加密詐騙金額破千億美元!該如何避免?Gogolook揭兩大常見詐騙手法
加密詐騙金額破千億美元!該如何避免?Gogolook揭兩大常見詐騙手法
2023.03.01 | 區塊鏈
加密貨幣詐騙損失達千億美元,詐騙集團有哪些新招?

過去一年幣圈動盪不安,交易所FTX破產倒閉,創辦人SBF(Sam Bankman-Fried)面臨挪用用戶資產及詐欺等多項指控;台灣數位資產管理平台Steaker創辦人黃偉軒,則因為疑似涉嫌違反銀行法遭執法機關羈押。這些混亂,也讓許多詐騙開始冒出頭。

來電辨識軟體Whoscall母公司Gogolook,近期與區塊鏈公司Chainsight共同發佈「Gogolook 2022年度詐騙報告:虛擬貨幣篇」,報告中提到,過去一年全球加密貨幣因為詐騙產生的財物損失,金額高達千億美元,相當於過去3年加總的17倍,詐騙集團現在有哪些新招?又該如何避免?

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2022年詐騙金額,是過去3年加總的17倍

之所以有這麼多詐騙,是因為區塊鏈金融發展仍在早期,沒有好的分析追查工具可以使用,一但技術成熟,透過加密貨洗錢和詐騙都將無所遁形。

成立於2019年的Chainsight,是一家提供加密貨幣AI交易監控以及犯罪偵查服務的公司,可以用自動化的方式,偵測出高風險的錢包地址,可說是區塊鏈世界中的Whoscall。

去年五月,Gogolook宣布策略投資Chainsight,並將Chainsight加密貨幣錢包地址風險偵測功能,融入到旗下可疑訊息查證機器人美玉姨中。

全球加密貨幣市值,在2021年飆升至2.7兆美金的新高點,詐騙事件也不斷飆升,根據創Chainsight統計,加密貨幣重大風險與詐騙事件,在去年總損失金額攀升至千億美元,相當於過去3年加總的17倍。

Chainsight指出,管2018年曾發生Plus Token龐氏騙局(Ponzi scheme),以及Thodex項目方捲款潛逃(Rug Pull),各自造成22.5億、26億美元的投資人損失。

然而,2022年5月曾列為前十大加密貨幣之一的LUNA幣,在短短3天內崩盤,間接導致新加坡加密貨幣對沖基金三箭資本,及全球第二大交易所FTX,相繼在6月和11月宣布破產,任一件重大事件財損皆超過百億美元,全年加總更突破千億的規模。

加密貨幣機構紛紛在危機事件發生後極短時間內破產,交易所流通性與投資損失風險也成為各國監管機構關注重點。

兩大常見詐騙手法一次看

除了穩定幣結構性設計,以及公司治理漏洞所造成的損失外,檯面下的加密貨幣詐騙與資安漏洞,也不斷發生在詐騙網站與各類通訊、社群軟體中。

Chainsight區塊鏈資料庫涵蓋十年的犯罪交易數據,透過AI技術建立加密資產交易風險預測與辨識服務,可以涵蓋偵測範圍涵蓋10條公鏈,超過30萬個幣種以及NFT。

手法一:網路釣魚

根據Chainsight虛擬貨幣詐騙與資安漏洞案件統計,「網路釣魚」類型詐騙高達近八成,最常見手法之一即為「假網域」詐騙,尤其加密貨幣網站域名特殊,容易受到域名排序置換、後綴不同等詐騙網站混淆;從而在詐騙網站下載假冒的加密貨幣錢包與交易所App,或是透過詐騙網站取得錢包權限,即使是資深用戶也難以第一時間判斷真假。

手法二:假冒身份

「假冒身份」類型則以近17%位居第二,詐騙集團會在email、網站、社群與通訊軟體等場域中,假冒交易所或項目方官方人員要求提供個人敏感資訊,例如錢包助記詞、API密鑰、私鑰、重置密碼驗證碼等,容易使個人資產遭到盜領。

觀察其他風險類型,可以發現加密貨幣所衍生的詐騙與風險,相較傳統投資更為多元而繁雜,例如勒索、智能合約漏洞、NFT空投等。儘管發生案件佔總體案件比例較小,但皆能對投資者造成重大經濟損失。

Chainsight提醒用戶,需要採取預防措施保護個人數位資產,可免費下載由Chainsight支援的Chrome擴充功能「Web3Check」,即時偵測交易網站、加密貨幣錢包地址等風險。

未來Chainsight也將新增交易所流通性警示,若交易所的金流有異常,Chrome擴充功能Web3Check也會第一時間通知用戶,即時保護用戶數位資產。

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核稿編輯:高敬原

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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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