拉地毯事件衝擊Solana生態，資金狂外流！專家：長期來看是好事|數位時代 BusinessNext

拉地毯事件衝擊Solana生態，資金狂外流！專家：長期來看是好事

由於迷因幣引發的相關詐騙頻頻出現，造成Solana區塊鏈上用戶損失，因此該鏈的用戶活動與資本流入量不斷流失，SOL代幣價格也持續下滑。

發生什麼事？

由於迷因幣引發的相關詐騙頻頻出現，造成Solana區塊鏈上用戶損失，因此該鏈的用戶活動與資本流入量不斷流失，SOL代幣價格也持續下滑。
阿根廷總統米雷伊背書的迷因幣LIBRA是近期影響最大的事件，Solana上的發幣平台Pump.fun更因此面臨用戶流失、發幣量暴跌。
資金不斷從Solana區塊鏈上移出，並且流入Arbitrum、以太坊等區塊鏈。而專家指出這樣的市場大洗牌或許不是件壞事。

拉地毯事件造成Solana區塊鏈損失用戶

根據外媒《Cointelegraph》報導．近期因為迷因幣相關的拉地毯（Rug Pull）詐騙猖獗，Solana區塊鏈上用戶活動與資本流入量大幅下降。Glassnode數據顯示，Solana及其迷因幣的月資本流入率已降至負5.9%，與2024年12月的高峰相比，呈現明顯下降趨勢。

Solana鏈上的活躍地址數量也出現驟降，從2024年11月的1560萬個減少至2025年2月的950 萬個，跌幅接近40%。此外，Solana代幣SOL的價格在過去一個月內下跌超過29%，反觀以太幣（ETH）和比特幣（Bitcoin）跌幅分別為15%和7%。

近期最關鍵的事件之一，是阿根廷總統哈維爾・米雷伊（Javier Milei）背書的迷因幣LIBRA。該幣因內部人士拉地毯，在短短幾小時內價格暴跌94%，造成投資者損失超過40億美元。這起事件嚴重影響市場信心，也導致Pump.fun這類迷因幣發行平台的用戶與交易量下降。

根據Dune Analytics的數據，在LIBRA事件爆發後，這個Solana發幣平台Pump.fun的新用戶數從71.9萬人下降16.4%至60.1萬人，首次跌破週均10萬人門檻。此外，每週發行的迷因幣數量也下降了26.3%，從34.4萬枚降至25.4萬枚。而交易手續費收入則下滑32%，從12.4萬SOL跌至8.5萬SOL，是2024年12月底以來的最低數字。

🚀 延伸閱讀 ：阿根廷總統發文推廣「$LIBRA」代幣，遭控帶頭拉地毯！完整事件一次看

Solana資金外流，專家：不見得是壞事

投資者不信任等情緒，導致資金外流，有大量資產從Solana轉移至其他區塊鏈，如Arbitrum 或以太坊（Ethereum）。數據顯示，2月期間約有770萬美元轉入Arbitrum，690萬美元轉入以太坊。

然而，區塊鏈研究員Aylo在X上發文表示，這樣的市場「洗牌」對Solana的長遠發展來說，可能是件好事，因為這能提升標準並同時清除不好的行為。他認為，只有淘汰內部詐騙、提高市場標準，Solana才能吸引更優質的投資者和開發者，畢竟如果整個區塊鏈只依靠迷因幣或「賭博」行為，最終不會有長期價值，因此應該建立更有實際應用空間的生態。

Solana資本與用戶外流，反映出市場對迷因幣相關詐騙行為的強烈反應，而這場信任危機是否能成為Solana調整市場結構、建立更健康生態系的契機，仍有待觀察。

資料來源：CoinTelegraph、CryptoSlate

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。」

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。」

「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。

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。