文：錢逢鳴
近年來，台灣的詐騙案例越來越多，根據刑事局統計，二〇二三年台灣詐騙總金額超過新台幣八十八億元，創歷史新高。因此，使用人工智慧（Artificial Intelligence，AI）技術在防詐騙領域的應用日益受到關注，有許多企業開始針對AI在防詐騙中的應用進行研究。
AI在防詐騙中的應用主要體現在以下幾個面向：
詐騙檢測與預防： AI可以通過機器學習和深度學習等技術對大量的交易數據進行分析，發現詐騙模式和行為。例如，金融機構可以利用AI系統分析客戶的交易行為模式，及時檢測到異常交易，從而防止金融詐騙活動。
身份識別與驗證： AI技術可以應用於身份識別和驗證領域，通過分析用戶的行為、設備信息和生物特徵等數據，確保交易參與者的真實身份。例如，一些在線平台可以利用臉部識別技術對用戶進行身份驗證，防止帳戶被盜用進行詐騙活動。
即時風險評估與監控：AI系統可以通過對交易數據的即時監控，識別可能存在的詐騙風險，及時採取措施防止損失擴大。例如，電子支付平台可以利用AI系統對用戶的交易行為進行監控，發現並阻止可疑交易。
除了以上優勢外，AI在防詐騙中仍存在著一些挑戰：
對抗詐騙策略的變化： 詐騙集團不斷改變策略和手段，使得傳統的防禦方法可能無法及時應對新型詐騙行為。AI系統需要不斷更新和優化，以應對不斷變化的詐騙環境。
誤判率和偏見問題： AI系統可能存在誤判率和偏見問題，影響到正常交易和服務。例如，某些AI系統可能會將合法交易誤判為詐騙行為，或者對某些用戶進行歧視性處理。
人工智慧技術對於防範詐騙具有重要的意義和價值，但仍然面臨著一些挑戰。政府及企業需要通過技術創新和法律法規的完善，進一步提高AI系統的準確性和公正性，以有效地保障交易的安全和可靠性，同時守護人民的財產安全。
