度小满分享前沿技术具体应用：用AI技术建立全链条屏障

随着新一代信息科技的不断进步，互联网金融安全性也在持续提高，为消费者呈现了良好的融资环境。但新技术带来便利的同时，也带来新的风险和挑战，有众多不法分子利用技术漏洞制造出了各种金融案件。对于此类挑战，度小满分享了其运用AI技术建立全链条屏障的经验与成果。

日前，在“北大光华-度小满金融科技前沿技术研讨会”上，度小满技术委员会执行主席杨青介绍了前沿AI技术在金融领域的具体应用。杨青认为，金融领域要做到AI防深伪，不仅仅是识别人脸的真假这么简单。在AI科技与金融不断深入融合的当下，获客、风控等日常环节均在朝着智能化方向变化。因此，金融领域的AI防深伪，不应当只是针对DeepFake这种技术的单点突破，而是要守住整个链条、每个节点的安全，建立全链条屏障。

随着人脸认证的普及应用，不法分子通过DeepFake这样的技术来伪造人脸的诈骗也日益增多。“眼见未必为实 ”，这类虚假视频肉眼往往无法识别，怎么防范这类新型风险?度小满的防深伪技术，运用了千万级样本从中提取了多域视觉特征：包含傅立叶频谱特征、小波特征、和RGB空域特征等等，利用多特征融合共同辅助鉴伪。目前度小满防深伪技术已经可以覆盖各种深伪形式，比如静态人像图片活化和AI换脸等，千分之一误报率下召回为90%以上。

反欺诈是金融风控审核的第一步，目的是排除“坏人”，对于通过这一步的“好人”，如何判断他的信用，决定给多少授信额度呢?央行征信报告是判断个人信用的最重要依据，但征信报告存在大量的非结构化数据，许多具备潜在价值的数据并未能被充分挖掘。

为此，度小满利用NLP自然语言处理技术对它们进行分析和识别，再通过自监督预训练模型，从而达到从文本中识别用户风险的目的。而且征信报告还蕴藏着大量的关联信息。对此，图机器学习模型便成了较好的解决方案，可以很好地识别、表达、利用关联信息并获得所需的知识，方便解决违约风险存在传导性等隐患问题。

数字化时代，信息技术已经成为金融服务行业的重要组成部分。在金融服务行业，数据作用将不断凸显，数据安全与个人信息保护也将面临新的风险与挑战。作为创新型金融科技企业，度小满不断以前沿技术破解金融安全难题，力争为金融行业的稳健发展贡献更多科技力量。

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