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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-08-13 14:32:28
作者：JIfan
阅读量：404
文章目录
经常去过银行办事的人都知道人脸识别，从取钱、办卡、转账等，刷脸几乎成了标配。但你有没有想过，这看似方便的背后，藏着不少安全隐患？随着AI的发展，之前还看过新闻有人用AI换脸技术冒充别人进行诈骗，所以一个有效的银行人脸识别安全解决方案就迫在眉睫了，最近有一个得助智能多模态防伪大模型，通过多样化攻击行为拦截、身份验证、欺诈风险预防、跨模态活体检测、深度防伪大模型等技术，推动金融服务安全升级，下面就具体来看看某个商业银行用这个多模态防伪大模型，保障银行客户数亿资金安全。
随着人脸识别技术的普及，银行急需先进的AI多模态及大模型等技术，提升安全防护能力，确保金融业务高质量健康发展。
在实际应用中，复杂环境会影响系统的性能。其次，银行人脸核验业务会遭受视频翻拍、高保真3D面具、伪造、注入攻击等方式的攻击，导致客户遭受损失，银行信誉受损。
（1）多样化攻击行为拦截
这个大模型就像一个超级保镖，能够拦截各种多样化的攻击行为。无论是AI换脸、人像活化、视频合成等数字攻击手段，还是高保真面具、ROM劫持等物理攻击方式，亦或是身份证防伪、声音合成等综合攻击形式，都逃不过它的“火眼金睛”。
（2）身份验证精准无误
在银行的业务办理过程中，身份验证是至关重要的一环。得助智能生物多模态防伪大模型在信息登录、敏感业务办理、客户识别等场景中发挥着重要作用。它通过融合多种生物特征信息，如人脸、声音、指纹等，进行综合验证，大大提高了身份验证的准确性和可靠性。
（3）欺诈风险预防有效
银行面临着各种欺诈风险，如中介欺诈、团伙欺诈等。得助智能生物多模态防伪大模型就像一个智能预警系统，能够实时监测业务办理过程中的异常行为，及时发现潜在的欺诈风险。同时，它还可以对员工的操作进行合规监管，防止内部人员利用职务之便进行欺诈活动。
（4）跨模态活体检测提升准确率
跨模态活体检测是得助智能生物多模态防伪大模型的一大亮点。它能够建立跨模态活体检测能力，将不同模态的信息进行融合分析，从而实现身份认证准确率的大幅提升。
（1）深度防伪大模型
它通过融合微智能语言推理模型和高精度视觉模型，实现了防伪检测准确性的显著提升。就像一个经验丰富的侦探，能够从语言和视觉等多个角度分析信息，准确判断是否存在伪造行为。
（2）超强泛化能力
该模型还具有超强的泛化能力，能够抵御新型攻击手段，对攻击数据进行真实性分析。无论不法分子使出什么新花样，都无法逃脱它的“法眼”。
通过将跨模态活体与大模型技术相结合，该解决方案实现了深度伪造平均拦截率98%，呈现式攻击拦截99%的优异成绩。这意味着，绝大多数的攻击行为都能被及时拦截，银行人脸识别系统的安全性得到了极大提升。就像给银行的安全防线加上了一层厚厚的铠甲，让不法分子难以突破。
对于AI换脸、照片活化、视频翻拍等常见攻击方式，该解决方案将拦截率提升到了98%。这意味着，这些曾经让银行头疼不已的攻击手段，如今已经很难奏效。银行可以更加放心地应用人脸识别技术，为客户提供更加便捷的服务。
得助智能生物多模态防伪大模型的应用，有效保障了客户数亿转账资金的安全落地，降低了银行人脸攻击行为带来的风险。目前，该解决方案已经实现了“零”攻破的佳绩，为银行的金融安全树立了典范。就像一座坚固的堡垒，守护着银行的资金安全和客户的信任。
得助智能多模态防伪大模型免费试用
在银行人脸识别安全这场没有硝烟的战争中，得助智能生物多模态防伪大模型凭借其卓越的技术和出色的表现，成为了银行金融安全的坚实护盾。未来，随着科技的不断进步和攻击手段的不断演变，我们相信得助智能生物多模态防伪大模型也将不断升级和完善，为银行人脸识别安全提供更加全面、更加可靠的保障，让银行在金融科技的浪潮中稳健前行。
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