專訪|你的愛情、投資都變成詐騙陷阱!Visa在救下百億元損失後,怎麼阻擋AI代理新風險?
專訪|你的愛情、投資都變成詐騙陷阱!Visa在救下百億元損失後,怎麼阻擋AI代理新風險?

「填問卷抽精美小禮物」、「表單報名免費體驗課程」⋯⋯,從樂齡舞蹈班到小朋友的直排輪課程,Facebook上稀鬆平常的一頁式活動貼文,很可能其實是詐騙陷阱。

根據內政部警政署「165打詐儀表板」統計,光是7月份,台灣各縣市總共受理了1萬6,423件詐騙案件,財產損失金額超過85億。其中,許多案例並不是傳統的盜刷行為,而是消費者自願把錢轉帳出去。

Visa亞太區風險長杜士峰(Stefaan D’Hoore)表示,這正是全球金融防線面臨的一大轉折:詐騙正在從「未授權詐欺(Fraud)」演變為「授權詐騙(Scam)」,而生成式AI也進一步推升風險。

投資與戀愛成幌子,新型詐騙讓受害者自願掏錢

過去談到金融詐欺,最常見的情境是信用卡遭盜刷,持卡人毫不知情,直到帳單寄來才發現異常消費。然而杜士峰指出,授權詐騙正在迅速竄升。這類案件的特徵,是受害者在被誤導的情況下,親手完成付款。

這樣的情境在台灣不難想像,甚至已經成為日常。事實查核機構MyGoPen今年6月就製作了一支宣導影片,提醒民眾Facebook上常見速食業者的套餐促銷頁面,要求點擊後輸入卡號與驗證碼,實際上是被盜用卡號購買其它高價商品。

若從支付流程來看類似案例,消費者確實是自願輸入資料並完成付款,因此銀行與監管機構往往難以界定責任。杜士峰表示,大約5年前,說服他人在投資詐騙或愛情詐騙中付款的案例,或許還不是嚴重的問題,如今這類案件的金額規模在許多市場中,有時比未經消費者授權的詐欺還要大,「支付技術建立的安全性愈高,不良行為者就愈會尋找最薄弱的環節,也就是人。如果無法破解系統,那麼獲得錢的唯一方法就是說服受害者付錢。」

這種轉變不僅使得防堵難度提高,也讓受害者的心理創傷更重。因為授權詐騙往往伴隨著「被騙走信任」的經驗。從投資話術到愛情交友,詐騙者倚賴的不只是技術漏洞,而是對人性的操弄,「受害者可能以為自己在進行一項投資,但這其實是個騙局;他們也可能以為自己是付錢給一個浪漫的伴侶,但那個伴侶並不存在。」杜士峰解釋。

惡意機器人佔37%攻擊量,Visa靠AI反制、一年下架2萬個詐騙網站

杜士峰進一步指出,社群媒體成為詐騙溫床也意味著,金融服務愈來愈整合到日常的數位旅程中,也就是嵌入式商務的興起。他表示,社群媒體能同時觸及大量潛在受害者,而且支付工具與交易頁面緊密串接,使得詐騙效率更高,「不良行為者意識到了這一點,他們於是利用社群媒體平台的市場規模進行詐騙。」

Stefaan D’Hoore_Visa 亞太區風險長2
杜士峰指出,社群媒體能同時觸及大量潛在受害者,進而成為詐騙溫床。
圖/ 蔡仁譯攝影

這種威脅在生成式AI普及後更加複雜。近年已經出現利用AI深度偽造企業負責人影片、假冒聲音的投資電話,或是自動生成釣魚網站與假廣告。資安公司Imperva的調查便指出,全球網路攻擊有37%來自惡意機器人。

杜士峰表示,這代表網路犯罪分子擁有更多技術竊取個人資訊,「他們可能會在商家網站中植入惡意軟體,側錄卡片資料;也可能會在現下POS系統和支付終端機中植入惡意軟體。」

不過,AI也是防詐的利器。杜士峰分享,Visa的風險偵測授權服務(Visa Advanced Authorisation,VAA)運用支付數據洞察,以0~100為每一筆支付交易評分詐騙的可能性。目前AI模型已經能同時使用500個風險因素來做出判斷,幫助發卡銀行在授權前透過數據了解持卡人的安全評分,評估是否繼續進行交易。

此外,Visa也於今年3月推出支付詐欺阻斷解決方案(Visa Scam Disruption, VSD),利用AI主動蒐集詐騙模式與網站,並與金融機構、政府和第3方合作打擊詐騙。

杜士峰表示,Visa網羅數據科學家、前調查員和擁有執法背景的人才,成立偵測、嚇阻並取締詐騙的團隊。在過去一年,與夥伴聯手下架了超過2萬個詐騙網站,估計避免了3.5億美元(約新台幣107億元)的損失。

此外,杜士峰指出,下一波挑戰要面對到AI代理(AI Agent)進入消費流程。當AI助手能替使用者自動比價、下單甚至完成付款時,新的風險將浮現。

Visa因此推出「智慧商務(Visa Intelligent Commerce)」方案,用戶可以預先設定預算與偏好,授權AI代理代表搜尋商品並完成交易。杜士峰表示,目前消費者在透過AI代理購物之前,也會經過身份驗證,並且Visa會以消費者下達的指令,比對消費者的購買意圖和AI代理的最終購買行為,再請消費者最終確認交易。

詐騙產業化,打詐重聯防團體戰、強化民眾危機意識

面對科技觸發日益複雜的詐騙風險,杜士峰表示不同領域的利害關係單位,應該跨界攜手合作、建立聯合防禦機制。

今年6月,Visa發布《防詐白皮書(The Anti-Scam Playbook)》,內文列舉包含金融機構、電信商、監管與執法機構、加密貨幣產業、商店、支付網絡和技術平台等聯防的關鍵角色。杜士峰表示,數據交換是各個角色之間最好要能夠做到、目前也尚待努力的一環;此外,還有一個核心要素是消費者本身的危機意識。

「詐騙通常會利用人性需求,製造一種緊迫感,並不斷變化進行的形式。」杜士峰表示,詐騙者非常擅長鎖定目標受害者,這時金融機構可以發揮關鍵作用,像是定期舉辦針對其客戶群體的消費者意識宣導活動。

而Visa也發現,當民眾試圖進行一筆被認為有詐騙風險的支付時,直接使用從其他詐騙案中發現的話術,對新的潛在受害者進行反向演練,能讓他們更好地意識到正在經歷一場騙局。

「我們面對的是非常老練的人,他們專門利用詐騙,把它變成了一種精密的生意。」杜士峰提醒,詐騙集團不再只是少數個人操作,而是以跨國團隊、企業化方式持續進化;而防詐也不應是單點解決,必須仰賴跨產業合作、數據共享與消費者教育,「我們有非常堅定的信念,那就是建立分層防禦,對於這些不同的威脅,沒有單一的解決方案。」

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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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