使用 Document AI 從圖片中擷取高詐騙風險的內容,協助使用者辨識詐騙
基於 Vertex AI 開發能快速分析訊息內容的 AI 模型,即時提供詐騙風險評估
為了協助使用者辨識詐騙內容,Gogolook 運用 Google Cloud 的 AI 技術打造了一個能準確從圖片中擷取內容進行風險評估的新防詐應用功能。
隨著科技進步、詐騙形式越來越多元,防堵詐騙成了許多國家迫切需要處理的問題,台灣也不例外。2025 年 2 月發布的一項調查顯示,96.8% 的台灣民眾都曾收到詐騙訊息,而 32.8% 的受訪者表示曾遇過 AI 生成虛假影像或語音的新詐騙型態。
Gogolook 在預防詐騙領域有超過十年的經驗,以創造「零詐騙環境」為目標,不斷提升其數位詐騙預防和風險管理服務。Gogolook 的防詐應用至今已成功攔截了超過 100 億通惡意來電,並偵測出超過 500 萬筆的偽冒數據。
「我們擁有東亞和東南亞最大的號碼資料庫,是我們通訊防詐和風險評估解決方案的重要基礎。」Gogolook 數據與商業智慧總監高義銘表示。「除此之外,我們也不斷擴大運用 AI 機器學習與數據驅動技術提升我們的服務,有效對抗不斷變化的詐騙形式。」

為協助民眾辨識多元形式的詐騙,Gogolook 決定在其辨識陌生來電和過濾詐騙簡訊的應用產品 Whoscall 象卡來中新增「詐騙訊息檢查」功能,讓使用者能上傳照片或螢幕截圖,分析收到資訊中的詐騙風險。為了讓分析流程更快速、準確,Gogolook 需要回應速度快的 AI 模型支持這個新功能,並因此選擇使用 Google Cloud 的 Gemini 2.5 Pro。
「有鑒於當前詐騙的形式越來越多元,我們希望能為一般使用者打造能輕鬆辨識日常生活中詐騙風險的實用工具。為了能快速識別詐騙內容,我們需要能在最短時間內準確分析詐騙風險的生成式 AI 模型。」高義銘解釋。「在我們的比較測試中,Google Cloud 的 Gemini 2.5 Pro 模型在反應速度和成本上領先其他大語言模型。」
2024 年中,Gogolook 推出了「詐騙訊息檢查」功能,運用 Document AI 從使用者上傳的影像中擷取文字,再用 Vertex AI 中的 Gemini 2.5 Pro 模型判斷訊息內容是否符合已知的詐騙手法。在產品開發的過程中,Google Cloud 合作夥伴蓋亞資訊協助 Gogolook 建立自動化的測試流水線,針對實務上的各種可能狀況提供最佳化建議,助力新 AI 功能快速上市。
「蓋亞資訊在整個開發過程中提供了從工具選擇到效能監控的全方位技術支持。如果沒有這些幫助,我們無法在短短幾個月內就推出新功能。」高義銘表示。
現在,當 Whoscall 象卡來的使用者看到可疑訊息時,只要拍下照片或截圖上傳到應用中,就能啟動詐騙風險評估。Document AI 會從上傳的影像中擷取相關內容,將資料送到 Gemini 2.5 Pro 基於過往詐騙手法進行安全分析。在 5 秒鐘內,使用者就能在應用中收到風險評估通知,幫助判斷該內容的可信度。由於易於使用、評估準確度高,「詐騙訊息檢查」功能在台灣、泰國和菲律賓推出一年後,使用率就升高了 5 倍。
「Document AI 和 Vertex AI 頂尖的資料處理和推論能力讓我們能提供簡單、有效的方式辨識詐騙內容。」高義銘指出。「我們的使用者現在可以主動對可疑內容進行檢查,防堵網路聊天、實體廣告等不同詐騙手法。」
在「詐騙訊息檢查」功能取得初步成功後,Gogolook 計畫將該功能拓展到更多市場。此外,Gogolook 也預計使用 Text-to-Speech AI 和 Speech-to-Text 等語音相關的 AI 工具開發新功能。
高義銘說:「隨著詐騙分子越來越精於使用新技術,人們需要隨時都能使用的強大防詐工具,避免不慎受騙。運用 Google Cloud 在業界領先的 AI 解決方案,我們有信心能持續提供有效的防詐服務,協助打造零詐騙的環境。」
Gogolook 成立於 2012 年,為企業客戶和一般使用者提供數位防詐和風險管理解決方案,致力於為全球創造「零詐騙環境」,積極與各國政府、警政單位和電信商等建立戰略合作夥伴關係,提升大眾對詐騙的警覺度。目前,Gogolook 的防詐應用已成功攔截了超過 100 億通惡意來電。
產業別: 科技
地區: 台灣
使用產品及服務: Google Cloud, Document AI, Gemini 2.5 Pro, Vertex AI
關於 Google Cloud 合作夥伴 - 蓋亞
2015 年成立於台灣的蓋亞資訊提供雲端運算、資安防護、網路加速等多樣的一站式雲端整合諮詢服務,為超過 10 個國際科技品牌在台灣的代理商,協助超過 600 個企業客戶執行雲端轉型。2019 年,蓋亞資訊成為 Google Cloud 合作夥伴。
