本文重點
- 詐騙規模驚人：2025年九月單月詐騙財損達數十億元，銀行成為攔阻金流的關鍵防線，卻面臨安全與便利難以兼顧的雙重困境。
- 六大國際趨勢：包括可解釋AI、風控即服務、負責任AI、預防式模型、生態圈聯防及量子安全，為台灣提供轉型方向與借鑒經驗。
- 動態防護策略：採用風險基礎驗證，對低風險交易簡化流程，高風險交易加強把關，透過無感偵測技術，在不影響體驗下完成風險評估。
僅在2025年9月，單月累計詐騙案件數以千計，伴隨的財產損失金額高達新台幣數十億元，單日損失峰值甚至突破億元關卡。
這些數字不僅是冰冷的統計，更揭示了一個嚴峻的現實：儘管防詐意識已深植人心，政府監理機關與金融機構亦投入龐大資源試圖圍堵，但詐騙集團的手法卻如病毒般持續變異、推陳出新，對社會的金融穩定與信任基石構成極大的系統性威脅。
銀行的關鍵防線與雙重困境
在詐騙犯罪鏈中，絕大多數的非法金流最終都需經由銀行帳戶體系完成轉移。詐騙集團利用表面合法的人頭帳戶與車手帳戶，在極短時間內，進行資金的碎片化與多層次轉匯（Layering），人為製造金流斷點，使得不法資金迅速擴散，大幅增加了執法機關追查與凍結的難度。
這使得銀行體系陷入一個矛盾的處境：它既是遭詐騙集團濫用的系統，也是唯一能在資金移轉的第一時間點建立「斷點」、攔阻金流的關鍵防線。
因此，銀行在防詐戰略中承擔著艱鉅的雙重任務：既要堅守維護金融秩序的職責，也必須兼顧數位時代下顧客對流暢體驗的期待。風險控管措施若過於嚴格，增加的「摩擦力」（Friction）可能導致客戶操作不便、引發抱怨，甚至造成業務流失；反之，若把關過於寬鬆，則被害人的鉅額損失將難以追回，銀行聲譽亦將受損。
如何平衡「安全」與「便利」這兩個看似衝突的目標，已成為台灣銀行業最迫切的核心課題。
借鑒國際經驗：六大前沿趨勢
面對這場不斷升級的金融攻防戰，國際上的領先實踐提供了幾個引領變革、值得台灣借鑒的戰略方向：
一、從黑盒子到透明化：「可解釋AI」（Explainable AI, XAI）
傳統的人工智慧模型雖在偵測大規模異常交易上效率卓著，但其決策過程往往如同「黑盒子」，銀行內部風控人員與外部監理單位難以理解模型判斷的依據；一旦發生交易爭議或監理審查，銀行將難以自證清白。
國際上已積極推動可解釋AI的應用，例如透過圖神經網絡或注意力機制，將複雜的異常金流關聯網絡可視化，使AI的決策過程更具透明度與可追溯性。
新加坡星展銀行（DBS）即運用可解釋AI技術，不僅提升了詐騙偵測準確率，更能向監理機關清楚說明每筆可疑交易的風險評分依據。台灣部分領先銀行雖已展開初步應用，但仍需加速普及，以實現效率與監理問責的雙贏。
可解釋AI的決策過程具透明度與可追溯性，使複雜的異常金流關聯網絡可視化，提升防詐效率並方便監管審查。圖片來源：Shutterstock
二、賦能中小機構：「風控即服務」（Risk Control as a Service, RCaaS）
大型金控集團有能力自建先進的AI風控模型，但中小型銀行卻往往面臨資源與人才短缺的困境。國際金融科技領域已發展出模組化、雲端原生的防詐服務平台，允許資源有限的機構透過應用程式介面（API）即插即用，快速獲取頂尖的風控能力。
台灣若能由具公信力的機構，如金融資安資訊分享與分析中心（F-ISAC）或財金資訊公司，主導建置這類共享防詐基礎設施，協助規模較小的業者以可負擔的成本接入，將能有效縮小產業間的風控落差，實現「普惠風控」。
三、確保技術倫理：「負責任AI」（Responsible AI）
AI模型的訓練數據若帶有隱含的偏見，可能導致演算法對特定族群產生系統性的差別待遇，引發公平性爭議。國際監理趨勢已要求金融機構建立嚴謹的「偏誤檢測」（Bias Detection）與「模型驗證」（Model Validation）流程。
歐盟《人工智慧法案》（EU AI Act）即明確要求，高風險AI系統必須經過獨立驗證，確保演算法不會對特定族群產生歧視。
