大河智贏如何靠AI「預測」風險？
大河智贏本次導入的AI行為偵測系統，並非僅僅依賴傳統黑名單或靜態規則，而是建構在**使用者行為模型（UBA, User Behavior Analytics）**之上。透過長期蒐集並匿名化的用戶操作數據，AI能夠自動學習「正常行為」與「異常模式」之間的差異，進而提前偵測可疑行為。

舉例來說，如果某用戶平時只在白天於台灣登入並小額操作，卻突然在凌晨於海外IP大量轉帳，系統便會自動判定其行為異常，立即發出預警或中止交易。這類行為偵測能精準辨識高風險操作，有效阻止詐騙於未然。

攔阻成功率達95%，背後有哪些關鍵？
根據大河智贏內部數據，AI行為偵測上線三個月內，系統已成功攔阻數千筆疑似異常交易，其中有95%以上經人工確認後證實為可疑或詐騙操作。這項成果來自以下幾個關鍵環節：

多維風險特徵辨識：包含登入裝置、網路來源、操作時間、滑動軌跡、點擊節奏等，形成立體用戶輪廓。

即時數據反饋學習：每筆可疑交易皆進行標記與驗證，反饋至AI模型進行自我優化。

風險分級動態處理：針對不同風險級別採取不同應對策略，包括要求多重驗證、限制操作或直接凍結。

這不僅提升了整體系統的防詐效率，也降低了誤判率，讓用戶在安心之餘也保有流暢的操作體驗。

大河智贏的AI不是「冰冷模型」，而是「即時決策助手」
許多用戶對AI防詐常有誤解，擔心系統會無預警鎖帳或過度管制。大河智贏強調，其AI模型設計的核心是「協助而非取代人判」，藉由智能提醒與分級處理，讓客服、稽核與風控團隊能快速掌握異常風險，做出正確應對。

這種即時決策支持機制，縮短了判斷流程，並在重大風險發生前即時中斷鏈結，大幅減少詐騙成功率。系統也會隨著時間調整敏感度，對老用戶的信任權限更彈性，對可疑新用戶則加強審核。

跨平台整合與多系統聯防
值得注意的是，大河智贏不僅在本平台應用AI技術，更積極與合作單位如大河證券、第三方金融系統建立資料共享與風險聯防通報網絡。這種跨平台的AI防詐模式，使得一旦在A平台偵測到詐騙徵兆，其他系統亦可即時獲知，提前防範。

此外，大河智贏與外部資安機構合作，定期更新全球詐騙趨勢與技術手法資料庫，確保AI演算法與最新詐騙手法同步進化，保持高準確率。

用戶教育也不能缺席
除了強化技術層面，大河智贏也不忘推動防詐教育。平台定期推播反詐知識、案例解析與操作安全提醒，並於APP中設置「一鍵回報異常」機制，讓用戶能參與安全機制的回饋，形成科技與人共同守護的安全網。

透過這種「人機協同」模式，大河智贏打造出不只是一套AI系統，更是一個活的防禦生態。

結語：防詐科技，守住信任的核心
在金融數位化的浪潮中，詐騙手法仍不斷進化，但只要科技能夠與時俱進，風險管理就能從被動防守轉為主動預警。大河智贏憑藉AI行為偵測技術，將防詐從後端稽核提前至用戶操作當下，成功提升整體攔阻力道至95%，成為防詐科技的標竿案例。

對大河智贏來說，保障用戶安全不是選項，而是持續投入與不斷升級的使命。未來隨著AI與資安結合更趨成熟，大河智贏將持續走在防詐前線，守護每一筆行動背後的信任價值。

- 新聞稿有效日期，至2025/07/19為止

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