自2013年起，劉肖凡即專注於社會網絡分析和虛擬貨幣反洗錢等領域的研究，與內地執法機構展開多項合作，今次與中國聯通合作開展反詐治理研究，正是其研究方向的延伸。目前，項目組已與金融業、執法機關及監管機構展開交流，劉肖凡透露，下一步計劃將大眾傳播學、媒介心理學、傳統大數據分析和大語言模型等先進的機器學習算法相結合，針對詐騙的各個環節進行技術對策的研發，目標是實現更高效的詐騙預警、預防以及即時制止。

對有部分內地生來港讀書時不幸墜入電話詐騙陷阱，劉肖凡認為，電話詐騙令不少內地學生中招，主要是因為他們對香港的法律與執法環境不熟悉，容易因兩地信息差而受騙，「例如有人假冒香港入境處致電內地學生，聲稱其有入境問題。本地人通常不會輕信，但內地學生可能因不熟悉情況而上當。」

了解用戶習慣 投放反詐資訊

針對這一現象，劉肖凡表示，現代的宣傳推廣方式強調深耕用戶與需求導向，「要了解用戶流程、精準對接目標群體的信息獲取習慣，才能更高效地把反詐知識傳遞給有需要的人。」其團隊計劃運用算法的力量，制定個性化反詐宣傳方案，通過內地學生常用的媒體渠道進行推廣。

他舉例說，現時小紅書很大程度上已取代百度成為內地主流搜索引擎之一，眾多內地學生來港前，都會在小紅書上搜尋各類資訊。因此，與小紅書上的升學賬號合作發布反詐內容，就可幫助學生熟悉常見詐騙手法，縮小本地學生與內地學生的信息差，有望降低他們受騙風險。

劉肖凡提到，香港各大學校都有內地學生聯誼會，他本身亦是理工大學「中國內地學生協會」的創會會長，希望可以利用這些最直接的觸達渠道，向即將來港升學的內地學生進行反詐宣傳。他強調，信息差是不法分子行騙的主要手段，針對性宣傳能有效提升弱勢群體的防範意識，為社會提供更安全的網絡環境。

●香港文匯報記者 楊盈盈