2024台灣AI大賞｜資料科學助力分析電話號碼行為！Gogolook更要讓AI成為全公司的工作助手

根據《華盛頓郵報》報導，加拿大一對夫妻接到一通「兒子」的電話，聲稱出了車禍急需法律費用。夫妻二話不說，透過比特幣匯款 2.1 萬美元。後來他們發現，電話中的聲音其實是用 AI 模擬的假聲音，並非兒子本人。 雖然這對夫婦在受騙後，已經向加拿大當局報案，但匯出的款項還是無法追回。

隨著使用 AI 工具的門檻降低，透過深度學習，製造完全虛假的人聲用於詐騙的手法，已經越來越風行。只要取得被害者三秒鐘的聲音，就可以開始模擬被害者的情緒，說出本人完全沒說過的話來取信家屬。對於科技比較不熟悉的族群，一聽到熟人的聲音，放下戒心後，也很容易被情緒勒索，在焦急之下就讓詐騙集團得手。

長年專注於「信任科技」的 Gogolook，也意識到了 AI 在新型態詐騙事件中的角色越來越重要，除了思考如何在既有的產品上強化防禦，保護使用者；同時也希望透過內部教育的方式，讓整個公司對AI 有更好的了解，進而優化工作的流程，提升效率也是Gogolook近期所關注的重點。

導入機器學習，分析電話號碼的使用行為

Gogolook 從臺灣出發，目前已經是全球專注於數位詐騙防治和信任科技聞名的科技公司。核心產品 Whoscall 運用龐大的電話號碼數據庫，為全球用戶提供防詐服務。Whoscall 擁有超過26億條來自全球各地的數據，使 Gogolook 成為東亞和東南亞地區最大的防詐數據庫之一，目前也與多國政府、警察機構及企業建立了戰略合作關係，一同創造「零詐騙環境」。

「我本來是在北卡念統計學背景出身的，但第一份工作卻是回到臺灣擔任Gogolook的第一位資料科學家。」Gogolook 數據與商業智慧總監高義銘回顧草創時期的作法說，「當時我們就意識到，如果只是分析使用者的回報資料和外部資料庫來做可疑號碼辨識，這樣成長的速度很慢，必須要能有一些自動化的方式，更加判斷電話號碼的行為，這其實就是很基礎的機器學習。」

例如，如果有大量使用者向 Whoscall 查詢同一個電話號碼，或是短短幾分鐘內有上百次的異常通話行為，或者是這個號碼曾經寄發釣魚簡訊，我們就會了解該號碼可能已經遭到詐騙利用，或是手機因為下載不明APP而中毒。因此，就算還沒有足夠的用戶具體回報這個號碼前，Whoscall 就能先透過機器學習的方式警示其他使用者，強化超前部署的能力。

AI加持超能力，讓每一個人以自己的步伐優化日常工作

除了在產品上導入 AI，Gogolook 也積極在日常工作中運用 AI。「對我來說，一位資料科學家和 ML 工程師所肩負的工作目標應該是不太一樣的。」再次以不同角色回到 Gogolook 的高義銘說，「身為一個 ML 工程師，其實你應該要能夠解釋為什麼要選擇特定的演算法？還有哪些其他的選擇？要如何測試演算法的效果？等等的疑問，會有很多策略上的工作要做。但實務上每個團隊對這個職位的定義都不太一樣，我的話會先以和商業層面的距離來判斷。」

他舉例，現在的 AI 技術更迭非常快，一個專注於技術的演算法工程師，需要快速地吸收最新的論文，也需要時間進行測試；另一方面，商業環境的知識也變動得相當快，如果只是讓某一個人或團隊，去把企業在商業層面和技術層面的東西對接起來，那麼對於這兩端最終都會有一些偏重，那並非他期待的 AI 團隊。

高義銘認為，如果能夠妥善地導引整個公司對 AI 有一定的意識，並了解背後的運作原理，或是開始導入一些能夠提升工作效率的新工具和概念，而不是強制所有人都用一樣的方式使用 AI 是更重要的。「我想在公司內部創造一個氛圍，讓所有的同仁都能夠在 AI 的時代，從中獲得一些讓自己更好的想法，用 AI 賦能，是我更想做的事情。」

讓同仁了解 AI 的運作邏輯，並試著用新的角度看待既有的流程

高義銘舉例，像是過去判斷使用者寫的文字回饋，通常只能分成「喜歡」和「不喜歡」的方式去判斷。但對於 ML 工程師來說，如果一開始不能界定分類的標準，要做文字的分類是很困難的。但未來如果可以導入語意分析，用電腦去理解使用者反饋的文字，就能自動化整個分類的流程，甚至也能產出支持決策的數據。

另一個例子是，對於每天需要產出文字或圖片的內容生產者來說，直接把需求交給ChatGPT，目前還不太可能會產出直接能夠使用的內容。但你可以換個方式，把原本的工作流程分成幾個節點，例如「我想了解最近的趨勢有哪些關鍵字？」，然後讓內容生產者在這個基礎上，有一些靈感，並接續產出內容。只要是能夠讓工作流程更加輕鬆或是有效率的應用，那麼都是有價值的。

目前 Gogolook 內部也已經由 AI 團隊發起，從去年開始，在公司內部以跨部門組團的方式，參與相關理解 AI 的課程。這個課程並不會用艱深的方式來「教授」AI，而是希望用最簡單、白話的方式，讓即便沒有技術背景的同仁，有機會能理解 AI 的運作原理，並檢視自己的工作上，有沒有需要使用 AI 的機會。

最後高義銘也強調，「導入 AI 的過程，一方面希望能夠鼓勵大家提出在日常工作中的一些疑問，用引導的方式，嘗試用 AI 解決問題；另一方面也能夠讓大家對 AI 都有基本的邏輯，那麼在溝通相關的問題時，也能比較相互了解。」面對 AI 這波新的技術浪潮，最終看來還是需要回歸人性。