兩大核心模組

內部員工詐騙（Insider and Employee Fraud）　

無法即時發現隱藏在合法授權下的異常行為？研究顯示 78% 詐騙來自內部威脅或入侵者。CFRM 智慧防詐解決方案，打破傳統監控盲點，以即時偵測與預警機制，幫您提前阻止資料洩漏，全面升級企業數位防護網。

手段：

• 以Sniffer的方式，透過將使用者和主伺服器之間的網路流量來記錄所有使用者的操作行為。

• 以即時方式分析捕獲的流量，並重建完整的使用者連線，允許逐步播放螢幕和進行行為分析。

• 亦可以透過多種方式從資料庫、資料倉庫、日誌檔案和其他來源，以即時和批次方式，蒐集資訊。從各種來源捕獲到的資料會儲存在一個集中的儲存庫中，並由規則引擎進行分析。

特色：

⚡ 系統效能與可用性提升

改善系統性能與穩定性
確保業務持續運作無中斷

🖥️ 使用者體驗優化

改善介面與系統親和度
提升客戶滿意度與使用黏著度

🛡️ 防範詐騙與資料外洩

減少詐騙損失與敏感資料遭竊
保障企業資產安全

🏢 品牌與資產保護

積極維護企業品牌聲譽
降低因安全事件造成的商業風險

📄 法遵與稽核符合

遵守完整稽核追蹤及隱私保護法規
確保內控與監理要求落實

👥 使用者責任管理

確保所有使用者對操作行為承擔責任
強化內控與管理透明度

🚨 潛在詐騙行為嚇阻

即時監控與行為分析
提醒可疑使用者其操作行為已被紀錄與分析

<案例>

多維度數據整合：建立全方位風險指標

CFRM 透過整合組織內外異質數據，為每個監測實體（員工、客戶、帳戶）建立精準的風險畫像：

• 風險情報來源： 結合全球黑名單/觀察名單、系統日誌 (Logs)、流量行為、交易紀錄及人力資源系統數據。
• 多維度建模：
  • 客戶維度： 涵蓋國籍、地緣關係、人際關聯等背景資訊。
  • 帳戶維度： 監控帳戶所有權變動、信用額度、幣別及交易配置設定。 

智慧商業規則：深度監控內部威脅與交易風險

系統運用統計模型進行「個人歷史趨勢比較」與「同儕分組分析 (Peer Group Analysis)」，針對以下高風險情境自動偵測：

• 員工不當行為偵測：
  • 異常查詢： 鎖定對弱勢客戶、休眠帳戶或特定對象的頻繁越權查詢。
  • 地址變更管控： 監控員工將客戶收信地址更改為自身、銀行或其他員工地址，預防金融舞弊。
• 帳戶與交易風險：
  • 交易行為異常： 偵測與歷史紀錄不符的交易頻率、交易量，或跨類別的異常資金串連。
  • 黑名單聯動： 即時識別與觀察名單中外部帳戶的資金往來。
• 客戶活動預警：
  • 偏離常態分析： 識別客戶帳戶活躍度遠高於同儕平均水平或個人歷史基準的異常現象。

警報評分中心：精準聚焦高風險事件

CFRM 透過自動化評分與聚合機制，降低警報疲勞，讓稽核人員專注於真正的威脅。

• 事件評分聚合 (Scoring & Aggregation)： 系統自動關聯同一對象（Alert Targets）的多起關聯事件，計算整體風險得分。
• 動態切點設定 (Cut-off Score)： 根據預定義的風險權重，僅針對超過閾值的「複合型威脅」產生警報。
• 集中化調查中心： 所有高分警報將自動彙整至調查中心，提供直觀的調查軌跡，優化資安維運效率。