在生成式 AI (GenAI) 的爆發，我們見證了科技對生產力的解放，但同時也目睹了「信任危機」的全面升級 。詐騙產業同樣也經歷從「企業化」、「專業化」到「AI化」。詐騙集團利用 AI 實現規模化、高擬真的偽冒攻擊，讓傳統資安架構面對威脅 。
Gogolook 產品- Watchmen 榮獲 2025 IT Matters 「AI Selected – Social Impact Award」。這個獎項背後代表技術創新突破、解決真實世界問題的 AI 產品。在 AI 詐騙快速成長與變形的環境下，為企業與政府提供可落地的解決方案。在詐騙的挑戰下，它成功定義了 AI 防詐營運中心 (ASOC) 的標準架構，試圖解決公私部門共同面臨的 AI 詐騙挑戰。
從 SOC 到 ASOC：安全範式的轉移
傳統的資安營運中心 (SOC) 核心在於保護企業內部的「資訊資產」，防範惡意軟體或系統滲透 。然而，當前的威脅已轉向「社交網絡」與「商譽偽冒」。我們定義 ASOC 與 SOC 的本質差異包含：
傳統 SOC（Security Operation Center）：
主要功能是監控與防護企業內部 IT 環境，如惡意軟體、網路滲透等威脅。對於發生在外部網域、社群平台的品牌冒名詐騙幾乎無能為力。
單點式網域監測工具：例如網域監測服務（Domain WHOIS Provider），透過網域註冊時間、持有人轉移紀錄等判斷可疑來源，但屬於被動式、且侷限於單一管道，難以應對跨平台、跨媒介的多樣化詐騙攻擊。
ASOC (Anti-Scam Operation Center）：
防禦範疇擴張：ASOC 必須監控網際網路、社群媒體、應用程式商店等外部威脅源，保護的是「品牌」與「客戶信任」 。
情資核心進化：從 IP 與惡意代碼轉向詐騙手法、冒名帳號與語意分析 。
成功指標轉型：不再只是系統停機時間，而是「冒名內容下架速度」與「詐騙成功率的降低」 。
關鍵技術：AI 驅動的詐騙偵測系統
Watchmen 的技術創新在於，透過 AI 驅動的企業偽冒與詐騙偵測系統，建立可識別詐騙行為與內容合法性的 LLM Prompt 架構，並結合持續優化的 AI 偽冒風險評分機制。Watchmen 產品的三大應用場景「名人與企業品牌偽冒偵測」、「詐騙廣告識別」、「社群詐騙網址偵測」，透過資料偵測與 AI 分析技術，針對三類詐騙情境提供具體解決方案，協助品牌、金融機構與平台方主動防範網路詐騙風險。
場景一為在金融投資與財經領域，名人與品牌經常遭到偽冒，例如銀行、財經媒體與 KOL 被盜用名義發布投資廣告。Watchmen 採取「歷史資料建模 + 關鍵字監控 + LLM 語意分析」方式建立偵測流程：先根據歷史紀錄建立白名單與常見偽冒樣態，進而定義監控關鍵字，系統比對 Gogolook 詐騙資料庫並用 LLM 分析語意，快速辨識出潛在偽冒風險，並與客戶共同審核、優化偵測邏輯，形成持續迭代的 cycled process。
場景二為詐騙廣告識別，投資詐騙曾佔整體詐騙廣告比例高達 70%，近期雖下降至 24%，但仍為重災區。Watchmen 藉由帳號特徵、廣告特徵、語言模式與連結特徵等進行分類偵測，能迅速識別求職、假律師、保健品等新型詐騙廣告模式。 並在不斷校正及訓練優化後，識詐判斷精準度已可達 95% 以上。
場景三為社群詐騙網址偵測，Meta 平台（Facebook、Instagram、Threads）是詐騙社群連結的主要溫床，佔比高達 90-95%。Watchmen 提供一站式 reporting portal，使用者只需輸入可疑連結，系統會自動判別所屬平台，啟動對應的 scraper 或 OCR 工具進行資料抽取，再透過 AI 模型或內部 scam URL 資料庫進行比對判斷，快速輸出詐騙風險評估結果。
始於防詐，終於信任
詐騙所造成的財產損失，本質上是一種「經濟隱形稅」 。當遭偽冒企業必須承擔高達實質損失 4 倍的行政與人力支援成本時，防詐已成為公司治理 (Governance) 的重中之重 。 Watchmen 獲獎的核心意義在於：它證明了透過 IT 技術實現 ESG 目的 是可行的 。 身為 AI 專家，我們相信「防詐」不應只是單一產品，而是一個持續迭代的預防循環，唯有建立跨國、跨產業的防詐生態系，才能真正贏得這場與 AI 詐騙的技術競賽 。
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