AI Search 電子報 | vol.13 多來源資料一次整合,AI 如何助力情資研析?

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AI Search 電子報|AI 企業應用亮點

AI Search 電子報:洞悉台灣企業 AI 落地真實力

在 AI 浪潮席捲全球的今日,資訊焦慮已成為企業共同的課題。國外最新的模型、最炫的應用,雖令人目不暇給,卻往往與台灣企業的日常營運有著一段不小的距離。我們真正需要的,不只是追逐國際 AI 快訊,而是在地實踐的洞見與智慧。

意藍資訊身為台灣第一家 AI 智能數據上櫃公司,站在產業第一線,深刻理解台灣企業導入 AI 時所面臨的真實挑戰,包括了各種產業應用,例如金融、製造、零售、服務、連鎖、乃至政府及公部門等,提出如何導入生成式 AI,真正滿足企業需求、解決企業問題、符合企業效益的解方。

這份《AI Search 電子報》因此而生。意藍資訊將以 AI 及數據的專業視角,分享生成式 AI 在台灣各行各業的導入故事,透過務實的策略與案例,旨在協助您找到最適合自身企業的 AI 路徑。誠摯邀請您,與意藍資訊一同探索 AI 在台灣企業的各種應用及可能。

意藍資訊總經理 楊立偉 博士

整合式智慧系統改變偵查流程:AI 助力金融情資研析

在金融市場中,每天都有成千上萬筆資金流動;其中,部分交易可能涉及詐騙、非法集資或洗錢等犯罪行為。為掌握潛在風險,調查單位會收到金融機構回報的可疑交易資訊與跨國情資,然而面對日益複雜的犯罪手法,以及龐大且更新頻繁的資料量,若完全依賴人工比對與分析,不僅耗時費力,也可能因資訊分散而降低偵查效率。
為提升選案效率與準確度,意藍協助政府調查單位建構「金融情報整合 AI 分析系統」,強化情資分析與選案能力,使偵查流程更具系統性與一致性。

調查單位背景與需求介紹

在洗錢防制與金融犯罪的偵查工作中,前期的情資蒐集與交易研析是相當重要、且高度仰賴專業判斷的一環。調查單位會收到金融機構依規定回報的大額現金交易(CTR)與可疑交易報告(STR),以及國際情資 ;但金融交易的資料量龐大、來源多樣,且涉及不同交易型態與行為模式,若完全以人工方式進行比對與篩選,往往需要投入大量時間與人力,亦可能因人員的分析角度與經驗差異,造成研析判斷不一或遺漏潛在風險。
因此,如何將相關情資進行有效整合,提升分析的一致性與可追溯性,並在案件成形前,及早辨識潛在高風險交易,便成為調查單位希望解決的核心需求。

導入「金融情報整合 AI 分析系統」助力選案及偵查

為協助調查單位提升情資研析與選案判斷的效率,意藍以「AI Search for KM」技術為基礎,建置「金融情報整合 AI 分析系統」。本案採用 RAG(檢索增強生成)架構,結合搜尋引擎、向量資料庫與語意分析技術,讓AI可以理解金融資料間的語意關聯,將潛在的特定犯罪的金融行為表現轉換成查詢條件,進一步尋找與比對資料 ,進而生成有依據、可追溯的分析結果。 在此核心架構上,本案完成以下四大項重點建置:

資料整合與重建

整合大額現金交易報告(CTR)、可疑交易報告(STR)及國際情資三大來源,為調查單位重建金融情資資料庫,並重新規劃資料欄位與內容格式,使不同來源的資料能以統一標準被檢索與比對,打造高效的金融情資分析基礎。

自動分析與智慧選案

系統將交易資料依照匯款頻率、金額、來源去向等行為特徵進行比對,再依據常見犯罪手法(如分散交易、層層轉手、短時間高頻率往返等)進行交易模式分析,協助辨識具有較高風險的交易群組與潛藏的特定犯罪行為;此外,系統也能依照不同情境調整篩選與分析條件,具備良好實務應用效率。

直覺式查詢

提供簡便完整的操作介面,當單位人員輸入多種查詢條件 ,系統便會自動整合既有資料並呈現關聯結果,讓案件背景、交易脈絡與可疑指標一目瞭然,減少在多套系統間反覆切換的作業時間。

權限控管與資安合規

依據不同使用者的角色控管權限,完整保留操作與查詢紀錄,以符合資安與稽核要求。

整體而言,透過導入「金融情報整合 AI 分析系統」,意藍能為調查單位帶來以下效益:

  1. 優化情資處理流程:藉由將多源金融情資整合至同一平台並建立標準化機制,減少人工蒐整與比對成本,使研析情資流程更加流暢。
  2. 提高情報掌握度:藉由系統提供的自動標註、紀錄與追蹤能力,有助於及早從大量資料中辨識出可疑交易群組,調查單位也能完整掌握可疑資金流向與案件背景。
  3. 強化選案精確度:透過模型輔助分析交易行為特徵,讓研析過程判斷維持一致邏輯,減少因人員經驗產生的影響,提升案件辨識的精確性。
  4. 降低學習成本:標準化的操作介面與使用方式,幫助新進同仁快速接軌,不再需要仰賴資深同仁的教學指導,讓知識能在單位內快速傳承,進而提升工作品質及效率。

透過使用此系統,調查單位能更即時地掌握金融情資流向,快速鎖定異常交易,大幅縮短人工篩選時間,提升辦案效率與精準度,實現資料登錄、查詢、選案與派案的全流程優化。

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專家觀點:AI Search 翻轉資訊搜尋效率,改寫辦公室工作流程

