全面守護顧客資產-AI應用智能防詐

• 數位金融

撰文／陳翠蘭

金融的AI應用 智能防詐

Fraud Prevention

日益猖獗的詐騙在全球造成嚴重的損失，促使各國金融及監管機構無不積極尋求防詐解方，玉山銀行不僅從2018年即已展開全面防詐體系的構建，為強化識詐、堵詐、阻詐能力，透過內部提升AI科技實力、聯合外部跨領域夥伴，建立起完整的金融防詐守護網。

根據Nasdaq Verafin反詐騙公司《2024年全球金融犯罪報告》顯示，2023年僅騙局詐騙和銀行詐騙就在全球造成約4,856億美元的損失，估計有3.1兆美元的非法資金在世界金融體系流動，而台灣最新的統計數字則是「每天達4億新臺幣遭詐騙」！

打造「玉山哨兵模型」

面對金融詐騙這項全球性的挑戰，各國金融及監管機構正積極部署各類精密的AI系統，像是整合機器學習或深度學習模型的「即時監控和預測分析」技術，透過「聯邦學習」架構跨機構合作打詐，以及防止身分盜竊的「生物識別」等，希望經由龐大的資料學習，能達到即時偵測異常現象、預測「推陳出新」的詐騙模式，並降低誤報機率。

為提升詐騙風險管理、守護顧客資產，玉山銀行早於2018年即展開全面防詐體系的構建，其中首創能在存、提、轉、匯等金流交易流程中，偵測異常帳戶的「玉山哨兵模型」，以及信用卡「智能詐欺預防系統」iEFPS，就是利用AI模型即時偵測異常活動，有效增強識別可疑帳戶、偵測信用卡盜刷交易的能力。而在外幣匯款交易部分，玉山建置了外匯智慧反詐平台，加強國際支付的防詐戰線。

建構「玉守防詐藍圖」

台灣有組織的詐騙約始於1990年代的電信詐騙，此後更蔓延擴及網路、投資、金融等範圍。玉山銀行為強化識詐、堵詐、阻詐能力，從內部借助AI科技力量，到外部聯合跨領域夥伴，雙管齊下形成「玉守防詐藍圖」。

Line 1 ：內部借助科技力量

訓練玉山哨兵模型

玉山於 2018年決心導入機器學習技術，建立異常帳戶偵測模型，是台灣首家將行內警示管理報表的複雜邏輯，轉換為模型因子的金融機構。從訓練出第一版玉山哨兵模型後，上線以來已歷經3次大改版，且加入每月重訓練（Retrain）機制，讓模型持續學習新型態的異常帳戶行為態樣，並積極尋求學界注入新技術，不斷精進模型偵測的效率與效能。

2023、2024年哨兵模型預測為警示的帳戶，占玉山警示帳戶的比例月均都達六成，為玉山每年減少約53.6名偵測人力、每天節省約325小時人工處理時間，而透過模型持續設控中的帳戶共計4,571個帳戶，防止7,182萬元資金持續擴散。

智能詐欺預防系統

據聯合信用卡處理中心統計，2024年國內發卡機構詐欺通報金額為31.2億元，顯見消費者用卡安全、銀行風險控管均備受挑戰。玉山信用卡透過專家經驗與AI模型，首創「玉山智能詐欺預防系統」iEFPS於2019年8月啟用後，不但解決以往必須仰賴大量人力及相關經驗的痛點，以人機協作方式精準偵測並全面防堵冒用交易發生，更藉此將「風險管理」轉化成創造業務發展的核心競爭力。

由於模型預測透過API方式提供給行內系統只需0.1秒，就能即時計算並回傳冒用機率的判斷結果，進而防堵風險；並同步透過玉山 Wallet App及簡訊等數位管道與顧客互動，顧客可藉著卡片管理自主掌控用卡風險，或於交易後透過消費通知確認是否為冒用交易，避免冒用風險持續擴大。

導入iEFPS至今，系統持續透過參數優化、專家經驗精進模型，而為因應市場風險快速變化，從每月提升至每週更新模型版本，因此以2024年為例，有效預防遭詐造成的損失金額便高達8.85億元（平均每月7,300萬元）。

Line 2：外部聯合跨領域夥伴

獨家與警政署合作「金融電信反詐騙平台」

2022年8月起，與警政署 165系統平台合作，一旦客服中心接獲民眾來電反映疑似詐騙或冒名行銷的電話、簡訊或網站等情事，便即時登錄內政部警政署「金融電信平台」通報 165，再由警方移請電信業者執行停斷話及關鍵字攔阻，從源頭減少民眾接觸詐騙的機率。至2024年底，已透過平台提供6,588筆黑名單資料。

獨家與警政署攜手「雙熊齊力 即刻反詐」合作專案

2023年8月起，與內政部警政署擕手簽署「雙熊齊力 即刻反詐」反詐專案合作意向書（MOU）。當民眾懷疑遭詐來電玉山銀行確認時，便即時同步165反詐騙專線三方連線，讓案件處理時間由原本的30鐘縮短為10分鐘。截至2024年底，165專線與相關詐騙諮詢來電近23萬通，其中24小時內金流於線上三方即時攔阻通話203通，處理金額累計約694萬。

透過以「心清如玉 義重如山」為核心的「玉守防詐藍圖」，是兼具策略、組織及人才的完善規劃，涵蓋了帳戶、信用卡、外匯等多元交易，同時運用AI科技全面提升防詐成效，建構起完整的金融防詐守護網，最重要的目標就是維護顧客資產與金融交易安全。