交易所錯誤退款「上億台幣」!收款人起貪念買房買地,最終以入獄收場
交易所錯誤退款「上億台幣」!收款人起貪念買房買地,最終以入獄收場
2024.08.14 | 區塊鏈
##### 一筆不屬於自己的「意外之財」引起貪念

都說「天下沒有白吃的午餐」,一起加密貨幣犯罪案件完全能應證這句話。

現年39歲,名為賈汀德・辛格(Jatinder Singh)的男子,日前被澳洲墨爾本維多利亞郡法院(Victorian County Court)判處三年有期徒刑。而來自中心化交易所Crypto.com的「錯誤退款」竟是這起犯罪案件的關鍵起因。

時序回到2021年5月,辛格嘗試使用其伴侶瓦馬諾加里・曼尼維爾(Thevamanogari Manivel)的銀行帳戶,向自己的Crypto.com帳號存入100澳幣(約65美元)。不過,由於銀行帳戶名稱與其Crypto.com帳號所綁定的不符,因此這筆入金被交易所拒絕。

正常情況來說,接下來Crypto.com只需要退還100澳幣到當初嘗試入金的銀行帳戶即可, 但由交易所員工出現「重大會計錯誤」,意外將1,047萬澳幣(約680萬美元、2.2億新台幣)退還到了曼尼維爾的銀行帳戶中。

根據澳洲當地媒體《News.com》的報導,辛格在第二天發現了這筆超額退款後,指示曼尼維爾將這筆資金轉移到他們的共同帳戶,避免錢被追回。

這個嚴重錯誤,Crypto.com直到事發七個月後,才在一次內部審計中發現。然而辛格和曼尼維爾早已經花掉了大部分金錢,他們在澳洲墨爾本買了兩棟房子和兩塊土地,甚至贈送給一位朋友65萬美元。

##### 交易所與銀行曾多次聯繫當事人

Crypto.com發現錯誤後隨即聯繫了銀行,而曼尼維爾本人也多次接到銀行和Crypto.com的聯繫,但她後來告訴警方,以為這是詐騙訊息,因此沒有立即歸還這筆錢。法官指出,在曼尼維爾第一次收到聯繫消息後,辛格就開始迅速揮霍這筆錢,曼尼維爾也在兩次交易中將264萬美元轉入馬來西亞的銀行帳戶。

最終,曼尼維爾於2022年3月7日在墨爾本機場被捕,當時她持有著一張前往馬來西亞的單程機票。 辛格則在同月稍晚被捕,且聲稱自己「真誠地相信」這筆錢是從一場網路比賽中贏得的。

法官表示,儘管辛格已經認罪,但他仍然對自己的犯罪行為缺乏理解,並將責任歸咎於 Crypto.com和銀行。然而,法官根據辛格的心理報告指出,其理解能力有限,難以處理複雜情況,也無法預想犯下這些行為的後果。

最終,辛格被判處三年有期徒刑,其中已服刑的361天將被計入刑期,而他在服刑兩年後仍有資格申請假釋。至於曼尼維爾則因認罪並承認不當處理犯罪所得,在去年9月已被判處209天的刑期。目前她已服完刑,但仍需參與18個月的社區矯正。

此外,Crypto.com已經對這起事件展開追查並扣押資產,但該公司拒絕向檢察官透露已追回的具體金額。

資料來源:[Decrypt][1]、[News.com][2]
關鍵字: #交易所
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

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上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

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10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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