技術名稱 圖機器學習之AI海關進口詐欺偵測技術
計畫單位 國立成功大學
計畫主持人 李政德
技術簡介
隨著全球貿易連結性增強,進口詐欺隨之增加。面對龐大交易量,海關僅能檢查少量申報,我們開發AI演算法GraphFC,只需極少量標記資料即可訓練,能準確偵測違法進口申報。此技術與世界海關組織WCO合作,已在非洲數國進行測試。成果發表於頂尖國際會議ACM CIKM 2023,展示台灣AI走私偵測重大貢獻。
科學突破性
GraphFC高效的異常偵測能力用少量標記數據準確識別非法進口交易,僅需檢查1申報就有近30違法偵測率,找回45的逃漏關稅。透過自監督學習和訊息擴散,提升模型適應性泛化力。亦展現優異數據適應性,能即時應對新進口商和商品類型。已在奈及利亞、馬拉威等國與WCO合作佈設,顯示實際應用和國際合作潛力。
產業應用性
本AI技術正開發於突尼⻄亞與馬拉威海關系統上,未來將推廣到所有WCO會員國,主要產業應用對象是全世界各國的海關。能創造的經濟效益包含:透過準確查緝走私確保進出口貿易經濟活動的合法性、為政府增加額外關稅收益與減少逃漏關稅損失。本技術已開源,亦可應用於銀行業找出違法金融交易,如洗錢偵測與防治。
關鍵字 人工智慧 海關詐欺偵測 圖神經網路 詐欺偵測 異常偵測 自監督學習 深度學習 小樣本學習 機器學習 標記資料稀缺
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  • 李政德