一通電話牽起Web2、Web3防金融詐騙商機,Gogolook投資Unblock要建區塊鏈的Whoscall
一通電話牽起Web2、Web3防金融詐騙商機,Gogolook投資Unblock要建區塊鏈的Whoscall
2022.06.17 | 區塊鏈
投資案的背後,源自一通電話

加密貨幣最常被批評的一點,是沒有實際應用的功能,也會被犯罪集團用於非法交易,加上區塊鏈匿名特性,也成為熱門詐騙工具。

台灣刑事警察局統計,2021年全台詐騙案件達2萬4千多件,財損金額達50億元,財損案件和金額都是近三年來的高峰,而50億元贓款中,只有不到5億元由檢警成功追回,其餘多數都經由海外管道,或加密貨幣完成洗錢。

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當Web3、虛擬金融趨勢喊得震天作響,所衍伸的影響真的有這麼糟糕嗎?「區塊鏈其實是很難用來洗錢的!」ThunderCore(TT鏈)創辦人王正文這番說法,可能顛覆很多人的認知。

他解釋,所有交易紀錄在區塊鏈上都是永久保存、公開的,雖說有匿名的特性,不過犯罪者在竊取虛擬資產後,最終一定會換成某種法幣,勢必會經過交易所、銀行體系,層層分析比對錢包地址、金流等資料,一定可以追查到源頭。

現在之所以很難抓,是因為虛擬金融發展仍在早期,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。

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ThunderCore(TT鏈)創辦人王正文認為,現在之所以很難抓虛擬金融犯罪,是因為沒有好的分析追查工具可以使用。
圖/ DrawKit Illustrations on Unsplash

成立於2019年的Unblock Analysis(鏈奇科技),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。

而陌生來電辨識軟體Whoscall背後推手Gogolook,2022年五月就宣布策略投資Unblock,未來要防範虛擬金融詐騙,將不再是難事。

雙方的故事,要從一年前開始說起,Unblock團隊先前參加亞馬遜AWS聯合創新中心加速器企劃,在Demo Day發表會的十組團隊中,脫穎而出拿下第一名。

當時,Gogolook財務副總經理黃鈺文,注意到了Unblock的技術,他發現,Whoscall是透過分析電話號碼,協助用戶分辨高風險號碼;Unblock則是找出可疑的錢包地址,分別在Web2及Web3世界中,做著類似的事情。

黃鈺文介紹Unblock的執行長何建幟給Gogolook執行長郭建甫認識,雙方在電話上,討論如何用技術解決虛擬金融詐騙問題,「他(郭建甫)當初打來,我就想說真的假的!怎麼可能!」,回想起接到電話的當下,何建幟語氣還是充滿驚喜。

之後的日子裡,兩人時常透過LINE聊天,常常一聊就是一小時起跳,話題從技術討論到組織管理都有。郭建甫回憶,一開始是覺得雙方在做的事情理念非常相近,「當時遇到Ernie(何建幟),看到他們的網站、論述,就感覺他們就是區塊鏈世界的Whoscall。」

何建幟_鏈奇科技執行長
Unblock的執行長何建幟,是美國麻省理工Media Lab & CSAIL人工智慧訪問研究員。
圖/ 周書羽攝影

後來又發現何建幟是美國麻省理工Media Lab & CSAIL人工智慧訪問研究員,「MIT媒體實驗室對我來說,是一個非常神奇的地方,一直想認識裡面出來的人。」郭建甫說:「以前看MIT媒體實驗室的創辦人尼古拉斯·尼葛洛龐帝(Nicholas Negroponte)出的書,就覺得裡面的研究很先進。」

在一次次的談話中,郭建甫認為何建幟是一位非常聰明的技術人,不只懂技術,也對於日後的商業模式有很多具體想像,因此有了投資Unblock的想法,最終於2022年五月拍板定案。

做出投資的決定,郭建甫分析背後有三大原因。首先,是Unblock在區塊鏈的交易分析技術與反洗錢解決方案已獲得國際認證,並有一定的客戶基礎。除了可以即時監控超過20萬種加密貨幣、自動識別可疑交易,Unblock也是紐約金融局全球五大反洗錢服務商之中(另四間為:Chainalysis、Elliptic、Ciphertrace、 TRM),唯一亞洲服務供應商。

第二,則是雙方企業理念皆將目標建立在信任的價值上,有助於Gogolook服務延伸;第三點是綜效,是否有「1+1>2的效果」是策略投資的基本條件,而Gogolook現有風險管理服務在企業與政府端的佈局,能幫助Unblock打通商務拓展的管道,讓產品發揮更大的價值。

詐騙都是利用人性的貪婪,Web3騙術有何不同?

一直以來,Gogolook所推出的產品,都是想減少詐騙、增加信任,透過投資將觸角延伸到Web3世界,郭建甫笑著說:「我們也是被趨勢推著走的,並沒有選擇權,只是我們早一點跟上這波浪潮。」

然而,詐騙的本質都是相同的,皆是利用人性FOMO(錯失恐懼症)、貪念心態,當心中相信、渴望得到某一個東西,就容易真假分不清。

郭建甫觀察,Defi(去中心化金融)的詐騙,跟其複雜的本質有關,以區塊鏈技術為基礎的全新金融體系正在建立中,基礎、細節仍有許多不完美,有高度的技術門檻,這些服務並不是替一般大眾所設計,因此若沒有足夠的背景知識與研究,就非常容易受騙。

Bitcoin
無論Web2或Web3,詐騙的本質都是相同的,皆是利用人性FOMO(錯失恐懼症)、貪念心態。
圖/ shutterstock

虛擬金融的詐騙通常分為兩類,第一種,是因為系統本身的不成熟、存在Bug(漏洞),導致專案失敗造成損失;另一種,是項目發起人本身就心存邪念想要騙錢。

常見的手法,像是透過簡訊要求用戶更改交易所密碼,或是讓用戶在不知情狀況下,啟動某個智慧合約,都有可能在不知不覺中,偷偷轉走用戶的虛擬資產。

信任是新科技基礎,未來可疑錢包將無所遁形

詐騙手法百百種,Gogolook觀察到,加密貨幣的匿名與去中心化特性,讓許多犯罪者會透過層層的貨幣與帳戶轉移,把加密貨幣換成法幣,不過現在缺乏這類金流追蹤技術,警方要追查難度很高,這就是Unblock的新機會。

郭建甫_創辦人暨執行長_何建幟_鏈奇科技執行長
Gogolook可以如同Whoscall辨識陌生號碼的風險性一樣,在未來協助用戶在做任何交易前,一鍵查詢錢包地址的安全性。
圖/ 周書羽攝影

在郭建甫的想像裡,Gogolook可以如同Whoscall辨識陌生號碼的風險性一樣,在未來協助用戶在做任何交易前,一鍵查詢錢包地址的安全性,防止詐騙發生;在企業端,可以協助Unblock在Gogolook已經進入的市場,推廣他們技術產品,讓更多交易所採用。

以區塊鏈技術為基礎的Web3浪潮,試圖用不同的意識型態與技術,解決人類世界在金融,組織,社交,遊戲等各領域問題,初期一定會有許多的不成熟,而不成熟就有信任問題,郭建甫充滿自信的說:「面對Web3,只要哪裡有信任問題,哪裡就有Gogolook。」

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責任編輯:侯品如

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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。

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