隨著全球每年詐騙損失超過1兆美元，打擊詐騙已成為各國重點議題。在「FinTech Taipei 2024 台北金融科技展」上，台灣金融業與新創科技公司、政府部門攜手合作，運用AI技術打造6大防詐實證模型，鎖定ATM、臨櫃、網銀、行動銀行、保險、證券及授權支付等詐騙熱點，實現偵測與預警，神鬼鬥智全面阻詐！
防詐科技的進程與應用
自2013年引入大數據分析以來，金融業持續運用科技詐，從傳統偵測方式到AI與機器學習的智能偵測，再到EMV晶片感應和生物識別技術，不斷升級。165詐騙專線「打詐儀錶板」數據統計，每日監控超過500件詐騙案件，涉及金額從1億至5億元，顯見詐騙層出不窮，防範詐騙必須依賴公私合作，聯合防堵才能有效應對。
6大聯合團隊揭示防詐新技術
本次FinTech Taipei 2024金融科技防詐成果發表會上，由金管會、台灣金融服務業聯合總會與台灣金融研訓院指導，4組聯合自主實證團隊、2大共創工作坊展示了多項防詐技術突破。
1.鷹眼識詐聯盟AI模型
由台北富邦等8家銀行組成的鷹眼識詐聯盟，跟數發部、刑事局、165詐騙專線合作，是實證案中第一個落地，金管會要求未來所有銀行都要加入，預計明年上線。
北富銀副總經理蔡佩玲表示，金融業打詐的痛點主要來自：一，受限個資法等法規，業者之間無法直接交換資料。二，詐騙樣態指引發布以及分析需要時間。鷹眼識詐聯盟引進AI LAB的AI聯合學習技術創建模型，透過隱私權的強化保密技術，在資料不共享下，統一協作欄位，成功納入上百萬筆金融模擬之公開資料實際驗證可行性，不再像過去被動等待警政機構層層轉達，真正做到快速通報犯罪手法。
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為減少詐騙案件，2024金融科技展中透過科技防堵金融系統詐騙，有非常亮眼的成果展示。
2.結合電信與金融數據支付詐騙阻斷計畫
艾思艾專案總監簡佳洪指出，台灣金融業遭受偽冒指數呈直線成長，Whoscall用戶回報疑似詐騙及騷擾電話及簡訊數量年年暴增，尤以銀行業最顯著；在常見的授權支付詐騙中，以個資盜刷、帳單繳款詐騙、購物詐騙以及政府/銀行詐騙最普遍。
由走著瞧、信成科技、台企銀、合庫等業者合作，針對各種授權支付詐騙手法，提出雙場景阻詐技術。一方面，台企銀、合庫向Whoscall提供電話白名單，一旦用戶收到自稱是銀行客服的可疑電話，可以回報是否異常；另一方面，台企銀與合庫聯合訓練模型，雖然各有各的主要詐騙樣態，但兩者合作可以發現第三種樣態，在資金移轉當下即時偵測、阻擋可疑交易，阻斷詐騙金流發生。
3.「跨金融聯合學習科技防詐案團隊」
國泰世華、新光銀、中信銀及玉山銀共同訓練AI防詐模型，熟習4家銀行的詐騙樣態，做到即時預警。國泰世華表示，過去打詐的痛點之一，就是單一金融機構收集到的詐騙樣態可能是稀少事件。由於每家的客群異常樣態不一樣，有些著重ATM、有些著重網銀，各自貢獻變數經討論後建模，效果更好。
本模型使用由國泰團隊開發的cafe聯合學習框架，符合金融業高資安規格，不必分享客戶資料即可實現跨銀行詐騙樣態識別，並提升異常帳戶識別率20%。
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透過實體的展示讓民眾了解與體驗與認識破解金融詐騙。
4.壽險理賠樣態共享生態圈團隊
成員包括網創資訊、台灣亞馬遜、新光金控、新光人壽及台灣人壽。在建模之前，要先疏理跟定義險種及資料欄位，比如說什麼叫實支實付？定義之後才能建模。新壽或台壽都會有一些非主推的保單，跨機構合作，可以互補不足；為保護個資，使用生成式AI做成一批合成資料，不屬於任何一個客戶，但特徵跟樣態跟原始資料幾乎一模一樣，有助建模。
新光人壽總經理廖承旭表示，運用聯合學習後的模型，藉由理賠樣態共享，提升理賠AI應用模型成效，有效減少誤判和漏判情況，共同防治保險犯罪，強化壽險業風險聯防機制。
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AI科技的發展下，金融業者也非常投入在推廣防詐識詐觀念的推廣。
創新防詐提案：AI分析判決書與「獵狐計畫」
在金融研訓院舉辦的「防範詐騙及金融犯罪金融科技共創工作坊」中，兩支傑出團隊也提出了創新提案：
1.「當判決書遇到AI-」
由台灣集保、國泰世華、永豐金控等業者合作，運用Gen AI分析判決書結合商工資訊運用，產出具高風險犯罪因子的潛在關聯名單，以強化金融機構的姓名及名稱檢核程序，強化風險管控機制，進而提升金融體系的安全性。其次，透過AI判讀大量的判決書找出大量的犯罪手法，找出態樣調整防詐偵測模式，可以帶來金融機構的預防風險建議，進行教育訓練。
2.「獵狐計畫」
由櫃買中心、合庫、台銀、富邦銀、匯豐銀等業者合作，聚焦防範證券投資詐騙，搜集因為投資標的資訊不足的偽冒名義詐騙案，像是香港「仙股」詐騙和假投資群組，用科技掌握最新詐騙趨勢，為金融機構提供即時防範建議，加強證券投資安全。
台灣在打擊詐騙上的創新技術，於今年FinTech Taipei 2024中大放異彩。隨著AI與聯合學習技術的應用，台灣的金融科技展現出強大的反詐能力，有機會成為亞太區域的防詐標竿。
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