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Booking.com運用AI防範線上詐欺：旅遊業數位安全新里程碑
 

 

圖靈學院
科楠老師
2025-9-15

詐欺威脅激增，AI成為防護關鍵武器

 

    全球旅遊業正面臨前所未有的詐欺挑戰。Booking.com網路安全主管Marnie Wilking在多倫多科技會議中揭露驚人數據：過去一年半內，旅遊詐欺案件激增500%至900%。生成式AI技術的普及使詐騙手法更加精密，傳統防護措施已無法應對新興威脅。

 

Booking.com資深產品經理Siddhartha Choudhury指出，平台每天處理數百萬筆預訂，涉及海量資料分析。這不僅包含信用卡盜刷偵測，更需要識別假酒店評論、行銷詐騙、釣魚攻擊及帳戶劫持等多重威脅。面對如此複雜的挑戰，AI已成為不可或缺的防禦工具。

 

多層AI架構打造智慧防禦網

 

    Booking.com採用多元化AI策略，結合自主開發系統與第三方機器學習解決方案。Choudhury表示：「我們運用AI處理安全與詐欺風險緩解的廣泛用例，處理的資料量達到PB等級，包含應用程式事件、基礎設施數據、訊息及電子郵件等。」

 

這套系統採用「多重AI助理並行作業」模式，為安全分析師提供數位協作夥伴。人工智慧能在數秒內篩選大量線索，讓專家專注處理最關鍵威脅。同時，強化監控系統確保AI運作的準確性與穩定性。

雲端遷移進一步提升系統效能，實現預防性安全策略。傳統被動式回應轉為主動威脅識別，在問題發生前就能偵測可疑活動。

 

效能與成本的平衡藝術

 

    管理大規模安全系統面臨核心挑戰：效能提升與成本控制的平衡。網路攻擊手法日益精密，防禦技術必須持續進化，但先進技術往往成本高昂。

 

Choudhury說明這項長期挑戰：「由於網路威脅持續演變，攻擊變得更加複雜，資料規模也不斷增長。我們必須決定：是要提高成本效益，還是要追求更佳的效能表現？」

 

這項決策考驗企業策略智慧，需要在保護使用者與維持營運效率間找到最佳平衡點。

 

AI倫理框架確保公平正義

 

    當AI具備重要安全決策權力時，倫理考量變得至關重要。Booking.com建立四大核心原則：

 

公平性：主動檢測AI系統偏見，確保不會不當標記特定人群或族群。定期算法審查防止歧視性決策，維護平台公正性。

 

人工監督：重大決策保持充分人工參與，識別誤判情況。人類專家擁有最終決定權，確保關鍵判斷的準確性。

 

可解釋性：AI決策過程必須透明，不能成為神秘黑盒子。團隊需要理解每項決策的邏輯，確保問責機制運作。

 

隱私保護：建立強化資料保護、隱私維護及合規機制，始終以使用者同意為前提。

 

產業趨勢：詐欺手法進化與防禦革新

 

    2025年詐欺趨勢報告顯示，全球詐欺損失超過1兆美元，僅4%受害者能追回資金。93%金融機構擔憂AI驅動的詐欺攻擊。深偽技術和身分合成詐欺成為新興威脅，預估2030年前將造成230億美元損失。

 

旅遊業特別容易受到攻擊。線上旅遊與住宿業退款爭議增加816%，電子商務增長222%。詐騙集團利用AI生成多語言說服文字，建立假酒店網站，甚至使用惡意軟體竊取業者憑證。

 

防禦端也在進步。機器學習算法能即時識別詐欺模式與異常行為，生物識別認證、行為分析及風險評分系統持續改善。產業合作加強，金融機構、科技公司與監管機構建立資訊共享機制。

 

未來展望：整合協作的智慧生態

 

    Choudhury預測，下一波重大突破不在於發現AI新應用，而是讓現有AI工具高效協作。「我預期會有更多解決方案被設計出來，但也期待它們能以更有組織的方式運作，讓各部門效率大幅提升。」

 

Booking.com的願景明確：「推動創新的同時確保可靠性與成本效益將是核心重點。」目標是建立各安全模組智慧溝通協作的系統，讓防護機制無縫整合。

 

這項技術演進對消費者意義重大。當我們點擊「預訂」按鈕時，AI正在背後提供額外的安心保障，降低成為線上詐欺受害者的風險。

 

產業影響與啟示

 

    Booking.com的AI防詐經驗為整個旅遊業提供寶貴參考。隨著數位化程度提升，每個線上平台都需要建立類似的防護機制。關鍵成功因素包括：

 

多元技術整合取代單一解決方案，人機協作確保決策品質，預防性策略優於被動回應，持續學習適應新興威脅，跨產業合作強化整體防禦。

 

ESG觀點下，企業數位責任不僅是合規要求，更是永續發展的重要組成。保護使用者資料與防範詐欺直接關係到社會責任與治理品質。

 

AI技術的雙面性提醒我們：技術進步必須伴隨倫理思考。Booking.com的實踐證明，負責任的AI應用能在保護安全與維護公平間取得平衡。

 

這場科技與犯罪的較量仍在持續。隨著攻擊手法不斷演進，防禦策略也必須持續創新。Booking.com的經驗顯示，成功的關鍵在於將技術能力、倫理考量與人文關懷完美結合，為數位時代的旅遊體驗築起堅實防線。

 

 

參考資料來源：

1. AI News. (2025, September 8). "Siddhartha Choudhury, Booking.com: Fighting online fraud with AI". *Artificial Intelligence News*.

 

2. Silicon UK. (2024, June 21). "Booking.com Warns Of AI-Fuelled 900 Percent Scam Surge".

 

3. Mitek Systems. (2024, December 12). "2025 Fraud Predictions: Insights on Emerging Fraud Threats".

 

4. DataDome. (2025, July 22). "Fraud in the Travel Industry & How to Prevent It".

 

5. Veriff. (2025, June 5). "US Fraud Trends 2025 | Insights from Veriff's Industry Pulse Survey".

 

6. Scoop Market. (2025, March 14). "Fraud Detection and Prevention Statistics and Facts (2025)".

 

7. Feedzai. (2025). "2025 Fraud Prevention Trends". https://www.feedzai.com/blog/fraud-prevention-trends-2025/

 

8. DataVisor. (2025). "Top Fraud Trends and Predictions for 2025".

 

9. Sift. (2025, March 20). "From Data to Action: Chargeback Trends and Fraud Strategies for 2025".

 

10. ThreatMark. (2025, January 24). "How AI is Redefining Fraud Prevention in 2025".