台灣金管會的監理指引雖已納入相關原則，但實務落實仍相對有限。未來應積極推動銀行將偏誤檢測制度化、常態化，確保先進的風控工具不會異化為新的爭議來源。（延伸閱讀｜醫學院用AI面試，竟刷掉數百位優秀女性與少數族裔⋯⋯科技為什麼也會偏心？）
四、防線前移的戰略：「預防式模型」（Proactive Models）
當前多數防詐措施仍偏重於交易發生後的攔阻，但國際趨勢強調將防禦陣線前移（Shift-Left），著重源頭管理。這包括在客戶操作初期即時發出風險提示，或在偵測到異常情境時，自動提升身份驗證層級（適應性驗證，Adaptive Authentication）。
台灣現有的「165全民防騙」網路與部分銀行推動的異常交易即時提醒機制，以及與電信業者合作的SIM卡異動防詐機制，均屬於前移防詐的成功雛形，極具進一步深化與推廣的價值。
英國的「授權推送付款詐騙」（Authorised Push Payment Fraud）防制機制，即要求銀行在客戶執行大額轉帳前，必須主動顯示防詐提示並確認收款人資訊，成效顯著。
五、打破數據孤島：「生態圈聯防」（Ecosystem Defense）
現代詐騙活動已形成跨域犯罪鏈，橫跨金融、電信、電子商務及社群平台，僅依靠銀行單點防堵已難以窺見風險全貌。國際上已出現跨產業的API協作平台，能夠在確保隱私合規的前提下，即時交換高風險指標與威脅情報。
台灣目前由金管會主導的「打詐國家隊」，已成功整合銀行與警政系統，實現可疑帳戶的快速通報與圈存。未來應積極擴大合作範疇，納入電信業者、電商平台、社群媒體乃至虛擬資產業者，形成真正意義上的跨產業智慧聯防網絡。
澳洲即建立了「詐騙網絡」（Scam-Watch Network），由政府、銀行、電信與科技平台共同參與，即時分享詐騙情資，大幅降低跨平台詐騙成功率。
六、佈局未來：「量子安全」（Quantum Security）
隨著量子運算技術的發展，現行主流的加密演算法恐在可預見的未來遭到破解，引發系統性金融風險。歐美國家已著手推動後量子密碼學（Post-Quantum Cryptography, PQC）標準的制定，並展開移轉測試。美國國家標準暨技術研究院（NIST）已於2024年公布首批抗量子密碼標準，多家國際銀行已啟動技術移轉計畫。
目前現有加密演算法可能遭量子運算破解，國際已開始制定抗量子密碼標準並推動銀行技術移轉。圖片來源：Shutterstock
相較之下，台灣金融界對此議題的關注度仍顯不足。為避免未來可能出現的資安「黑天鵝」事件，將量子安全納入長期技術藍圖已刻不容緩。
動態平衡：風險為本的智慧防護
導入這些先進措施能否徹底根絕詐騙？現實的答案是：它們可以顯著降低詐騙的成功率，但不可能完全杜絕。
原因在於，詐騙本質上是一場持續演化的攻防賽局，當銀行與監理機關加強防堵力道，詐騙集團必然會尋找新的漏洞。然而，透過更即時的攔阻、更全面的情報共享以及更智慧的風險判斷，至少能有效達成「讓不法資金難以立刻消失」的目標，大幅提高詐騙集團的犯罪成本。
要在安全與便利間達到平衡，銀行應採取精細化的「風險基礎驗證策略」（Risk-Based Authentication）。針對小額、在常用裝置上的低風險交易，可簡化流程以維持便利性；但對於大額或高風險特徵的交易，則應啟動多因子驗證甚至必要的人工複核。
更重要的是，多數防護措施應設計為「無感」或「隱形」存在。透過裝置指紋、地理位置分析、用戶行為生物辨識等背景智慧偵測技術，在不增加顧客摩擦的前提下，完成風險評估。
同時，銀行也應清晰地向公眾說明風險控管的邏輯與責任分攤原則，讓民眾理解這些機制是出於保護，而非刻意刁難。
台灣銀行業在金管會的嚴格監理下，基礎制度已相對穩健，但面對層出不窮的詐騙新型態，僅依賴現行的批次通報與事後圈存機制已明顯不足。
未來轉型的關鍵在於：強化可解釋AI的深度應用、推動共享防詐基礎平台、切實落實負責任AI原則、全面導入預防式風控模型、建構跨產業聯防生態圈，並提前規劃量子安全的戰略佈局。
