Inscribe

Inscribe是什麼？

Inscribe是一個專為金融服務機構所設計的代理式文件欺詐檢測平台，由InscribeAI公司提供。它會分析申請人提交的金融及身分證明文件，在貸款審批、開戶、KYC/KYB以及帳戶驗證之前，識別出那些經過篡改、偽造、重複使用或由AI生成的內容。

平台將多層檢測、文件處理、公開數據核驗、客戶級推理以及風險工作流程整合在了一起。它並非通用的OCR工具，亦無法取代金融機構的最終信貸決策、合規判斷或人工調查。

一句話介紹

Inscribe透過取證、網路、語義、像素和代理式AI協同分析金融文件，並把風險等級、證據和結構化數據返回給風控人員或業務系統。

產品定位

現代偽造的文件在視覺上可能與真實文件非常相似，僅靠人眼查看或依循固定格式規則，很容易忽略其中隱藏的修改痕跡。Inscribe專注於那些會影響資金決策的文件，並試圖在降低干擾因素的同時，提供可解釋的風險訊息。

主要功能

多層文件欺詐檢測

每份文件都會同時經過多種檢測方式的分析，而非僅依賴單一模型。各種檢測結果會被整合，以形成清晰的風險等級與說明，從而幫助分析人員優先處理那些真正可疑的申請。

文件分類

系統能夠辨別銀行流水、薪資單、稅表、賬單、發票以及其他類型的文件，從而決定後續的解析與詐騙檢查方式。混合式處理流程結合了傳統的機器學習、大型語言模型以及視覺語言模型，用於提升非英文資料以及未知類型文件的分類準確度。

字段與交易解析

平台可以提取姓名、地址、日期、餘額、收入和逐筆交易等結構化內容。解析結果既能支持欺詐核驗，也能用於流動資金、支出、收入、貸款和信貸風險分析。

客戶級風險分析

Inscribe不僅能查看單個檔案，還能在一個客戶或申請人所提交的多份資料之間建立關聯性。該系統能夠發現數字上的不一致、身份重複使用、模板重複使用，以及那些無法解釋的交易模式。

Inscribe Assistant

Assistant是嵌入Web應用的代理式AI助手，可回答文件為何被標記、不同材料是否矛盾、是否存在賭博或加密資產活動等問題。回答基於工作區已有的文件、客戶資訊及欺詐信號，仍需分析師審閱。

自訂交易洞察

風控團隊可以按交易類別、商戶、支付渠道、金額、時間範圍和餘額變化定義機構專屬信號。規則上線前可以在歷史申請群體上回測，以觀察觸發規模並調整閾值。

可配置決策引擎

決策引擎允許調整檢測器的嚴重度、決策邏輯、攔截名單、交易洞察以及文件洞察。其配置目標是符合機構的風險偏好，而非讓通用模型直接決定所有申請。

收集文件收集

Collect用於向申請人請求並收集文件，可由平台發送收集流程，也可嵌入企業應用。系統能在上傳過程中返回分類、文件類型、語言和已解析字段，便於盡早提示錯誤材料。

六類檢測方法

支援的檔案與工作流程

請特別注意那些用於證明身分、收入、資產、企業的合法性以及財務狀況良好的相關文件。至於實際的支援範圍、國家、語言，以及所購買的模組，都必須在實施之前逐一確認。

文件分析流程

1. 在貸款系統、CRM、案件系統、Collect或Web應用中接收申請與文件。
2. 為申請人建立客戶對象，並將相關文件歸入同一客戶或案件中。
3. 上傳檔案後運行分類、解析、欺詐檢測及所購的驗證與研究模塊。
4. 將同一申請中的文件、交易和實體信號連接起來進行客戶級推理。
5. 返回風險等級、檢測說明、關鍵證據和結構化字段。
6. 讓低風險材料依據機構規則繼續流轉，把高風險案件送入人工隊列。
7. 分析師使用Assistant、原始文件和外部材料複核並記錄最終決定。
8. 將確認結果反饋到機構規則、閾值和後續模型治理流程。

風險團隊審核流程

1. 先確認文件類型、頁數、申請人及業務場景是否正確。
2. 閱讀最高嚴重度信號的自然語言說明，並定位對應頁面和字段。
3. 比較同一客戶的姓名、地址、收入、餘額、日期和交易邏輯。
4. 檢查網路重用、公開數據和自訂攔截名單是否提供獨立證據。
5. 向助理提出具體問題，但不要把回答直接當作最終事實。
6. 根據機構SOP決定自動通過、補件、升級調查或拒絕。
7. 保留人工理由、證據和規則版本，滿足審計與申訴需要。
8. 定期分析誤報、漏報和群體差異，再調整規則和嚴重度。

