美國牧師以「上帝」之名發幣!不法獲利達新台幣1億元,如何靠兩招騙倒信眾?
美國牧師以「上帝」之名發幣!不法獲利達新台幣1億元,如何靠兩招騙倒信眾?
2024.01.22 | 區塊鏈
以神之名發幣!美國牧師夫婦不法獲利高達新台幣1億元

加密騙局屢見不鮮,詐騙被害者購買加密貨幣的理由無奇不有,就連「上帝之名」都有可能被拿來當作銷售手法!

一名美國牧師伊萊·雷加拉多(Eli Regalado)與其妻凱特琳(Kaitlyn),在2022年以「神的旨意」當作理由,透過網路教會Victorious Grace,發行一款叫做INDXcoin的加密貨幣。

但這款幣沒有任何的價值,牧師夫妻不法獲利高達320萬美元(約為新台幣1億元),騙來的錢通通拿去買奢侈品、修房子,本週遭到科羅拉多州證券委員會提起的訴訟。

根據科羅拉多州提交的法律文件,雷加拉多聲稱INDXcoin是與加密貨幣指數掛鉤,背後有足夠的資產支撐INDXcoin的價值,但科羅拉多州證券委員會表示這並非事實。

科羅拉多州證券委員會認為,這對牧師夫婦以欺詐手段欺騙投資者,在完全沒有註冊的情況下,非法出售證券,目前Victorious Grace教會的資產已經被凍結。

雷加拉多堅持INDXcoin不是一種證券發行,而是一種實用代幣,甚至在INDXcoin持有者社群論壇上發文表示,去年5月上帝告訴他,INDXcoin是一種實用代幣,因此不受證券法規監管。

阻擋投資人出金!雷加拉多有兩招

雷加拉多之所以能夠從投資人身上,成功騙到新台幣一億多資金,全靠兩大關鍵招數。

招數一:以上帝當藉口

INDXcoin只能透過雷加拉多家族所控制的交易平台Kingdom Wealth Exchange兌換美元。

科羅拉多州監管機構表示,該交易平台在去年無預警關閉後,某些投資者開始察覺INDXcoin不對勁,當想要套現時,雷加拉多就會告訴他們:「上帝說每個人都應該長期持有」、「上帝告訴大家應該維持現狀,留在INDXcoins當中,且會為大家鋪路.....」千方百計阻止投資人出金,避免戳破謊言。

招數二:以慈善名義讓投資人心軟

雷加拉多也不是只有上帝一套說詞,他同時也會說服投資者,INDXcoins之後會用來幫助寡婦與孤兒等弱勢族群,極盡所能打消投資人想出金的念頭。實際上,雷加拉多是把投資人的錢,通通拿去買奢侈品、豪車、珠寶等。

無法出金全因技術問題!雷加拉多:直在等待主的奇蹟

雷加拉多在兩天前,透過影片回應科羅拉多州的指控,影片中他承認與妻子將130萬美元收入口袋,以及投資者投資的錢,實際上無法兌現。

雷加拉多解釋,其中很大一部分資金都付給了美國國稅局;還有幾十萬美元是花在「上帝指示」要重新翻修房子的費用;用戶無法兌現資金,是因為交易所技術問題所致,並強調自己一直在等待主的奇蹟。

即便這番說詞看起來荒謬無比,影片下方仍有許多人支持雷加拉多,甚至讚揚他面對問題的勇氣,更表達對上帝指引的信心。

根據外媒報導,雷加拉多夫婦將於1月29日參與聽證會。當地官員會進一步地闡述雷加拉多一家如何違反證券法的論點。

無論雷加拉多是否有意欺騙,對於投資加密貨幣,《WEB3+》仍需鄭重提醒,事前做好萬全的資料搜尋和研究,才是能夠保護自己、遠離幣圈詐騙是非的唯一方法。

資料來源:The Denver PostDecryptCryptoRank

核稿編輯:高敬原

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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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