目錄
第一章：開發動機：直擊臨櫃詐騙痛點，展現龍蓁淳專業實力
在金融服務全面數位化的時代，臨櫃詐騙仍是銀行極需面對的高風險場景。
尤其是高齡客戶或在壓力下的受害者，即便行員具備經驗，也難以在第一時間察覺異常。現行流程多偏向「事後發現」，缺乏即時介入的輔助工具。
龍蓁淳國際著手打造「AI 人臉分析於銀行臨櫃防詐應用」系統，致力於在關鍵交易情境下提供壓力異常提示，協助行員更精準地展開關懷式對話，建立更主動的金融安全防線。
重要理念：本系統主張「提示≠判定」。
AI 僅提供額外信號，最終判斷仍須依靠行員的觀察與專業經驗，形成最佳化的人機協作模式。
第二章：系統組成與技術基礎：精準捕捉微表情下的心理壓力
此AI模型建立在微觀行為、生理訊號與高畫質影像分析的交叉技術上，能由瞬間的臉部肌肉變化推估心理壓力狀態，類似於間接解析肌電訊號（EMG）。
系統核心組成
- 影像擷取：利用銀行現有的高清攝像頭，即時擷取客戶臉部影像。
- AI 即時視訊分析模型：負責高速、低延遲地解析視訊流動態。
- 壓力／異常指標生成模組：綜合各項臉部與行為特徵，輸出壓力指數及異常模式提示。
可偵測的高風險行為特徵
- 微表情：短暫的驚恐、困惑、悲傷、遲疑。
- 表情行為：緊張、面色異常、頻繁回避目光。
- 行為徵象：頻繁查看手機、由陪同者主導談話、身體僵硬。
- 間接生理反應：出汗、呼吸急促、瞳孔擴張等（視光線與環境條件而定）。
第三章：AI 智慧辨識流程：獨創人機協作，實現精準預警
系統流程以「不干擾客戶體驗」為最高原則，確保銀行既能維持服務品質，也能有效介入可能的詐騙事件。
| 步驟 | 說明 | 目的 |
|---|---|---|
| 1. 交易啟動 | 客戶辦理高風險交易（如大額提領、對陌生帳戶轉帳）。 | 鎖定高風險情境。 |
| 2. AI 壓力評估 | 攝影機擷取影像，AI 模型即時分析壓力指數。 | 偵測異常壓力反應。 |
| 3. 低干擾預警 | 系統不提醒客戶，只以燈號或文字提示行員。 | 行員能無痕察覺異常。 |
| 4. 關懷式介入 | 行員依提示展開對話（如詢問用途、提供協助）。 | 啟動防詐機制。 |
| 5. 最終處理 | 若確有疑慮，行員可依法延遲交易或通報。 | 完成必要的防詐程序。 |
第四章：應用優勢與風險管理：龍蓁淳的嚴謹合規策略
龍蓁淳重視技術應用的風險界線，確保系統在提升安全性的同時，也能兼顧客戶隱私與金融監理要求。
合規與專業優勢
- 個資法遵循：資料僅供目的使用，建議採邊緣運算降低傳輸風險。
- AI 定位明確：AI 僅做「提示」，不做「判斷」。
- 整合評估建議：應與歷史交易、帳戶行為等風控資料搭配使用。
風險管理原則
| 風險類別 | 可能情形 | 龍蓁淳的應對方式 |
|---|---|---|
| 誤報風險 | 客戶因緊張、疾病或陌生環境而呈現壓力。 | 行員需以關懷式對話確認，避免冒犯。 |
| 漏報風險 | 受害者被深度控制或詐騙者訓練有素。 | 結合交易風控資料並持續試點校正模型。 |
| 信任壓力 | 若感受被監控，可能降低客戶信任感。 | 嚴格限制用途：不得用於信用評分、標籤分類、跨部門共享。 |
第五章：未來展望與建議實施路徑
建議試點場景
- 高齡者的大額現金提領。
- 往非本行帳戶的大額轉帳。
- 客戶由可疑陪同者同行。
成功導入的三大準備
- 流程設計：建立客戶告知模式（簡潔提示語、電子同意流程）。
- 行員賦能訓練：包含話術、風險判斷、應對流程。
- 成效評估機制：誤報率、阻詐成功率、客戶滿意度等指標追蹤。
透過持續的試點測試與流程優化，AI 臨櫃防詐系統將在未來不斷提升模型準確度，優化整體流程體驗，並逐步擴展至更多可行的應用情境。龍蓁淳國際將持續投入技術研發與系統驗證，推動防詐科技朝向更成熟、更可靠的方向發展，期望在未來為臨櫃場域帶來更安全、值得信賴的互動環境。
龍蓁淳國際 相信科技｜看見自己
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