報導摘要

這篇報導深入訪談了BioCatch全球諮詢資深總監Seth Ruden，他闡述了金融機構在當前複雜的詐欺環境中，如何透過創新策略來強化防範措施。傳統基於規則的系統已不足以應對不斷變化的威脅，銀行正積極轉向更為精密的風險評分模型和圖形異常偵測技術。報導特別指出，跨渠道詐欺的興起，尤其透過社群媒體發起的詐騙（如愛情詐騙、殺豬盤和求職詐騙），已導致銀行案件量急遽增加。Ruden強調，行為生物識別、設備指紋辨識和網路情報等行為情報工具，對於建立強固的防禦體系至關重要，它們能提供新的數據點和偵測機會，被視為當前金融機構在詐欺防範領域的「必備」投資。

資安風險

當前金融機構面臨多重嚴峻的資安風險。首先是傳統防線的不足：僅依賴規則的系統難以有效識別新型態或變種的詐欺模式，導致防線出現漏洞。其次是跨渠道詐欺的擴散：隨著數位銀行和行動錢包的普及，用戶在不同平台間的交互行為增加，為詐欺分子創造了更多利用社群媒體等渠道進行誘騙，再將詐欺行為導向銀行帳戶的機會，形成防不勝防的複合式攻擊。社群媒體的廣泛使用使其成為詐騙溫床，用戶容易因資訊不對稱或情感連結而上當受騙。此外，詐欺手法的演進速度遠超防禦更新，使得金融機構難以跟上威脅的腳步，潛在風險持續增高。

安全影響

這些資安風險對金融機構及其客戶帶來顯著影響。最直接的影響是財務損失，詐欺案件的增加直接導致銀行和客戶遭受資金損失，影響營運利潤及個人資產。其次是聲譽受損，頻繁的詐欺事件會嚴重損害銀行在客戶心中的信任度與品牌形象，影響客戶忠誠度和新客戶的獲取。從運營層面來看，處理日益增多的詐欺案件將導致運營成本增加，包括調查、追回資金、客戶服務等資源投入。最重要的是，客戶對數位交易的信心動搖可能減緩金融服務的數位化進程，甚至促使部分客戶回歸傳統交易方式，阻礙金融科技的發展與普及。

行動建議

為有效應對這些威脅，報告提供了具體建議：

1. 導入行為情報技術：金融機構應優先投資行為生物識別、設備指紋和網路情報，以偵測用戶行為中的異常模式，提供早期預警。
2. 升級詐欺偵測模型：從單純的規則導向轉向結合機器學習的精細化風險評分模型，以更廣泛地捕捉新型詐欺行為，並優化警報準確性。
3. 實施詐騙劇本模擬：借鑒網路安全領域的「紅隊演練」，定期進行詐騙情境模擬，主動發現內部控制弱點和漏洞，及時修補。
4. 加強跨部門協作：促使資安、風險管理和客戶服務等部門緊密合作，建立快速響應機制，共同應對跨渠道詐欺。
5. 提升客戶安全意識：透過多渠道宣導，教育客戶識別常見的社群媒體詐騙手法，提高其警惕性，從源頭減少受騙的可能性。

結論

總而言之，面對日益複雜且不斷演進的金融詐欺威脅，特別是社群媒體引發的跨渠道詐騙，金融機構必須從傳統的被動防禦轉變為主動、智慧型的防範策略。Seth Ruden的觀點明確指出，行為情報的應用已成為建立堅固防線的基石。透過導入先進的行為生物識別技術、優化風險評分模型，並定期進行詐騙劇本模擬，銀行不僅能有效降低財務損失，更能保護客戶資產，維護自身的聲譽與客戶信任。未來的金融安全將高度依賴於對用戶行為的深度理解與精準分析，這將是金融機構在數位時代持續領先的關鍵。