金管會啟動理專21誡，指示銀行公會訂出21項疑似理專挪用客戶款項態樣，預計明年元旦上路。全球最大商業分析軟體服務商SAS昨（3）日表示，國內金融業需要導入AI系統，利用人工智慧，快速提出警示，以滿足金管會推動理專21誡的要求。
金管會提出的理專21誡堪稱「進化版2.0」，是2019年理專十誡加強版。軟體服務商SAS昨日表示，根據該公司取得資料，這21項不肖理專的手法雖然常見，但金融機構若只透過人為抓取，一定很難達到金管會要求。
國內許多金融機構過去針對「理專十誡」的篩選，多透過自身報表工具，無法做到AI人工智慧利用關聯性，立即調出可疑理專，並且提出警示。
有些銀行具備AI團隊，可以分析資料找出風險分數，不過此次的理專21誡態樣相當繁雜。例如，理專有購買奢侈品行為且與收入不相當、同一理專服務的不同客戶在一定期間轉帳或匯款到同一帳號達一定金額…等等，如果能引進外部AI人工智慧詐欺偵測平台，將能快速符合法規的要求。
有一家老牌壽險公司，為了要提早抓出違規犯紀的業務員，在去年1月啟動「業務員防詐欺風險控管模型」，以40多個指標提早偵測出高風險業務員，光是去年一年，就抓到20多位挪用保費、不當行銷、不當勸誘保戶的業務員。
SAS台灣業務顧問部副總經理陳新銓指出， 不肖理專常用的手法是開設人頭帳戶，然後從客戶帳戶挪移利息等小額款項進入該人頭帳戶，只要能找到與理專有關的帳戶，該帳戶又與該理專不同客戶都有帳戶連結，通常就能揪出不法理專。
陳新銓說，國內外金融業已經開始運用AI系統去協助銀行搭建防火牆，甚至可以抓出洗錢，例如，大陸的中國工商銀行就曾進行全新反洗錢系統的開發。
而運用在台灣金管會的理專21誡，透過AI以及模型建置，建立一個預測高風險事件模型，可以透過模型協助計算風險警示分數。分數高者優先調查，透過蒐集龐大數據以及演算法的關聯性分析，調查人員可以輕易在系統上蒐集到相關資料。
