工具在30秒內生成虛假的語音內容。

用AI攻克AI還不夠,異業聯防成詐騙金流防堵關鍵

要因應深偽,簡良益表示,銀行可以要求客戶執行一些閉單邊眼睛、眨眼或轉頭等細微動作,過濾機器生成的人像。此外,簡良益舉例,AI已經讓聲紋辨識變得非常準確,若是應用在銀行客戶服務電話,即時連結電腦系統,就可以判別真偽,也是用AI攻克AI的方法。

不過,簡良益坦言,一般大眾並沒有算力資源、不會自己訓練AI模型,「像我、我們的父母和長輩,手機的算力是不夠的,沒辦法用科技的方式及時知道聲音到底是真還是假的。」

2023年10月行政院打詐辦公室、數位發展部數位產業署、內政部警政署刑事警察局、金管會、台北市政府警察局與34家銀行聯手組建「鷹眼識詐聯盟」,建立金融業之間的防詐協作,希望從源頭為民眾把關詐騙風險。

然而,林建隆指出聯防機制應該擴展至金融業之外,「錢會遊走在金融機構、虛擬資產,甚至房地產各個面向,業者之間的聯防就很重要。」他舉例,電信業者也能夠過濾異常門號來減少詐騙發生件數,銀行則可以和虛擬資產業者串聯異常法幣、虛擬貨幣帳戶資料以合力防堵。

資安防禦力來自數據,未來應建金融資料交換機制

林建隆說警政署從經手案件發現,千萬元以上的詐騙財物損失,有41%最後流向虛擬貨幣,但是究其源頭,受害者錢財通常自銀行轉出,他認為警政署掌握的受害者資料,如果能反向回饋給金融機構,用以訓練防詐AI模型,將有助於掌握慣性行為模式,提前防堵可疑的金流。

林建隆表示即將與3家銀行討論合作,初步希望提供警政署的潛在被害人名單,讓銀行有機會進一步預作防範。

此外,萬國律師事務所合夥律師洪志勳表示,金融機構長期接受來自主管機關高壓的問責,事實上擁有嚴格的資安系統,他個人就曾經在假冒電信公司的頁面上換購禮品,被銀行發現為可疑的海外刷卡購物紀錄、即時阻斷交易。

不過,洪志勳也提醒,當銀行逐步導入AI系統,大家對於金融業AI系統的資安要求應該更高,他認為資安的防禦力又來自掌握多少數據,未來應該建立資料交換機制,「每一家金融業者都在搜集資料,主管機關要預想未來發展,跳出來協調交換的方法,讓資料取得和分享變得更便利。」

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI #金融科技
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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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