人工智能等技術(shù)在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用，推動行業(yè)蓬勃發(fā)展的同時，也帶了更多潛在風(fēng)險，給行業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。以金融領(lǐng)域應(yīng)用十分普遍的人臉識別技術(shù)來說，就有不法分子通過技術(shù)漏洞實施詐騙、盜刷等犯罪行為。面對深度偽造技術(shù)帶來的風(fēng)險，日前在“北大光華-度小滿金融科技前沿技術(shù)研討會”上，度小滿技術(shù)委員會執(zhí)行主席楊青認為應(yīng)該建立“全鏈條”屏障來進行防范。
深度偽造沖擊金融領(lǐng)域，金融業(yè)應(yīng)守住全鏈條安全
就在前不久，國內(nèi)某大型銀行的人臉識別環(huán)節(jié)被詐騙分子攻破，詐騙團伙利用注入繞過、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)十余萬元。諸如DeepFake這樣的深度偽造技術(shù)，不僅對個人產(chǎn)生了影響和傷害，更是對各行各業(yè)帶來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”上，度小滿技術(shù)委員會執(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。楊青認為，金融領(lǐng)域要做到AI防深偽，不僅僅是識別人臉的真假這么簡單。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DeepFake這種技術(shù)的單點突破，而是要守住整個鏈條、每個節(jié)點的安全，建立“全鏈條”屏障。
度小滿運用前沿技術(shù)防范深度偽造技術(shù)危害
隨著人臉認證的普及應(yīng)用，不法分子通過DeepFake這樣的技術(shù)來偽造人臉的詐騙也日益增多。“眼見未必為實”，這類虛假視頻肉眼往往無法識別，怎么防范這類新型風(fēng)險?度小滿的防深偽技術(shù)，運用了千萬級樣本;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”，對于通過這一步的“好人”，如何判斷他的信用，決定給多少授信額度呢?央行征信報告是判斷個人信用的最重要依據(jù)，但征信報告存在大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，許多具備潛在價值的數(shù)據(jù)并未能被充分挖掘。為此，度小滿利用NLP自然語言處理技術(shù)對它們進行分析和識別，再通過自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練模型，從而達到從文本中識別用戶風(fēng)險的目的。
在AI技術(shù)雙刃劍的這場“攻防戰(zhàn)”中，僅有上述的努力還是遠遠不夠的。當(dāng)前，度小滿在深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、情感計算等人工智能細分領(lǐng)域均已布局許久，并取得了不錯的成果。同時，在智能風(fēng)控體系建設(shè)方面，度小滿也有著深厚的技術(shù)積累和廣泛的市場應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，度小滿還將持續(xù)加大技術(shù)和風(fēng)控投入，提高數(shù)據(jù)安全保障水平，全面筑牢數(shù)據(jù)安全屏障。
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