正所謂技術(shù)是一把雙刃劍，人工智能在如火如荼發(fā)展過(guò)程中，利用AI技術(shù)造假、偽造等事件也是屢見不鮮。

　　就在前不久，國(guó)內(nèi)某大型銀行的人臉識(shí)別環(huán)節(jié)被詐騙分子攻破，詐騙團(tuán)伙利用注入繞過(guò)、深度偽造等技術(shù)冒名頂替銀行卡持有者本人，從其銀行卡中盜取數(shù)十余萬(wàn)元。

　　諸如DeepFake這樣的深度偽造技術(shù)，不僅對(duì)個(gè)人產(chǎn)生了影響和傷害，更是對(duì)各行各業(yè)帶來(lái)了潛移默化的安全隱患，尤其是隱私度較高的金融領(lǐng)域。

　　那么面對(duì)如此現(xiàn)狀，又該如何破解？

　　7月20日，在“北大光華-度小滿金融科技前沿技術(shù)研討會(huì)”上，度小滿技術(shù)委員會(huì)執(zhí)行主席楊青介紹了前沿AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的具體應(yīng)用。

　　楊青認(rèn)為，金融領(lǐng)域要做到AI防深偽，不僅僅是識(shí)別人臉的真假這么簡(jiǎn)單。在AI科技與金融不斷深入融合的當(dāng)下，獲客、風(fēng)控等日常環(huán)節(jié)均在朝著智能化方向變化。因此，金融領(lǐng)域的AI防深偽，不應(yīng)當(dāng)只是針對(duì)DeepFake這種技術(shù)的單點(diǎn)突破，而是要守住整個(gè)鏈條、每個(gè)節(jié)點(diǎn)的安全，建立“全鏈條”屏障。

　　隨著人臉認(rèn)證的普及應(yīng)用，不法分子通過(guò)DeepFake這樣的技術(shù)來(lái)偽造人臉的詐騙也日益增多�！把垡娢幢貫閷�(shí)”，這類虛假視頻肉眼往往無(wú)法識(shí)別，怎么防范這類新型風(fēng)險(xiǎn)？度小滿的防深偽技術(shù)，運(yùn)用了千萬(wàn)級(jí)樣本；從中提取了多域視覺特征：包含傅立葉頻譜特征、小波特征、和RGB空域特征等等，利用多特征融合共同輔助鑒偽。目前度小滿防深偽技術(shù)已經(jīng)可以覆蓋各種深偽形式，比如靜態(tài)人像圖片活化和AI換臉等，千分之一誤報(bào)率下召回為90%以上。

　　反欺詐是金融風(fēng)控審核的第一步，目的是排除“壞人”，對(duì)于通過(guò)這一步的“好人”，如何判斷他的信用，決定給多少授信額度呢？

　　央行征信報(bào)告是判斷個(gè)人信用的最重要依據(jù)，但征信報(bào)告存在大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，許多具備潛在價(jià)值的數(shù)據(jù)并未能被充分挖掘。為此，度小滿利用NLP自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)它們進(jìn)行分析和識(shí)別，再通過(guò)自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練模型，從而達(dá)到從文本中識(shí)別用戶風(fēng)險(xiǎn)的目的。

　　征信報(bào)告還蘊(yùn)藏著大量的關(guān)聯(lián)信息。對(duì)此，圖機(jī)器學(xué)習(xí)模型便成了較好的解決方案，可以很好地識(shí)別、表達(dá)、利用關(guān)聯(lián)信息并獲得所需的知識(shí)，方便解決違約風(fēng)險(xiǎn)存在傳導(dǎo)性等隱患問(wèn)題。

　　但在AI技術(shù)雙刃劍的這場(chǎng)“攻防戰(zhàn)”中，僅是上述的努力還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。對(duì)此，楊青表示，度小滿還將持續(xù)加碼技術(shù)，繼續(xù)深入布局圖計(jì)算、RPA應(yīng)用、多模態(tài)技術(shù)的落地應(yīng)用；還將布局聯(lián)邦學(xué)習(xí)，全面提升數(shù)據(jù)保障方面的能力；并且探索低代碼技術(shù)，促進(jìn)金融領(lǐng)域各項(xiàng)目的快速落實(shí)。

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