诈骗简讯满天飞 Whoscall推「智慧简讯管家」辨识垃圾讯息

根据Whoscall统计，前年台湾人均收到77封骚扰简讯（包含诈骗和推销内容），自去年起暴增至239封骚扰简讯（包含诈骗和推销内容），平均一周高达4.9封。今年随着股市话题升温、投顾老师百家争鸣，透过简讯进行诈骗与推销的情况更加泛滥，截至今年10月，平均一周人均收到骚扰简讯数量已经暴增到7.4封，相当于每天都会收到超过一封。

随着诈骗场景的转移，Whoscall今起正式在双系统进阶版中推出全新功能「智慧简讯管家」，积极延伸通讯防诈守备范围。更新至最新版本后，智慧简讯管家将透过AI技术，进行陌生简讯的自动辨识，并区分出垃圾讯息（如诈骗简讯、可疑贷款简讯）、促销讯息（如推销简讯）、交易讯息（如交易验证码）等类型，不仅让用户一目了然，更不必再担心被钓鱼简讯诈骗。

沈琬婷表示，近期观察到全球诈骗简讯的数量自去年起急遽增加，台湾常见的包裹到货、银行、投资诈骗简讯也在各国间流窜，智慧简讯管家的研发正是为了解决这样的问题。日前参与测试的的用户中，有高达九成表示「过滤有感」，并在5星评分中给予4.2颗星高评价。

Whoscall运用机器学习（ML）技术，以「深度学习（Deep learning）」方式打造全球首创的简讯中文语意分析模型。Whoscall用户只要开启智慧简讯管家功能，便能直接将模型安装至行动装置中，系统会在收到简讯后直接进行过滤与分类，无须上传任何内容，以保障用户隐私。

为提升Whoscall钓鱼连结资料库的全面性，Whoscall智慧简讯管家与Google钓鱼连结防范服务资料库、刑事局165反诈骗咨询专线、金融资安资讯分享与分析中心等单位合作，共同对抗诈骗。目前Whoscall智慧简讯管家已能帮助用户在收到简讯的0.5秒内，直接在行动装置上透过AI技术辨识出90％以上的垃圾讯息，且能达到90％以上的辨识准确度。

Gogolook软体与AI数据技术研发总监李彦儒进一步说明，从2019年开始，Whoscall就着手研发行动装置上离线简讯文字辨识技术，不仅建构了简讯大数据的资料处理与模型训练流程，同时也确保能产出高准确度且快速、轻量化的AI模型。透过自然语言处理（Natural Language Processing）与深度学习（Deep Learning）的特性，未来智慧简讯管家可以预测诈骗简讯的行为模式并做到有效的阻断，保护用户于未然。