AI換臉欺詐等新型欺詐行為，正受到越來越強的監(jiān)管與遏制。在近日舉行的外灘大會上，北京國家金融科技認證中心聯(lián)合10多家金融機構共同研究制定《虛假數(shù)字人臉檢測金融應用技術規(guī)范》，其詳細定義虛假數(shù)字人臉檢測的技術架構、功能規(guī)范、性能指標及測試評估方法，為金融服務場景下的數(shù)字身份認證提供了全方位、多維度的安全保障，旨在應對深度偽造技術對金融身份識別、交易驗證等場景的安全威脅。
這背后，是隨著人工智能技術的持續(xù)發(fā)展，黑灰產(chǎn)組織正盯上這項全新的科技。隨之而來的，是AI換臉等深度偽造(Deepfake)欺詐日益頻繁。有數(shù)據(jù)顯示，2023年基于AI的深度偽造欺詐暴增3000%。今年年初,中國中國香港警方披露了一起多人“AI換臉”詐騙案,涉案金額高達兩億港元。不久前，中國工信部專家表示，正會同行業(yè)內(nèi)的手機終端企業(yè)，將推出AI換臉詐騙風險提醒功能。
相比個人消費者通過這項功能有效防范AI換臉詐騙風險，金融機構面對形形色色的眾多線上貸款申請者，如何快速精準識別AI換臉欺詐與假人騙貸行為，正成為一大嚴峻挑戰(zhàn)。
作為“懂金融”的科技公司，金融壹賬通推出全新的智能面審風控解決方案，其融合了大量多模態(tài)反欺詐策略，通過AI科技支持人臉、活體、語音及動作識別，圖計算技術突破群體性欺詐識別難點，助力金融機構有效應對AI換臉、“假人”騙貸等新型欺詐行為。
AI欺詐泛濫令金融機構風控邏輯“謀變”
深度偽造技術Deepfake，是“Deep Machine Learning(深度機器學習)”與“Fake Photo(假照片)”兩個詞的合成詞，主要指用AI深度學習的技術，合成某個人的圖片或視頻、甚至聲音，最常見的便是AI換臉，此外還包括語音模擬、人臉合成、視頻生成等。
如今，AI換臉與“假人騙貸”正成為相當常見的新型欺詐行為——黑灰產(chǎn)組織在通過非法渠道獲得某些消費者的身份信息后，要么通過AI技術將這些消費者的人臉“移植”到自己身上，要么給“假人”設計大量真人行為以符合信貸要求，在線上申請消費貸款以騙取資金。
如果金融機構在線上面審環(huán)節(jié)的客戶身份核驗環(huán)節(jié)出現(xiàn)“紕漏”，就令AI換臉欺詐行為容易蒙混過關，造成不小的信貸資金損失。
面對層出不窮的新型AI欺詐行為，越來越多金融機構在風控方面則顯得“力不從心”。
究其原因，一是傳統(tǒng)風控策略主要是基于對歷史金融數(shù)據(jù)開展相對靜態(tài)的機器學習與深度學習，輔以可靈活調(diào)整的風控規(guī)則策略以對抗欺詐風險，其實質(zhì)是用過去數(shù)據(jù)“預測”未來行為，但在AI換臉欺詐、假人騙貸等行為日益增多的情況下，傳統(tǒng)風控模型難以在高度動態(tài)、千人千面式的假人騙貸、AI換臉欺詐行為里，有效收集到足夠多的樣本數(shù)據(jù)并識別其欺詐痕跡，導致反欺詐風控效果較差。二是越來越多金融機構發(fā)現(xiàn)自身的風控策略更多側重于單點防御，缺乏多維度的、能交叉驗證的身份識別風控措施，在應對AI換臉欺詐、假人騙貸方面顯得“相當吃力”。
如今，越來越多金融機構均意識到，要有效遏制各類AI欺詐行為，作為風控的第一道環(huán)節(jié)，在線上面審環(huán)節(jié)迅速準確地識別AI換臉、假人騙貸等新型欺詐行為顯得尤其關鍵。
若在線上面審環(huán)節(jié)，金融機構通過人臉比對、活體檢測、聲形同步、簽字動作識別、聲音指導識別、動作引導識別、專注度評分等AI風控科技，迅速精準地捕捉到AI換臉欺詐、假人騙貸等行為的蛛絲馬跡，就能快速采取風控預警舉措將新型欺詐行為“擋在門外”，有效保護信貸資金安全與信貸業(yè)務正常運行。
金融壹賬通智能面審風控解決方案如何大顯身手
面對金融機構將線上面審視為反欺詐風控的關鍵步驟，金融壹賬通推出智能面審風控解決方案。它整合平安成熟的場景應用經(jīng)驗與創(chuàng)新風控手段，構建綜合性視頻業(yè)務風控平臺。
