加密貨幣交易所都是詐騙幫兇?事情可能跟你想的不一樣
加密貨幣交易所都是詐騙幫兇?事情可能跟你想的不一樣
2024.06.25 | 區塊鏈
交易所如何協助打擊金融犯罪

在一個陰雨連綿的早晨,荷蘭的財政情報與調查局(FIOD)接到了一通緊急電話。這是一個涉及數百萬歐元的詐騙案件,受害者遍佈全球、無數家庭的財產岌岌可危。而這起詐騙案件的幕後黑手,是一家名為ZKasino的假賭博平台。

ZKasino打著「區塊鏈賭場」的名義向投資者承諾,他們的資金在30天內就可以獲得豐厚的回報。然而,當投資者滿懷希望地等待著收取回報的時候,卻發現這一切只不過是一場精心策劃的騙局。

全球最大交易所幣安(Binance)的金融犯罪合規(FCC)調查團隊在社群的警示下,很快開始研究此案。他們透過公開來源收集並核實了大量資訊,鎖定了詐騙背後的主謀,發現這名嫌疑人正是幣安的用戶。

隨著警方調查逐漸深入,幣安提供了關鍵的交易追蹤資訊,讓執法部門能夠更快、更全面了解案件細節,最終成功逮捕了一名涉嫌詐騙、侵占和洗錢的嫌疑人。

這起案件只是全球金融犯罪中的一個縮影,然而交易所在防範詐騙案件中,究竟還扮演了怎樣的角色?

幣安亞太區域團隊成員Damien Ho表示,「假設要進一步擴大全球加密貨幣的採用率,就要讓更多人願意進入這個產業、使用相關的服務。所以怎麼跟各國政府、檢調、輔導單位合作,一起打造一個更加這個安全的環境,是我們的責任。」
交易所在防範詐騙案件中,扮演了怎樣的角色?

合作一:與執法機構合作

儘管加密貨幣的詐騙手法相當多元,但是不論是哪種型態的詐騙,只要詐騙集團想要將數位資產領出來,最終一定要經過交易所,將這些加密貨幣換成美金、新台幣等法幣領出。 也就是說,交易所在鏈上贓款的追查上,扮演了至關重要的角色。

不過,就算交易所發現用戶出現可疑的行為,但由於缺乏足夠的調查或證據,因此沒有辦法斷然判定交易屬於詐騙行為。 交易所必須遵照執法單位、司法單位的指示,才能進行凍結或扣押。

警政署表示,目前「165反詐騙諮詢專線系統」已與包括MaiCoin等台灣9家虛擬資產交易所業者建立投單調閱機制,加速涉及虛擬資產案件的偵辦時效。

不過由於境外虛擬資產交易所數量超過上千家,警方能夠合作的有限,目前僅幣安一家同意配合國內執法機關。

合作二:與檢調單位合作人員教育訓練

區塊鏈這樣的新興技術,對於檢調單位人員來說是全新的挑戰。冷、熱錢包的差異、跨鏈橋等各式各樣的專有名詞與技術令人眼花撩亂,但卻是第一線人員全員都必須掌握的重要知識。

因此「區塊鏈基礎知識」以及「鏈上偵查技巧」就成了檢調人員的新必修課。

台灣前兩大本土交易所MaiCoin、幣託皆有不定期的與調查局、刑事局、檢察署等機關分享自己的反詐經驗與虛擬通貨相關的偵查手法,包括定期受邀至警政單位進行教育訓練,分享交易所常見詐騙行為與案例以及如何透過鏈上數據追查金流,盼能與警方聯防阻詐。

幣託創辦人暨執行長鄭光泰也表示,當選VASP公會理事長後的首要任務,便是針對洗錢防制、反詐騙進行規範,希望能用系統性的方式實現金融科技發展,讓主管機關放心、社會大眾安心。

另外,在全球各國都有與檢調單位合作人員提供教育訓練的幣安,從2023年6月至今,已經和台灣十幾個機構合作,包含警政署的刑事警察局、高檢署、還有各地不同的地檢署進行教育訓練。內容包括區塊鏈的基本原理、常見的犯罪態樣與偵查技巧,以及入門的幣流追蹤,將全球各地發生的詐騙案件手法與辦案經驗,一併分享給台灣檢調單位。

Damien Ho表示,「2023年我們在全球就回應了超過58,000件這樣的執法請求,在台灣也有上千件。」
加密貨幣就是詐騙嗎?

隨著數位金融興起,加密貨幣以其創新和便利性迅速吸引了全球投資者的目光。然而,伴隨著市場的爆炸性成長,相關的詐騙活動也愈發猖獗。這樣的情況,也讓很多人在不知不覺中,開始將加密貨幣和「詐騙」掛勾。

真的是這樣嗎?

根據鏈上數據分析平台Chainalysis數據顯示,虛擬資產的交易當中,不法交易的佔比在2022年大概是0.42%,2023年最新的數據大約落在0.34%。

Damien Ho表示,「傳統金融交易中的不法行為佔比,聯合國過去的統計是2到5%,所以虛擬資產中不法交易相比來說,其實低很多、規模整體也小很多。」

不過不能否認的是,區塊鏈與加密貨幣對整個社會來說,仍屬於較新的概念與技術,對於較不熟悉的人來說,就更容易受騙上當。

「假設今天有人在網路上問你,要不要跟認購某一檔肯定會賺的股票,大部分的人應該不會輕易的接受,但是加密貨幣因為大家缺乏對它的了解,比如說哪些管道跟通路比較可靠、值得信賴, 就有可能因此透過場外交易購買加密貨幣而受騙。」

因此 防範詐騙的第一步關鍵,就在於提高用戶的知識水準和警覺性。

為了讓新手能安全進入幣圈並減少用戶受騙數量,不管是國內或是境外交易所,大多都有提供豐富的線上線下教育資源,幫助用戶了解如何安全使用加密貨幣、識別詐騙手法,並學習保護自己的資產。

交易所線上學習資源

交易所線下教學活動

Damien Ho也提醒,新手投資者應多關注並學習區塊鏈及加密貨幣相關知識,了解可信賴的交易平台和投資項目。購買和轉帳時,務必仔細核對交易地址,確保交易對象的合法性。此外,應警惕過高回報的投資計畫,避免因貪利而陷入詐騙陷阱。

隨著加密貨幣逐漸成為主流的投資工具,相關詐騙也呈現出多樣化趨勢。保護平台用戶安全,並為加密貨幣產業樹立安全合規標準的重責大任,就落在各個交易所身上。

無論是投資者還是業者,都應提高防範意識,加強知識和技術的學習,並積極與執法機關合作,共同建立更嚴密的防範和應對機制,以保障資金安全的同時,也能促進加密貨幣市場的健康發展。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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