北富銀AI鷹眼即時阻詐，幫客戶守住逾3.1億血汗錢
AI技術和跨機構合作，已成為金融業反詐騙的新模式。北富銀2021年底運用AI技術，和刑事局合作建置；隔年7月，「鷹眼識詐模型」上路，如今擴大聯盟陣容、共13家銀行加入。「鷹眼」如何防堵詐騙？
五年前，台北富邦商業銀行為強化異常交易監控，首創「金融安全部」，兩年前更延攬到洗錢防制高手蔡佩玲掌舵。如今，身為北富銀金融安全部副總的她，主導推出的「鷹眼識詐模型」，擁有AI偵測專利已成為銀行阻詐利器。
2022年，在整體銀行警示帳戶數一年平均上升47％的同時，北富銀卻不升反降、減少約14％，整體占比更降逾四成。而從2022年7月鷹眼上路以來，直至2023年7月，北富銀已成功攔阻283件詐騙，阻詐金額超過新台幣3.1億元。
蔡佩玲曾是台北地檢署檢察官，在行政院成立洗錢防制辦公室後即兼任洗防辦組長，後獲派任為執行祕書，實務經驗豐富。她到北富銀金安部後，結合AI及大數據技術，建置可即時分析詐欺模式及監控預警的鷹眼模型。
成立金融安全部，「鷹眼」統籌全國數據
此前，北富銀內部統計，每月平均偵測到近6萬件異常事件，換算下來，必須花3000多個小時人力判讀，但準確率僅達萬分之5。
「行員螢幕前的黃燈一直閃不停，大家都很累！我就說，我們現在不閃那麼多次了，一旦出現紅燈，就直接管制帳戶與資金。」蔡佩玲描述「鷹眼」上線前後最大的差別，就是假設客戶出現異常行為，如存領大量現金時，行員一方面要對客戶進行關懷與詢問，另一方面也要注意眼前螢幕閃爍的警示黃燈。那倒不如直接將高風險的帳戶進行管制，直接禁提。
兩年前，各種證據顯示詐騙案件數竄升將是趨勢，因此北富銀決定自行開發AI預警模型。
富邦並非第一家，然而，有別於同業僅針對自身案件分析，蔡佩玲認為，歹徒攻擊是無差別的，漏了任何一項細節就不準確。為此，她堅持一定要蒐集全國性數據，並要有專業人員分析。
北富銀金融安全部副總蔡佩玲，主導推出的「鷹眼識詐模型」，已成功攔阻283件詐騙。蘇義傑攝
蔡佩玲主動找上刑事警察局尋求合作，直接拿到最完整、原始的全國性資料進行特徵分析。她強調，金安部是專責部門，任務就是日常緊盯交易判斷是否異常，其對數據的敏感度及精準判讀，更在開發模型過程中扮演關鍵要角。
提前三週偵測到異常帳戶，帶來三大成效
2022年7月，北富銀的鷹眼識詐模型落地應用，其原理是透過導入AI，在銀行帳戶變成「警示帳戶」前，透過模組中涵蓋多達40幾種的動態交易風險參數，來解析帳戶面臨的風險，並採取行動，例如暫時禁提、通報警方協防等，以此防堵並減少新的「警示帳戶」。
鷹眼識詐，希望可以比詐騙集團更快一步。蔡佩玲指出，現在可做到提前三週就偵測到異常帳戶，這些異常帳戶幾乎百分之百都會變成警示戶。
「鷹眼系統帶來三大具體成效！」提及實績，蔡佩玲說得振奮。首先，北富銀的每月高風險案件，平均從6萬件驟降到400件左右；第二，異常事件的人工審核時數，從每月逾3000小時大幅縮短99％、僅約30小時。第三是異常事件判讀的「精準率」，也是最關鍵的，從前是萬分之5，如今竟達70％。顯著成果讓鷹眼成為公私協力的最佳示範。
過去，北富銀179家分行的行員在第一線堵詐，除了遵循內部SOP，大多倚賴人眼及生活經驗養成的直覺，但有不斷學習進化的「AI同事」在旁協助，打怪時裝備更升級，大幅提升防禦力。
檢驗其阻詐成效，數據見真章。鷹眼系統上路以來至今年4月，命中可疑帳戶的精準度，由原本人工作業時期的0.12％，大幅提升至單月最高82.14％，效率大增約685倍。
13家銀行聯防，公私協力打資訊持久戰
今年，鷹眼識詐模型更啟動跨機構的合作。目前，由北富銀擔任總召，已攜手中信、玉山、元大等共13家銀行和刑事警察局共組「鷹眼識詐聯盟」。
蔡佩玲將合作模式比喻為「蓋房子」，最重要的前期解讀與規劃，北富銀已先完成；接下來要把「怎麼蓋」的建築技法和程序免費授權給同業，各銀行可依照自身資源選擇接入進階版或通用版。
「業務上競爭，但防詐要同行！」蔡佩玲指出，從前打詐是人流和物流戰，現在已演變為金流和資訊流、分秒必爭的持久戰，唯有公私協力，才能真正實現聯防效益。
編輯部製表
只是，AI同事再機警準確，也不一定比真人聰明，遇到關鍵時刻，仍須交由真人判斷。「我們的AI同事透過機器學習，輔助行員預判有問題的狀況，篩選過濾後，還是有少數案件的判斷彈性留給第一線同仁。」
蔡佩玲認知到生成式AI潛在被用於虛假身分及釣魚的風險，她認為當大部分腦力交給AI同事，真人同事就可專心做更多服務。
此外，強化人機協作，除增加識詐及阻詐成功機率，讓不肖分子無機可趁，更可避免銀行行員被詐騙集團收買的舞弊風險。
下階段任務：擴大成員、開發新模型
蔡佩玲透露接下來階段性的規劃目標。首先，是今年第三季首波聯盟成員將正式在其金融機構中部署鷹眼模型，將這一創新的解決方案推向實際應用。
第二階段，則是預計在今年第四季上路，北富銀將分享其第二波鷹眼模型，並擴大聯盟成員，進一步加強金融機構之間的協作，共同抵禦金融詐騙風險。
除了目前的加害者模型，蔡佩玲仍持續是開發「被害人模型」及「水房模型」，滾動式因應詐騙集團的多變詭詐。
舉例來說，目前詐騙集團多以現金密集度高的人頭空殼公司，如海鮮餐廳或農產行清洗贓款，或透過兌換虛擬貨幣跨境匯出。對此，就得加強AI偵測與行員識詐訓練，部署臨櫃阻詐的防護網。
她感慨，詐騙猖獗，也來自於民眾對金融機構的信任日益降低，「否則為何他們更相信投顧老師？還常誤會同仁的好意勸說，認為是『阻撓』他們賺大錢。」但仍要結合技術和宣導，不斷提升阻詐戰力。
她表示，金融機構縱使流程相當嚴謹，但高層的態度相當關鍵。去年，富邦金控在60年週年慶的當口，發布「金融安全數位藍圖」。當時，董座蔡明興宣示身為最後一哩路的守門員「責無旁貸」，而其投資金融安全及人才培育的力道，也是帶動全產業一起提升防禦力的關鍵。
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