明年編列預算73億防詐 卓榮泰盼阻詐成為生態系
匯流新聞網.2024年9月16日 13:41

明年編列預算73億防詐 卓榮泰盼阻詐成為生態系 239

CNEWS匯流新聞網記者潘語綺/台北報導

明年度中央政府總預算編列中,有新台幣73億元用於防詐,行政院院長卓榮泰今(16)日對此表示,民調顯示國人最關心之一就是打詐,而在打詐過程中,金融體系是民眾容易受到歹徒欺騙的單位,政府與民間單位透過宣導、報告等,讓整個防詐成為一個生態系,所以金融體系的銀行若能多一分對民眾的關懷,打詐成效勢必更為增加。

卓榮泰今日視察「國泰世華商業銀行臨櫃關懷阻詐執行情形」,除聽取銀行防詐作為簡報外,也觀看銀行安排與警方共同打詐的情境模擬,過程逼真。

根據內政部警政署統計,國泰世華銀行2023年臨櫃攔阻詐騙金額逾12.8億元,位居金融業之冠;今年1月至6月,臨櫃成功攔阻詐騙案件也逾1000件,金額超過8.2億元。

國泰世華銀行運用臨櫃關懷所蒐集超過5000多個案例,分析受詐騙民眾及詐團利用的人頭部兩種不同態樣,歸納整理民眾受騙、臨櫃匯款最常用的詞彙,包括:借貸、裝潢、投資等,讓行員在臨櫃關懷時能快速辨識可疑的行為。

卓榮泰指出,打詐過程不只是在臨櫃,更要變成生態系,因為詐騙集團各種手法、樣態都有超乎想像;政府責任是讓人民知道,政府和民間業者如何對抗詐騙集團,並透過宣導、報告等,告訴民眾去查詢、探尋事情真偽。

卓榮泰也期待,國泰世華銀行阻詐的典範例子能推廣出去,讓所有銀行了解,政府與民間如何互信連成一線,讓歹徒無處可逃、無處可騙。

照片來源:行政院提供

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司