高雄刑大設計AI阻詐團開戶！測試攔阻率達8成　秒速判讀通報

▲高雄市刑大團隊創建AI阻詐團開戶預判刑爲模型，入選內政部全國黑客鬆競賽。（圖／翻攝畫面、下同）

地方中心／高雄報導

高雄市刑警大隊運用 AI 學習模型創建「AI驅動詐騙集團人頭帳戶識別警示系統」參加今年內政部黑客鬆海選獲得晉級！目前警方透過分析 200 筆已知的詐騙集團人頭帳戶開戶資料，歸納出包含 20 歲以下、60 歲以上高齡者、使用境外門號等多項開戶行爲特徵。

高雄市刑警大隊強調，透過讓AI學習，掌握這些開戶特徵後，可在帳戶成立的第一時間就進行風險預判，從源頭攔阻詐騙集團創設人頭帳戶，有效打擊詐團犯罪；該 AI 模型仍處研發測試階段，目前經測試該套AI決策模型，攔阻率已達 85％，未來可望導入民間金融機構，防堵詐團冒名開戶歪風。

高雄市刑警大隊指出，傳統偵查多半在事後追查金流，常遇到「帳戶持有者非詐團成員、贓款轉匯多層難以追查、甚至流散海外」等困境，造成追回難度極高。這套創新的判讀系統，將防線前移，高雄市刑大團隊將第一線辦案經驗數位化，將刑警實務觀察轉換成可訓練的特徵變數，交由機器學習模型學習判別高風險開戶行爲。

在第一線辦案中，詐騙集團除了以高薪誘收帳戶外，還常以假借求職、假貸款等名義誘騙收取民衆自然人憑證及開戶所需相關個資，歹徒得手後進行線上開戶與洗錢轉帳，讓原本無辜的民衆成爲人頭帳戶提供者，甚至面臨刑事責任與高額民事賠償。高雄市刑警大隊提醒，保護個資與自然人憑證是防詐的第一道防線。

該AI 模型是以 200 件真實人頭帳戶案件爲訓練基礎，萃取詐團盜用民衆資料開戶近三十項靜態與動態特徵，像是年齡分佈、戶籍與通訊地址是否異常、金融卡寄送地址不一致、是否使用 VPN 或境外 IP、申請時段分佈等。高雄市刑警大隊表示，模型能在「開戶瞬間」產生風險分數，當分數超過門檻即發出警示，供銀行啓動加強審查或暫緩開戶程序。

目前警方已與多家金融機構建立溝通渠道，擬將 AI 預警整合進銀行的 KYC 流程，作爲人工審查的輔助依據。高雄市刑警大隊強調，AI 並非取代人工，而是補足人力不足與 KYC 盲點，幫助行員在開戶第一線判斷是否需要進一步驗證或視訊面審。

對於自然人憑證遭濫用引發的爭議，警方指出，憑證技術本身具身分識別與數位簽章功能，問題在於憑證與密碼被不當取得；因此科技與管理雙管齊下尤爲重要。高雄市刑警大隊表示，未來將持續優化模型、擴增訓練資料，並配合金管會與銀行檢討更嚴謹的驗證機制。

高雄市刑大也呼籲民衆切勿將自然人憑證、身分證影本或金融資料交給第三方代辦，接獲可疑來電或訊息應立即向 165 反詐騙專線查證。高雄市刑警大隊強調，科技可大幅提升偵防效率，但打擊詐騙仍需政府、金融業與全民共同協力，才能從源頭切斷犯罪鏈，保障民衆財產安全。

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