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銀行防詐預警論壇/孫偉真 三道防線揪出異常

面對日益嚴重的商業詐欺案件,美商鄧白氏台灣區總經理孫偉真指出,鄧白氏擁有獨門的「三道防線」解決方案,從企業基本資料、數位身分資料、交易歷史記錄等三個面向進行核實,透過AI及機器學習的協助,讓電腦主動揪出可疑的資料,可以大幅省下人工查核的成本。

孫偉真指出,商業上常見的詐騙行為,支票詐騙是很傳統的方式,但近年有愈來愈多與數位身分相關的詐騙,根據美國聯邦貿易委員會消費者警戒數據庫資料顯示,從2019到2020年底這段期間內,詐欺案件量共成長27%,但身分盜用的案件量,卻成長高達113%,也就是翻了一倍以上。

特別對金融業而言,遭遇詐欺將帶來巨大的風險,外部顧問有什麼工具可以協助?孫偉真指出,以鄧白氏為例,已經設計出一套明確的架構,總共分為三道防線,揪出高風險的交易對象。

孫偉真表示,第一道防線是企業基本資料,舉凡公司名稱、地址、電話、成立年限、員工人數、營業額等,這些資料的性質本身多屬於公開資訊,透過比對基本資料,最直接的效果,在於知道交易對象是否合法、是否真實存在,如果有一家公司完全查不到,便無法通過第一道防線的驗證。

第二道防線,則是時下最重視的數位身分議題,孫偉真表示,數位身分資料包括電子郵件、裝置IP位置、網域名稱(Domain Name),甚至是數位指紋採樣等面向。

孫偉真指出,過去就曾接過一個有趣的個案,客戶的交易對象製作了非常精美的網站,但是去檢驗其數位身分時,卻發現這間宣稱營運多年的公司,其網域卻只註冊一年、甚至是不到二個月,這些都是異常的徵兆,可透過此道防線來替客戶示警。

孫偉真表示,對於坊間常見的網路釣魚、詐騙型電郵等,都有機會透過第二道防線抓出來防堵。

第三道防線為交易歷史記錄,孫偉真指出,這道關卡檢視包括營運及財務狀況、運輸資料,以及透過鄧白氏資料庫的詐欺集團警示、被查詢次數等要素,檢核對象過往的紀錄是否存在風險。

孫偉真表示,在這個年代,壞人的詐騙手法也會進化,因此更需要明確的資料,佐以AI、機器學習等機制的協助,以系統化、自動化的武器,去面對多樣的跨國詐騙,造就有效率的跨國徵信。

詐騙 詐欺 機器學習

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