近兩年來的防疫管制期間，詐騙集團手段不斷翻新，不少民眾就收到「可領防疫補貼」的詐騙訊息。最近年關將至，民眾忙著採買年貨、送禮拜年，正是資金需求熱絡的時期，可得小心詐騙集團又有新花樣！
根據2021年國家風險評估報告顯示，台灣詐欺犯罪金額高達新台幣700多億元，而依內政部警政署刑事警察局的資料，詐騙金額有高達九成以上是透過金融機構流出，換句話說，金融機構若能有效警示及阻詐，將可有效降低詐騙成功率。
運用AI模型篩出警示戶，提升攔阻成效
今年7月，台北富邦銀行（簡稱北富銀）協助警方破獲一起因販賣帳戶而被軟禁當車手的案件，破案的關鍵原因就在於分行行員的警覺性，讓車手無法順利取得贓款。北富銀板橋分行沈君芳協理提及，「當時我們察覺帳戶有異常狀況，因此對客人進行關懷提問，同時向其他銀行進行交易確認；當確定有問題，多位主管討論後決定對該帳戶禁提，在這段期間也聯絡警方到場，最後交由警方處理。」
沈君芳坦言，行員每天要處理上百筆交易，依據反洗錢態樣篩選出警示帳戶（警示戶），除了靠經驗，科技工具的輔助也至關重要。她以今年7月導入分行的「AI智能防詐模型」為例，過去一家分行每天要經手兩、三百筆交易資料，判斷標準就是一刀切（符合或不符合態樣），沒有辦法進一步分辨真偽；而透過AI模型的參數設定篩選後，每天只有四到五筆，行員只需針對少數幾筆交易進行關懷提問及追蹤，自然能提升攔阻成效。
最快兩週前做出預警，準確率高達七成
「金融機構是防阻詐騙犯罪的第一道防線，如果在前端就阻斷金流，保住被害人的錢，這才是最終目的。」北富銀金融安全部部長蔡佩玲副總經理強調。北富銀自去年12月投入開發「AI智能防詐模型」，今年6月完成建模，7月正式在分行臨櫃上線、8月網行銀上線、12月於ATM完成全通路上線，以人工和AI模型同步作業的方式進行比對；經過幾個月的測試結果，每個月人工報表產出的警示戶約6萬件，準確率為0.08%，AI模型產出報表則不到300件，準確率已達到七成！
「兩者最大的差異，人工報表可能當天發現警示戶，當天才找資料，若數量龐大還可能漏掉；而AI模型最快可以在兩週前就發現帳戶異常，提前做追縱。」蔡佩玲指出，臨櫃攔阻要等被害人出現在分行，再花時間關鍵提問，以了解狀況；AI預警不用等被害人到分行，就先對警示帳戶做控管，就算被害人有錢匯入，也無法提領或轉出，避免造成被害人金錢損失，而且因為帳戶被控管，詐騙集團就沒辦法再去騙人。這段期間，光是3個月經由AI自動攔阻的金額就超過300萬元，若加上臨櫃攔阻，成效顯著。
攜手同業建立聯防，打造金融安全環境
金融詐騙猖獗，已成為最嚴重的社會議題，北富銀繼分行之後，8月將AI模型運用於網路銀行、行動銀行，12月擴及到北富銀所有通路的ATM。相較其他金融機構目前幾乎都是使用人工報表，北富銀目前每個月警示戶不到100件，為業界平均件數的十分之一，而根據主管機關統計，2022年1到9月台灣全體銀行警示帳戶數較前一年同期增加52.1%，北富銀的警示戶則大幅減少36.2%。
蔡佩玲指出，目前的AI模型是「加害人模型」，就是將有問題的帳戶進行分析，然後找出其中的風險因子。除了建立內部阻詐防線，北富銀也希望將攔阻詐騙的經驗與know-how分享出去，跟同業合作，蒐集更多數據來完善AI模型，打造更安全的金融環境。蔡佩玲認為下一步是發展「被害人模型」，將諸如詐騙SOP、被害人的行為特徵等做為參考，之後只要符合預警條件，銀行的關懷就先到或是交易程序就不一樣，為帳戶安全做把關。
對於層出不窮的金融詐騙，蔡佩玲再次提醒，「金融機關只能在民眾被騙之後想辦法補救，要避免被詐騙，最好方式還是『錢不離身，資訊不離身』。」
