小學生也來割韭菜?從1.5 SOL到賣飛300萬美金!迷因幣Quant暴漲背後發生什麼事?
小學生也來割韭菜?從1.5 SOL到賣飛300萬美金!迷因幣Quant暴漲背後發生什麼事?
小學生也來割韭菜?

今天的鏈上熱點莫過於一個叫做 Quant 的 Meme 幣暴漲,目前市值已經來到6000萬美金。

而在暴漲之外,看點則來自於這個幣背後的 Dev 只是個未成年的小屁孩。

在 Pumpfun 發幣簡單模式的浪潮下,發一個 Meme 變得越來越簡單,調動大家情緒的看點也越來越離譜:

一個小屁孩發了個Meme,然後自己賣飛了300多萬美金;隨後自己又如法炮製發了2個幣繼續獲利... 幽默的講,咱們這不是已經實現 Mass Adoption 了嗎,連小孩哥都能進來發幣了。

知名鏈上數據分析師AI姨整理了小孩哥發幣的完整時間線和背後的數據,我們對原帖進行了整理如下。

發 Quant,賣飛335萬

這位小孩哥交易員的故事始於他發行名為「Quant」的Memecoin。投入成本僅為1.5 SOL,他購入了5109萬枚代幣,占據了代幣總量的5.11%。

隨後的發展令人瞠目結舌:在幣價開始上漲後,他選擇了一次性拋售所有持倉代幣,獲得了128 SOL(約合3萬美金)的收益。

更具戲劇性的是,在完成交易後,他還向所有人豎起了中指,這一舉動立即激怒了整個社群。

隨後,Quant 完成了 CTO,社區接管了代幣,Dev出局。

小孩哥賣飛那 5109 萬枚代幣時回報率達 8457%,而這部分代幣目前價值 335 萬美金(當然他不賣的話市值也不會起飛了),錯失了近萬倍的回報。

嚐到甜頭後,他又連續發行了 $sorry 和 $lucy ,複製此前操作並再次獲利超 2.4 萬美金。

小孩哥的錢包地址如下:

Fi2hrxExy6TJnKcbPtQpo6iZzX9SUVbB9mDw6d29NgCn

巨鯨地址推動 Quant 繼續暴漲

更有趣的是,在小孩哥於11:56惡意拋售代幣後的7分鐘內,市場上出現了五個關鍵地址,這些地址總計投入5.64萬美金,收回了總量4.7%的代幣。

這些地址的操作不僅穩住了幣價,更是為持有者帶來了超過292萬美金的驚人收益。

據 AI 姨監測,這幾個地址也分別占據了該代幣持倉前10名中的不同位次,均為代幣暴漲的重要推動力量;而持倉地址 TOP1 並不是幕後推手,在該代幣內盤時期就已經衝進去了。

同時,AI姨也列出了幾個推動暴漲的「正義之士」:

J433tnmDFbCrXwcVcmdiFKAuSuPuB2LTMq2qcRDpSjKE

CLegS2MSiCsBksVazCg4Y7Gz3NqeBK21QyvzK4Q7S168

2EkhJvG7eunHrecNsAijNx8aGcv2Kjd3schd12Gb5tmp

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門檻低,水很深

小屁孩暴怒賣飛Rug,社區「正義」接盤推漲。

這個發生在我們眼前的故事,有那麼點魔幻現實主義的味道。

在這個人人都能發幣的時代,不僅市場準入門檻被大幅降低,連未成年人都能輕鬆參與其中。

然而,這種便利性背後,也暴露出了市場的種種亂象:從隨意發幣到惡意砸盤,從天價暴漲到巨額錯失,每一個環節都在考驗著市場參與者的智慧與定力。

當是個人都能發幣,以及是個人都能組成社區時,如何在低準入中尋找真正的價值,依然是每個韭菜需要思考的問題。

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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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