Inscribe Assistant能做什麼？

• 解釋文件或客戶為何被標記為風險；
• 比較多份銀行流水、薪資單和稅表中的數字；
• 識別跨文件身份、收入、餘額和日期矛盾；
• 查找賭博、加密資產或特定商戶活動；
• 執行計算並核對交易與彙總數字；
• 尋找近期類似提交和可能的協同詐騙模式；
• 幫助分析師快速理解複雜申請的上下文。

AI輸出可能不準確、不完整或與其他客戶輸出相似，平台不保證唯一性。金融機構應把Assistant作為調查輔助，並保留可複核的證據及人類的決策。

自訂規則與回測

每個機構對風險、異常交易以及可接受的資料的定義都不同。Inscribe允許將內部政策轉換為可設定的信號，並根據過去的申請記錄，來評估這些規則可能影響到的群體和案件數量。

API與Webhook集成

Inscribe提供資源化的REST API，透過該API可對客戶、文件、帳戶、交易、收集的會話資料以及風險洞察等進行管理。請求會使用標準的身份驗證方式及網路狀態碼，而回應則以JSON格式傳回。

文件上傳限制

文件上傳支援PDF、JPG、PNG以及特定的二進位檔案類型，單個檔案的上限為50MB，PDF檔案的頁數則以350頁為限。在上傳之前，應先檢查檔案類型、大小、加密狀態以及是否有惡意內容。

Webhook安全

每個 Webhook 都有獨立的金鑰，平台會使用 HMAC-SHA256 來為請求體產生簽名。接收端應驗證該簽名、區分測試事件、拒絕依賴重定向的行為，並限制日誌中包含的敏感資料。

合作夥伴集成

平台可以連接貸款申請系統、排程與決策平台、資料服務以及雲端基礎設施。目前明確列出的有Alloy、Taktile和Oscilar，其他系統則可以透過API或自訂方式進行連接。

適合哪些機構？

• 審核大量銀行流水、薪資單和稅表的銀行；
• 希望減少手工文件核閱的信用合作社；
• 需要在數秒內完成數位化承保的貸款機構；
• 將KYC、KYB和賬戶開戶嵌入線上流程的金融科技公司；
• 需要在放款或轉賬前驗證銀行帳戶資料的團隊；
• 希望配置機構專屬交易和文件風險信號的風控部門；
• 已經擁有貸款系統或決策編排平台，且需要API整合的企業。

不太適合哪些情況？

• 只需把普通PDF轉成文字的個人用戶；
• 尋找公開免費的OCR或離線桌面識別軟體的團隊；
• 沒有合規依據卻準備批量處理個人金融文件的業務；
• 希望AI自動作出不可申訴的最終貸款決定的機構；
• 需要下載核心模型並在本地完全離線運行的採購方；
• 無法建立人工複核、審計記錄和規則治理的小型專案。

產品優勢

• 專注銀行流水、工資單、稅表等金融高風險文件；
• 取證、網路、語義、像素與公開數據多層檢測互補；
• 代理式推理可以連接整個申請中的多份材料；
• 風險等級和自然語言解釋減少分析師拼接證據的時間；
• 規則、嚴重度、攔截名單和洞察可以按機構配置；
• 支援Web應用、API、Webhook、Collect及合作夥伴整合；
• 分類、解析、驗證、現金流和欺詐信號可在同一平台使用；
• 歷史回測有助於在上線前觀察自訂信號影響。

使用限制

• AI和檢測結果不能保證準確、完整或唯一；
• 文件異常不一定等同於欺詐，必須結合申請背景；
• 低品質的掃描、壓縮、語言和檔案格式會影響部分信號；
• 支持國家、文件和公開數據的深度可能因場景不同；
• 自訂規則配置不當可能增加誤報或產生不公平影響；
• API吞吐、模組、保留期及技術支援受合約與套餐約束；
• 客戶案例中的效果不能保證在其他機構重現；
• 平台不能替代授信政策、監管合規和人工責任追究。

