AI阻詐「打群架」 警方新系統聯手金融聯盟 盼搶先設防線
金融詐騙猖獗，手法更是防不勝防，即便警方偵破犯罪集團、鎖定了帳戶，民眾的血汗錢，大多仍然難以追回。因此銀行機構，近年紛紛組織聯盟，更積極發展新系統，借助刑事局的資料和樣本模型，訓練AI，設法在詐騙集團剛啟動異常交易時，就攔下金流。不過防詐效能是否可以顯著提升，資安專家認為，仍得看金融業彼此的資訊交換狀況。
防詐抓詐無先後之分，新的天羅地網，已經悄悄架起。
刑事警察局詐防中心金融股股長洪丞奇：「這個平台它可以顯示，就是ATM銀行的代碼，以及它機台的代號，所以其實受理單位可以在第一時間，就可以知道說，這個歹徒在哪一個機台去做提領，那所有的銀行，也都有加入這樣的聯防的系統。」
不僅能循線追蹤詐騙集團取款位置，受害者的辛苦錢被轉了幾手，還是流向了非實體帳戶就快變成虛擬貨幣，頁面當中都一目了然，今年二月全新上線的警示帳戶聯防系統，運作首次亮相，警方期盼能有效聯手金融業夾擊不法之徒，ATM螢幕突然跳出警示畫面，提醒要轉帳的民眾多想兩秒，先向銀行確認再動作，原因是對口帳號有明確風險，在AI協助下，銀行在這一回防詐對決中暫時勝出。
台北富邦銀行金融安全部副總經理蔡佩玲：「我們的AI同事它會在過交易的時候，去算所有交易的分數，然後它就會第一時間跟我們講，那我們把所有資料撈出來，發現它可以在被害人被騙之前，就被害人去報案之前的，三個禮拜到一年，AI同事都有正確去做攔阻，它先學習了詐騙集團怎麼做，所以它回到我們的正常交易的時候，只要它發現這個交易，跟詐騙集團的做法一樣它就會舉手。」
盡可能超前部署，起因詐騙集團的應對速率，讓金融機構芒刺在背，即便和警方攜手組成的「鷹眼聯盟」，已經運作有時。
台北富邦銀行金融安全部副總經理蔡佩玲：「詐騙集團他之所以可以在金融機構，把這個錢轉來轉去，其實他利用的是金融機構跟金融機構之間，資訊不透明，那36家銀行在今年會推出一個最重要的，叫做鷹眼照會，那鷹眼照會它其實是透過一個大平台，各家銀行都可以在不到一秒的時間內，就交換帳戶有哪些資訊有問題。」
利用AI金融機構跨行組團群攻，成了當前趨勢，包括國泰金等多家銀行，推動的「聯邦學習模型」，藉由分享詐騙樣態，增加可疑帳戶的辨識機率，由金管會推動成立的「金融產業科技聯盟」中，各家業者交流後也有所斬獲，例如玉山金的「金融無塵室」，假設A帳戶已經被宣示為可疑，透過系統比對其餘金流經過的帳戶，也將通通被設控攔截贓款。
刑事警察局詐防中心金融股股長洪丞奇：「那設控帳號最主要的目的就是，裡面還有錢，我們可以即時把這個錢圈下來，不讓它再被移轉出去。」
數辰創意科技執行長高辰晞：「這些模型就代表是一個，一般人物的狀態，那他的使用習慣會有一個，類似像我們都是一般大眾，我們不會每一次今天忽然，平常都只有1千2千，都去ATM領錢，忽然間跑去銀行，匯了一個30萬50萬100萬，這個都是異常。」
其他正在驗證的應用做法，包括結合ATM的攝影鏡頭，運用AI分析提款人，不過技術仍有明顯瓶頸。
數辰創意科技執行長高辰晞：「每一個人在這樣的樣貌上，其實大家行為是不一樣的，所以它其實沒有辦法去，完全是精準的去做到這樣的判斷，因為我們可能沒有那麼多的資源跟能量，去做到一對一，因為我們也是一個很（法治）治安的國家，所以沒有辦法做到去識別化以後，還可以針對到一對一這個動作。」
模型中的樣本有限，但是車手外觀和行動方式，可能性無限，而且帳戶交易狀況，攸關各金融單位自身利益，不可能完全開誠布公。
來毅數位科技副總劉彥伯：「這種大數據模型的這種演算，事實上還是會導致很多的誤判，所以變成說銀行端不能完全百分之百，去使用這樣的模型這種模組，直接放在銀行端然後就不管它了，詐騙集團目前的方式，還是透過大量的人頭帳戶的這種生成，然後再來是因為，現在有很多的非實體銀行，所以它是透過這種所謂線上銀行，來做開戶然後來做交易，那這個部分就不是所有的銀行端，都有辦法可以去發現它。」
專家建議，除了公部門應加入建置共同標準的數據模型，第一線臨櫃驗證，仍然是銀行防詐重要保險機制。
刑事警察局詐防中心金融股股長洪丞奇：「我今天帳戶變成警示帳戶，其實就沒有太大的意義，因為我會變警示帳戶，代表我民眾去報案了，然後這個帳戶已經確實，被拿來作為詐騙工具，然後我們會發現，很多警示帳戶裡面的錢，其實都沒有的。」
人力銀行最新調查指出，有8成65的受訪上班族表示曾經遇過詐騙，平均財損達21萬，而過去一年警政署統計，國內被警示的人頭帳戶多達14.9萬，金融機構最大苦主，又以中華郵政的1萬691戶最多，和前一年相比暴增77%，能不能「魔高一尺道高一丈」，銀行對抗詐團的鏖戰成本，是信譽和用戶的人生。
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