在反欺詐風控方面，有別于傳統(tǒng)風控模型，這套智能面審風控解決方案匯集行業(yè)創(chuàng)新的視覺風控策略，聚焦視覺風控，挖掘視頻圖像信息與標簽化輸出，通過聲形同步(檢測是否本人講話)、相似背景檢測(快速識別是否存在團伙欺詐)、微表情分析(檢測是否存在AI換臉欺詐、假人問答、旁人指導問答痕跡)等維度構筑全方位的身份驗證識別風控體系，助力金融機構快速精準識別眾多AI欺詐行為。
剛失業(yè)的小張，沒能經(jīng)得起這個“誘惑”——通過向不法中介支付一筆“服務費”，他拿到了虛構的收入證明與銀行流水，“自信滿滿”地通過互聯(lián)網(wǎng)遞交貸款申請。
但是，在智能面審環(huán)節(jié)被AI問及收入來源時，他的一些行為異常，迅速被金融壹賬通的AI面審風控系統(tǒng)察覺，立即發(fā)出警報，風控團隊在隨即介入后，核查發(fā)現(xiàn)小張的收入證明與銀行流水全是偽造。
通過“順藤摸瓜”，相關金融機構還揪出向小張?zhí)峁┨摷偈杖胱C明的中介團伙其他欺詐行為。最終，小張不僅貸款失敗，還因欺詐面臨法律制裁;中介團伙也被一網(wǎng)打盡。
針對黑灰產(chǎn)組織虛構大量“假人”騙貸行為，金融壹賬通智能面審風控解決方案還融合大量多模態(tài)反欺詐策略，支持多種證件鑒偽及識別，采取AI圖計算技術突破群體性欺詐識別難點，令假人騙貸行為“難以遁形”。
這背后，是金融壹賬通汲取平安集團的豐富金融場景風控應用經(jīng)驗與金融科技創(chuàng)新成果，構建涵蓋專注度分析、潛意識行為、重疾預測、三方指導/提詞器預警、團伙作案攻擊聚類等方面的多模態(tài)反欺詐引擎，從人臉、動作、環(huán)境、位置等眾多維度開展綜合分析，快速精準的甄別各類AI欺詐風險。
如今，金融壹賬通的智能面審風控解決方案廣泛應用在汽車金融、普惠金融、持牌消費機構的眾多業(yè)務場景。
據(jù)金融壹賬通相關負責人介紹，某知名汽金機構在落地AI智能面審風控解決方案后，風控防御效果顯著;通過AI數(shù)字人面審，該機構業(yè)務自動審批通過率超75%，流程完成率95%+，上線至今自動化審批放款超12億+，節(jié)省坐席人力成本超180萬，攔截信貸欺詐金額超100萬。
金融壹賬通表示，依托平安集團的風控科技創(chuàng)新與場景風控應用實踐豐富經(jīng)驗，其加馬平臺持續(xù)深耕AI風控，不斷引入集合視覺、ASR、TTS、圖計算等多種前沿AI技術，助力金融機構在遠程開戶、營銷雙錄、線上貸款審核等環(huán)節(jié)實現(xiàn)更強的視覺風控與經(jīng)營提質(zhì)效果，給金融機構在應對AI新型欺詐過程帶來更卓越的“省時、省錢、省心”體驗。
在業(yè)內(nèi)人士看來，金融機構與黑灰產(chǎn)組織的斗爭，將是一場漫長的博弈。尤其是金融機構在拓展新信貸場景與開發(fā)新信貸業(yè)務時，最大的風控建模挑戰(zhàn)是樣本量不足與樣本量過于單調(diào)。這往往給不法分子使用各種AI欺詐手段騙取信貸資金創(chuàng)造眾多“機會”。因此，金融機構要在小樣本環(huán)境下構建有效的反欺詐風控模型，更需在線上面審環(huán)節(jié)提升AI風控能力。
與此同時，隨著AI技術日新月異，黑灰產(chǎn)組織每天都在創(chuàng)造新的AI欺詐手段，一旦金融機構的反欺詐風控模型迭代速度落后于黑灰產(chǎn)組織，也會給金融機構帶來難以估量的信貸資金受騙損失風險。在這種情況下，各類金融街機構需與具備豐富反欺詐實踐經(jīng)驗與前沿風控科技研發(fā)能力的第三方金融科技機構加強合作，借助后者的AI風控賦能，持續(xù)提升反欺詐風控模型迭代速度，更好地應對日益多變的AI欺詐行為攻擊。
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