銀行失察的代價

預警被忽視的悲劇

上週三我正在調校一個鏈上分析程式時，意外翻到一則舊案：Michael Zidell控告花旗銀行的訴訟。一場價值2000萬美元的加密貨幣詐騙，43筆異常轉帳，卻沒有一個警報響起。

不是因為手法高明——恰恰相反，太過顯而易見。

算法聽不見的警告

我在CoinMetrics工作時曾設計模型預防危機。我們追蹤異常模式：大額整數轉帳、重複使用海外錢包、投資者突然從保守轉向狂熱NFT投機。

這案子全都有。但花旗銀行的反洗錢（AML）系統毫無反應。

為什麼？或許因為金額太「乾淨」——15萬、27.5萬，全是整數，沒有小數雜訊。對算法而言，這不像詐騙，倒像正常企業交易。

但人類判斷本該介入。

虛擬人設下的真實傷痛

詐騙從Facebook訊息開始：一名叫Carolyn Parker的「科技創業家」提供獨家NFT早期參與權。

她不存在。但對孤獨中的人來說，卻真實得令人信服。

digital loneliness（數位孤寂）正是『豬撲殺』詐騙滋生的土壤——陌生人透過咖啡聊天與深夜私訊成為知己。

這不只是財務犯罪，更是情感掠奪。我深有同感——我也曾因相信自己的『Carolyn』而損失三個月薪水。唯一不同是：我的銀行確實發出警告。 警告來得太晚，保不住面子；但至少救了資產。

為何我們總被數字欺騙？

我們很少談到：銀行雖法律要求監控可疑活動，卻無動力阻止每一起詐騙。 誤報成本高昂；漏掉一次 fraud 的後果？往往被埋進風險評估報告裡，在規模優先的框架下失去人性光澤。

法律說要行動於紅色警訊出現之際——但如果警訊根本未被系統看見呢？ 『豬撲殺』並非新現象，而是演變：從假APP金字塔計畫到以虛擬人設與成功故事操縱情緒的新一代詐欺，在原本用來連結彼此的平台上橫行霸道。

真正的悲劇是：當受害者醒悟時，他們不責怪自己——他們責怪的是『體系』。而這樣的責難，實在合理。