如果你曾經致電銀行、保險公司、證券商客服中心、甚至是購物網站客服等，應該都遇過類似的情況。明明只是想查詢一筆交易紀錄、修改聯絡資訊，或確認某項業務辦理進度，客服人員卻先開始問起一連串問題：

-請問您的出生日期？
-請問您的身分證字號後四碼？
-請問您的通訊地址？
-請問您最近一次交易金額？
-請問您開戶時留存的手機號碼？

問題一個接著一個，甚至讓人忍不住懷疑，我只是想問個問題，怎麼感覺像在參加考試？然而，這些問題其實並不是客服人員隨意詢問，而是金融業長期以來相當常見的一種身分驗證方式。金融業相信這些資訊理論上較容易由客戶本人掌握，因此透過詢問並確認答案，便能在一定程度上判斷電話另一端的人是否為帳戶本人。

這種驗證方式有個正式名稱，叫做：知識詢問（Knowledge-Based Authentication, KBA）。很多人以為客服是在「背題庫」，但實際上，金融業真正相信的並不是答案本身，而是回答者能掌握這些理論上應由客戶本人掌握的資訊。然而，在個資外洩事件頻傳的今天，出生日期、電話號碼、地址甚至交易資訊，都可能遭到第三人取得。不過金融業通常不一定是用「同一套題庫輪流抽題」，而是依據自身風險管理與作業規則，設計不同類型的知識詢問機制：

• 靜態知識詢問（Static KBA）
  這類方式是在台灣客服實務上相當常見的形式，例如：出生日期、身分證字號後四碼、通訊地址、留存手機號碼或開戶分行等，金融業從自身留存資料中挑選題目詢問。

• 動態知識詢問（Dynamic KBA）
  系統會從信用資料、公開紀錄或其他資料來源即時產生題目，例如：你曾經居住過哪個地址？下列哪一家銀行曾與你有往來？最近一筆刷卡是刷甚麼？最近一次繳款是甚麼時候？每次產生的題目可能都不一樣。

總結來說，雖然知識詢問能提升身分辨識的可信度，但在實務上過多的問題可能造成客戶反彈、作業時程拉長等情形。也因為個人資料存在著外洩所帶來的風險，因此金融業對於知識詢問的信賴程度如同密碼一般，為最低信賴等級。近年來金融業普遍認為，單獨依賴知識詢問已難以提供足夠的身分辨識強度，通常會與其他身分驗證機制共同使用。