在資料爆炸與效率壓力下,企業開始重新思考「搜尋」的角色。對多數企業而言,真正的難題從來不是資料不足,而是資料過多卻無法有效運用。散落在不同系統與文件中的知識,讓搜尋變成一場耗時的拼圖遊戲。
正是在這樣的背景下,AI Search 應運而生,並且正悄悄改變辦公室內的工作方式。

AI Search 電子報 | vol.12 懂語意、懂脈絡,AI 如何強化風險研判與情緒洞察

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AI Search 電子報|AI 企業應用亮點

AI Search 電子報:洞悉台灣企業 AI 落地真實力

在 AI 浪潮席捲全球的今日,資訊焦慮已成為企業共同的課題。國外最新的模型、最炫的應用,雖令人目不暇給,卻往往與台灣企業的日常營運有著一段不小的距離。我們真正需要的,不只是追逐國際 AI 快訊,而是在地實踐的洞見與智慧。

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這份《AI Search 電子報》因此而生。意藍資訊將以 AI 及數據的專業視角,分享生成式 AI 在台灣各行各業的導入故事,透過務實的策略與案例,旨在協助您找到最適合自身企業的 AI 路徑。誠摯邀請您,與意藍資訊一同探索 AI 在台灣企業的各種應用及可能。

意藍資訊總經理 楊立偉 博士

從資料碎片到案件全貌:AI 如何加速電信詐欺偵查研析

近年電信詐欺逐漸走向組織化與科技化,詐騙集團除利用社群平台、假投資網站進行詐騙,也可能透過 AI 技術製作換臉、變聲等內容,使身分辨識與情資研判難度大幅提升。面對愈來愈複雜的犯罪模式,相關偵查單位接收到的資料量也隨之倍增,包含金融交易紀錄、通訊內容等分散於多個資料庫和不同格式文件中的資訊,調查人員往往要投入大量時間比對和整理,才能逐步釐清人物、帳戶、電話與金流的關聯脈絡。

偵查單位現行作業流程面臨的挑戰

在科技化浪潮下,犯罪手法不斷演變,偵查實務中所需處理的資料量與複雜度亦隨之增加。偵查單位的日常研析工作不僅仰賴多來源資訊,更必須在有限時間內整合破碎線索、重建金流與人物關聯脈絡。以下是偵查單位在作業中面臨的挑戰:
    1. 資料量龐大且複雜性高:
      偵查單位每天要處理的資料來源多元,包括民眾舉報、金融交易資料、新聞報導、社群訊息等。由於資料的格式各不相同,內容範疇又橫跨廣泛領域,使得前期研判工作負擔大幅增加。
    2. 案件脈絡難以快速掌握:
      當詐騙集團以組織化方式運作,各成員僅負責詐騙流程中的其中一個環節,這類分工模式便會導致案件線索散落於不同文件中。因此,調查人員在偵查辦案時,需花費大量時間比對、整理與交叉驗證,才能看出人物間的關聯、資金流向或上下游共犯結構,並進一步拼湊出案件全貌。

導入生成式 AI 解決方案為偵查單位帶來哪些效益

為解決上述痛點,意藍資訊協助偵查單位建置並導入「電信詐欺防制 AI 分析平臺」。本系統以檢索增強生成(RAG)架構為核心,整合生成式 AI、自然語言處理(NLP)、大型語言模型(LLM)及關聯分析等技術,並具備 Agent 多步驟執行任務的能力,在接受到指令後能自動跨來源檢索、比對並統整資料,重塑從資料彙整到案件研析的流程。

整體系統可分為三大核心模組:自動摘要、關聯分析以及圖表生成,協助調查人員更快掌握案件全貌。

AI 自動彙整與摘要可信結果

在偵辦電信詐欺案件時,調查人員常需要在短時間內了解人物、帳戶、交易紀錄與通訊內容等核心資訊。在檢索增強生成(RAG)架構與跨來源檢索能力的基礎下,調查人員提供人物姓名、公司或行號等與案件相關的線索資訊後,系統便會自動整合多來源資料與文件內容,進行語意分析與重點萃取,進而生成包含商工登記資料、戶籍資料、裁判書等資訊的摘要結果,並於回覆中提供資料的參考來源,有效縮短跨單位比對與人工查核所需時間。

關聯分析模組

利用 NLP(自然語言處理)和 LLM(大型語言模型)在多筆資料中找出人物、公司、地點、電話、帳戶等資料之間的關聯性,分析案件的交易關係或資金流向,並於生成的關聯結果中標示對應的文件與段落。如此一來,調查人員不僅能清楚掌握案件全貌與發展脈絡,也能夠依案件需求回溯原始內容,有助於未來查證、複審與移送書撰寫等作業流程。

圖表生成模組

藉由前兩個模組找出核心資訊與關聯性後,系統會將人物關係、資金流向等分析結果轉成視覺化圖表,讓案件脈絡一目了然。透過導入此模組,當調查人員面對人物關係與金流複雜的案件時,不僅能避免人工判讀造成的錯誤,若案件規模擴大,也能以現有架構研判新增之資料,節省時間成本。

透過導入「電信詐欺防制 AI 分析平臺」,偵查單位得以用更系統化的方式整合多來源資料,快速掌握關鍵線索與案件脈絡,使原先需大量依賴人工比對的研析工作,能在更短時間內完成,進而提升研析效率與判斷精準度。

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專家觀點:台灣網路情緒的負能量關鍵期約14天!


重大事件爆發後,前7天大家情緒爆棚、瘋狂留言、瘋狂轉傳;
過了7天,熱度開始降溫,而到第14天,多數人已轉移焦點。

「重點是別失控,讓情緒自然冷卻,14天後聲量通常就會回穩。」

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