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玉山金融無塵室攜手XREX交易所 補上防詐斷點

玉山金融無塵室專案負責人、玉山銀行智能金融處資深副總工程師林鉦育,與XREX集團執行長黃耀文,在XREX集團旗下的Podcast節目《Web3 大西進》中解析這項跨業合作。XREX交易所是專案中唯一參與的虛擬資產服務商。XREX集團/提供
玉山金融無塵室專案負責人、玉山銀行智能金融處資深副總工程師林鉦育,與XREX集團執行長黃耀文,在XREX集團旗下的Podcast節目《Web3 大西進》中解析這項跨業合作。XREX交易所是專案中唯一參與的虛擬資產服務商。XREX集團/提供

銀行知道客戶是誰、帳戶如何往來,卻未必能掌握資金進入區塊鏈後的完整流向;而鏈上交易雖可追蹤,單憑錢包地址卻未必能辨識背後的身分。打擊金融犯罪無法單打獨鬥,因此銀行需要交易所的鏈上分析;交易所也需要銀行與電信資訊,補足判斷依據,玉山金融無塵室與XREX交易所為此合作,補足詐騙斷點。

玉山金融無塵室是台灣第一個以「去個資化資料共享」為核心的跨金融機構防詐基礎設施。「無塵」是指去除資料中的個人資訊,讓銀行、電子支付、電信與虛擬資產業者在保護敏感資訊與商業機密的環境中,共同分析可疑金流與異常行為。專案已完成第一階段概念驗證(proof of concept,POC),並擴大至第二階段的跨業合作。

玉山金融無塵室專案負責人、玉山銀行智能金融處資深副總工程師林鉦育,與XREX集團執行長黃耀文,在 XREX集團旗下的Podcast節目《Web3 大西進》中解析這項跨業合作。XREX交易所是專案中唯一參與的虛擬資產服務商(virtual asset service provider,VASP),提供鏈上與平台端資料並參與分析建構,並藉由銀行與電信端的資訊改善自身偵測模型。

林鉦育指出,傳統金融的鏈下資料和區塊鏈金融的鏈上資料各有特性。如何整理不同來源的資訊、建立可共同分析的模型,是銀行與虛擬資產業者須一起解決的問題。

黃耀文表示,XREX 交易所長期分析區塊鏈金流,能從涉及加密貨幣與穩定幣的詐騙、洗錢活動中找出鏈上線索。但若缺少銀行與電信資料,這些線索仍難拼成完整的風險樣貌。

電信業者的加入,則讓研究涵蓋更多線索。林鉦育分享,這次實驗納入裝置型態、位置與操作行為等資料,找出單靠一個產業較難發現的風險特徵,有效降低詐騙與洗錢風險。

黃耀文以資安產業經驗分享,銀行即使掌握有助於偵測威脅的資料,也可能因個資、企業機敏資訊與信任問題,難以向外分享。玉山金融無塵室提供了合作契機,讓他立即決定讓 XREX 交易所投入資源參與。

林鉦育說明,團隊先從金融機構間合作開始,建立加密、去個資化與機密資訊處理機制,並與主管機關、內部法遵及法務單位溝通,檢視對顧客的資料使用承諾,確認參與人員、使用方式與相關規範,再擴大跨業合作。

以XREX交易所為例,雙方先挑選適合使用、能與金融資料欄位整合的鏈下資訊,採用一致的處理方式;鏈上資訊則由XREX交易所處理後,再納入無塵室分析。

黃耀文表示,XREX交易所原本主要掌握鏈上交易、平台操作、使用者裝置與 IP 位址等資訊。參與專案後,團隊更清楚看見缺少銀行與電信資料所造成的判斷盲點。

交叉比對時,若玉山或電信端已示警,XREX交易所卻仍判為低風險,團隊便能人工檢視是否漏掉重要特徵,再調整模型,將其他機構的發現轉為改善自身偵測能力的依據。他也強調,偵測無法百分之百準確,誤判正常使用者也會造成困擾。因此,團隊必須持續提高準確率、降低誤報與漏報,兼顧資金安全及使用體驗。

林鉦育表示,團隊已導入人工智慧,協助尋找可判斷風險的特徵,也就是「風險因子」,並調整模型。AI能持續探索,擴大人工逐一檢視的範圍。

實驗已測試約300至400個因子,但並非每個都有效。團隊希望由AI找出關鍵特徵,再由人員評估、推動實際應用。至於讓AI依模型表現,自動調整因子與模型,仍待後續整合系統。

黃耀文認為,攻擊者使用AI,防禦端也必須善用AI,才能跟上詐騙的變化。林鉦育則提醒,環境與行為改變,模型準確率也會波動,但金融機構保護顧客的承諾不能降低。

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