凱基銀行表示,本次計畫已完成第二階段驗證,透過AI模型分析與跨行資料學習,警示帳戶辨識精確率(Precision)提升5.6倍,有效強化異常帳戶辨識能力,同時降低誤判情形,未來將規劃導入實際應用,進一步提升防詐效率。凱基銀行指出,該聯合學習計畫自2024年啟動,在金管會金融市場發展及創新處指引下,運用超過2,600萬筆交易資料及逾50種詐騙標註特徵,透過台灣人工智慧實驗室平台共同建立金融業專屬AI防詐模型。
不同於傳統資料集中分析方式,聯合學習技術可讓各銀行在不交換原始資料的情況下,共同訓練AI模型,在兼顧個資保護與資料安全的前提下,整合各金融機構累積的詐騙樣態與風險特徵,提升對新型態詐騙及異常交易的辨識能力。凱基銀行表示,過去各銀行防詐模型主要依靠自身交易資料建立,對於跨機構或低發生率的新型詐騙手法可能存在辨識限制。透過跨銀行聯合學習,可擴大AI模型學習範圍,掌握更多元的異常交易特徵,強化金融防護網。
此外,凱基銀行也持續打造「AI-RADAR智能雷達防詐網」,從責任阻詐、精準阻詐、臨櫃阻詐、協力阻詐及科技阻詐五大面向推動防詐工作,並將AI智能偵測模型導入風險管理流程,協助第一線人員更精準掌握可疑交易訊號,提高詐騙攔阻效率。凱基銀行強調,未來將持續深化AI與數據科技在金融風險管理及防詐領域的應用,並與政府、金融同業及科技夥伴合作,共同打造更安全的金融環境,守護民眾財產安全。
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