價格與購買方式

Inscribe沒有公開標準的月費、年費或按文件單價，需要預約演示並根據訂單協商。費用、模組、處理量、使用者數、支援及實施範圍均以訂單為準。

公開條款中並未承諾提供免費的通用版本，演示頁面中的免費試用或審計服務，並不等同於永久免費的帳戶。在採購時，應將最低使用量、超額費用、實施費用、續約事宜、資料遷移以及終止服務的相關規定寫入訂單中。

服務等級與支援

標準條款所規定的每月可用性目標為99.9%，至於具體的排除項目、補救措施以及服務品質要求，則需參考合約附件中的規定。一般而言，基本支援是透過電子郵件在美國的工作日內提供，企業可透過訂單協商更高的支援等級。

數據、隱私與AI輸出

客戶提交的輸入資料以及平台回傳的 AI 输出結果，皆視為客戶數據，並歸客戶所有。客戶需對輸入資料的正確性、合法性及權利依據負責，亦不得在未經核實的情況下，將 AI 的輸出結果直接用於高風險的決策中。

高風險決策中的人類監督

平台明確不保證AI輸出的準確性或完整性，亦不對基於該輸出所做出的決定承擔全部責任。機構應設計人工升級、理由記錄、申訴以及定期公平性測試。

安全與合規能力

Inscribe的信任中心列出了SOC 2 Type II和ISO 27001:2022這些認證標準，並提供相關的安全評估資料。此外，該產品還支援基於角色的存取控制、審計日誌、資料加密以及企業安全審查等功能。

API、GitHub與開源狀態

Inscribe擁有公開的API參考資料，以及經過驗證的GitHub組織，但其商業平台、檢測模型和生產服務並未開源。該組織中的公開倉庫主要是工具、分支專案和行銷相關的資源，不能視為核心產品的代碼。

評估和上線建議

• 用本機構真實但合規脫敏的樣本建立測試集；
• 分別計算真陽性、假陽性、漏報和人工複核率；
• 按文件類型、國家、語言和掃描品質拆分結果；
• 對AI生成、模板複用和傳統篡改分別測試；
• 比較模型結論與資深分析師和最終調查結果；
• 在低風險流程先灰度上線，並保留回退路徑；
• 驗證Webhook簽名、重試、重複事件和故障處理；
• 記錄規則版本、人工覆蓋和申訴結果；
• 持續監測欺詐策略變化與群體公平性。

基本資訊

常見問題

Inscribe是OCR工具嗎？

它包含分類、解析和字段提取，但核心定位是金融文件欺詐檢測與風險智能。普通文本識別並非其主要購買場景。

可以檢測AI生成文件嗎？

可以識別AI生成、篡改和偽造的金融材料，並將取證、語義、像素和網路信號組合起來。任何單次結果仍需按機構SOP復核。

支援哪些檔案？

重點包括銀行流水、薪資單、稅表、財務報表、信用卡賬單、發票、賬單以及身分證明文件。具體的國家、語言和範本需求，需在示範與測試中確認。

Inscribe提供API嗎？

提供公開的 REST API 和 Webhook 文件，可用於上傳檔案、管理客戶、讀取結果以及連接內部工作流程。若需用於高吞吐量的生產環境，則必須確認合約規定的容量及技術支援條件。

價格是多少？

沒有公開的標準價目表，機構需要預約演示，並根據模組、使用量、部署及支援服務來獲得報價。演示或免費審計並不代表可以永久享受免費服務。

AI可以自動拒絕貸款申請嗎？

技術上可將風險信號送入決策流程，但機構不應將不透明的 AI 輸出直接變成無人工監督的最終拒絕。授信、通知、申訴及公平性責任仍由金融機構承擔。

數據會用於訓練第三方大模型嗎？

標準條款說明不會使用客戶的 AI 內容來訓練或改進第三方基礎模型。機構仍應審閱訂單、資料處理附件、訓練資料定義以及子處理者安排。

Inscribe開源嗎？

核心平台與模型並未開源。雖然有官方的 GitHub 領域以及幾個公開的儲存庫，但那些項目並非用於開發欺詐檢測系統的完整代碼。

總結

Inscribe將金融文件的取證、語意理解、網路模式分析、像素檢測以及代理式推論等功能整合為一個可解釋的欺詐檢測流程。它非常適用於那些需要在承保、開戶及帳戶驗證過程中，快速處理大量高風險資料的金融機構。

採購時不應僅考慮演示中的檢測數量，還必須驗證本機構樣本上的誤報與漏報情況、API容量、規則治理、資料條款以及人工監督。唯有將模型、流程與審計機制一同設計，才能安全地擴大自動化應用。