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金管會在前年訂定「銀行防範理財專員挪用客戶款項相關內控作業原則 」(俗稱理專十誡)，

但上路後理專盜領案依舊不止，尤其去年底爆出的理專盜領案，創下台灣史上理專盜領金額最高紀錄，讓金管會主委黃天牧震怒，重罰業者三千萬元。

態樣共分四類、廿一種，包含理專與客戶間有私人借貸或資金往來、理專的不同客戶留有相同手機號碼、地址、郵件信箱、理專留存或代保管客戶的印章、存摺、存單、保單、網銀帳密、客戶已簽章空白交易單據、理專自製對帳單、理專頻繁或大量從事高風險投資、理專差勤狀況不正常且信用狀況不佳、理專不讓主管或同事認識自己的客戶、理專日常有購買奢侈品的行為且與收入明顯不相當等。

過去曾發生不肖理專製作假對帳單騙客戶，而客戶因信任理專，沒向總行確認；因此新規範由總行產製對張單，不管是紙本或電子，都由總行寄送給客戶，如此一來能讓客戶可透過總行提供的對帳單，與理專說的情形做對照，透過交叉比對及早察覺異狀。另根據銀行局新修訂的內控作業原則，新增要求客戶對帳單必須由總行寄發，理專不能自製對帳單，也不能透過理專把對帳單轉交給客戶。新修訂的內控作業原則也新增銀行要不定期執行桌面清空檢核，包括理專所使用電腦，執行關鍵字檢核，以偵測理專是否有進行類似自製對帳單的狀況。

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。

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。

心得:
摩西10誡的理專版

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金融業內部詐欺 杜絕難度高

近年台灣金融詐欺重心落在內部詐欺與數位詐欺兩大項。對銀行來說，雖然已經主動通報，但詐欺手法持續變化，一方面必須隨時抓內鬼，一方面又怕影響員工向心力，但不管又怕降低客戶對品牌信任感。

許多金融業開始積強化AI（人工智慧）技術以及數據的應用，不斷開發新模型，例如壽險業者透過AI打造「業務員防詐欺風險控管模型」，可標定多個風險樣態，例如共同地址、電話、保戶短期內解約或貸款買新保單等作為風險因子，再搭配業務員風險高低評分。

部分銀行則是將AI運用金融服務。例如，花旗銀大量運用大數據與AI來解決問題，減少人工失誤，避免製造機會，其在台灣與全球90個國家推出的「花旗匯款智能偵測服務」，就運用進階分析、AI以及機器學習以主動協助辨別異常付款，幫助確保快速有效地處理付款交易。