隨著詐騙技術日益翻新，銀行與詐騙集團在智慧科技應用上的競賽，早已超越了傳統監管與話術攻防，演變成一場以人工智慧（AI）和資源為核心的較量。金融機構逐步認識到運用AI預防詐騙的重要性，並藉由成立各類「聯盟機制」，試圖透過跨行合作打擊詐騙行為；然而，在現實運作中，這一策略卻面臨多重挑戰，恐難以構建一個真正完整且高效的防詐網絡。
一、資訊共享受限：競爭與顧慮成絆腳石
AI阻詐技術的核心在於大量且高質量的數據。各家銀行若能及時共享交易異常資訊，將大大提高AI模型的預警能力。然而，現實中，銀行之間為了維護自身客戶隱私及商業利益，對於數據共享往往抱持高度戒備。儘管政府推動「聯邦學習」等技術，試圖在不洩漏原始數據的前提下促進合作，但由於各家銀行的數據格式、處理標準存在明顯差異，跨行資訊交換仍屢遭瓶頸。尤其在面對詐騙集團不斷翻新作案手法，例如利用AI語音合成進行Deepfake詐騙或藉由操控人頭帳戶實施連環轉帳時，現有的資訊共享機制無法做到即時通報與反應，致使單一銀行的監控無法形成有效聯防。
二、技術發展不均：戰力差距給詐騙集團可乘之機
目前，大型金融機構如國泰、富邦等已投入巨額資源進行AI技術研發，試圖藉由先進的監控演算法及大數據分析，提前識別異常交易。然中小型銀行在技術與算力上的明顯不足，使得整個金融體系呈現明顯的戰力落差。詐騙集團正是利用這一弱點，經常測試各銀行的防詐標準，並主動選擇技術相對薄弱、監控較寬鬆的金融機構作為洗錢跳板。一旦部分銀行的AI模型尚未成熟或無法即時捕捉異常，詐款便會迅速在各銀行間層層轉帳，最終流入海外或轉換為虛擬貨幣，令追蹤難度驟增。同時，由於公股銀行與民營銀行客群特性各異，單一AI模型無法兼顧所有用戶行為，若缺乏妥善的對齊與校準機制，易造成風險評估偏差，誤判或漏判均可能嚴重影響金融服務效率與用戶信任。
三、法規滯後：監管跟不上技術革新的步伐
政府為鼓勵金融業運用AI阻詐，雖已出台各項推動措施，但現行法規仍未能及時因應技術變革。現行法律對於銀行如何利用AI分析並即時凍結可疑交易尚存模糊之處。例如，若AI系統在短時間內偵測到可疑交易，銀行往往仍需依據法律規定進行人工審查，這種延遲讓詐騙集團有機會在審查前迅速轉移資金。再者，跨行攔截機制受制於資訊交換的法律限制，銀行間無法實現即時同步凍結，致使詐款仍可在各行之間迅速流竄。此外，現有監管對虛擬貨幣交易的規範尚不完善，詐騙集團可利用監管空白，將資金輕易轉入數位貨幣市場，一旦進入虛擬貨幣交易平台，資金追蹤便變得極為困難。政府如不能迅速修法，賦予金融機構更明確的操作權限及跨行合作機制，AI阻詐策略便難以落實。 （相關報導： 不只科技、網路業有出路！未來10年「最熱門14款職業」曝光…這些工作都能居家上班 ｜ 更多文章 ）
四、民眾配合度不足：防詐措施或影響用戶體驗
強化AI阻詐措施雖有助於保護金融安全，但同時也可能對一般用戶的交易體驗造成影響。部分銀行因AI系統誤判正常交易為可疑交易，導致客戶在進行轉帳或提款時遭遇額外驗證或暫時凍結，進而損害用戶對銀行服務的信心。此外，為防範詐騙車手，銀行在ATM中推行人臉辨識技術，雖可提升識別效率，但也引發隱私權爭議。當系統誤將正常用戶標記為可疑對象時，不僅可能影響該用戶的正常交易，更會引起公眾對金融科技監控措施的質疑，降低民眾配合度。若無法獲得足夠支持，金融機構推行的AI防詐措施將大打折扣。
