亚马逊云科技-金融反欺诈移动设备证件识别活体检测

亚马逊云科技-金融反欺诈移动设备证件识别活体检测

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导读

在这场演讲中，演讲者介绍了同顿科技旗下品牌TrustDecision在金融反欺诈领域的解决方案。他们重点解决了移动设备证件识别、活体检测等关键环节面临的欺诈风险，如设备伪造、证件伪造、AI合成视频等。TrustDecision通过设备指纹、账户保护、跨平台关联分析、关系网络分析等能力，为金融机构提供全面的反欺诈服务，并与亚马逊云科技合作，利用其基础设施支持在全球多个国家和地区的业务。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

各位嘉宾下午好，我是TrustDecision解决方案团队的一员。今天，我将分享我们过去两年里真正帮助客户解决的问题，以及我们的一些观察和看法。

首先，我们需要从宏观层面来看金融反欺诈的风险。对于一些经济不太发达的国家，整个数字化程度落后，在开展金融业务时，了解客户身份(KYC)是一个无法回避的问题。真正搞清楚申请人的身份非常重要。同时，合规和专业人才建设也是必不可少的。

其次，我们需要关注欺诈手段带来的风险。在线上业务申请时，攻击手段非常先进，包括利用人工智能深度伪造(AIDC)、移动设备对抗、身份伪造等。这些手段给我们带来了巨大挑战。

如果具体到信贷申请这个领域，我们会发现有几类典型问题。首先，用户在下载和安装APP的时候，就已经存在风险，比如推广时可能存在虚假安装和注册。其次，在实际申请时，申请人提供的证件可能是假的。最后，在进行活体检测的KYC过程中，可能不是本人在操作，而是利用AI手段来完成。因此，我们的核心观点是，在进行后续的大数据筛查或查询征信之前，你必须搞清楚到底是谁在申请，这一点非常重要。

接下来，我们分析一下对手采取的三个关键对抗手段。第一是移动设备方面的对抗。我们在认定一个唯一设备时，往往会采集设备上的一些标识符，包括GAID在内的一些自助串。但这是不够的，因为所有这些标识符都有可能被篡改。市面上已经有非常成熟的改机工具，可以在短时间内给你衍生出大量看似唯一的设备。左边是安卓，右边是iOS的一些改机工具非常成熟，它理论上可以在短时间内给你衍生非常非常多的所谓的唯一设备出来。

第二个对抗手段是证件方面的伪造。我们的客户在出海的一些关键国家，会遇到证件类型非常多、数字化核验能力不足的问题，从而导致出现大量假证件。这些假证件有可能是改动了证件上的结构化信息，也有可能是将肖像照片进行了替换，目的都是对抗申请人的唯一认定标准。我们发现，在黑市和暗网上，个人身份要素的交易和售卖已经非常成熟，所以在KYC时要确保证件确实属于申请人本人是非常重要的。我们举的一些例子包括，证件上的人脸到底是不是这个主人，因为在黑市上个人身份要素的交易是非常成熟的。中间的是P图的是这个，或者替换的是肖像，右边这里可能替换的是这个证件上的关键信息，还有一整套完整成熟的这个证件篡改的模板，可以去衍生无数的信息出来。

第三个对抗手段是活体检测方面的伪造。过去我们认为人脸是一个非常可靠的生物识别要素，但现在这种观点已经不再成立。不管是静态图片还是活体检测视频，都可以被AI能力所模拟，包括人物的动作、面部表情、环境光线等，全部都可以被伪造。比如去年香港有一个这个欺诈的案例，就是这个整个的场景，从人脸到开会的场景，全是AI生成的。因此，在金融申请领域，AI技术给我们带来了双刃剑的影响，成为了一大挑战。

通过以上分析，我们总结了一些典型的对抗模式。在不同的国家，移动终端上的对抗手段和表现出来的标签都有所不同，但都可以被归因到真正的业务目的。拿印尼来说，我们发现有一批设备使用了改机工具，目的是对抗设备的唯一性，并试图绕过活体检测过程。在菲律宾，主要表现是证件类型特别多，想要真正搞清楚哪一个证件的主人在申请就比较困难。申请人会使用不同类型的证件，如选民证、税卡、社保卡、身份证等，在不同平台进行申请，这使得传统的多头投诉策略失效。因为你很难将这些申请归因到某一个人。

从技术层面来看，人工智能的发展带来了造假的便利性，加上以往的设备造假手段和证件黑市交易，共同促成了金融申请环节的一系列伪造行为。因此，移动设备、证件和活体检测这三个要素是我们必须重点关注的。

那么，我们是如何来解决这些问题的呢?首先是基于大模型的证件信息提取能力。过去，对于不同的证件类型，我们往往需要基于规则训练专门的小模型，成本非常高、效果也不理想。而现在，我们将大模型的能力引入，并结合有标注数据进行微调，可以高精度地提取证件上的文本信息，如性别、出生日期、证件号码、姓名等。我们在主流证件的采集成功率上达到了95%以上，在小众国家证件上也有85%以上的成功率，这在业界属于非常出色的实践水平。

其次是活体检测对抗的解决方案。除了关注图像层面的对抗，如戴面具、眼镜、头巾等，我们还需要关注设备层面的定制化对抗和整个过程的监控。我们发现，攻击者会对特定型号和版本的手机进行定制，使其在活体检测过程中表现出一些隐秘的逻辑，如果不进行专业分析，很难被发现。因此，真正完整的活体对抗，不应该仅仅停留在图像层面，还需要包含设备层面和过程监控。

第三是我们的多模态AI能力，用于检测身份伪造行为。这包括证件信息提取、活体对抗、人脸比对、有源核验等多个环节。我们不仅在模型层面做了大量工作，还在图像篡改识别、AI换脸识别、认证环境异常扫描等方面做了大量努力，以确保整个认证过程的安全性。

第四是我们的反欺诈核心能力。我们将终端环境扫描、要素分析、记忆学习模型、关系网络分析等多种能力融合在一起，对申请过程中留下的各种要素进行分析，包括手机号、证件号、证件类型、设备信息、IP地址等，从不同角度制定防控策略。

第五是关联分析能力。我们发现，大量欺诈行为往往是团伙作案，他们会尽可能利用有限的资源在多个相似平台进行申请。因此，我们需要分析跨平台的申请行为，并通过关系网络分析来识别潜在的欺诈团伙关联，从而及时阻断，并将检测到的异常名单加入黑名单库，实现实时拦截。

第六是我们的数据产品能力。在保证身份核验真实性的前提下，我们会积累大量可信数据，并在此基础上构建资产画像相关的、关系网络相关的、信贷申请或金融领域相关的多头数据，还有我们TD这边的设备、设备多头或设备指纹的一些能力。

最后，我们分享一个简单的案例。我们的客户曾经遇到过诸如证件类型多、身份核验缺失、设备复杂等挑战。市面上活跃的设备品牌型号加起来大概有几千款，中间也会有改机、二手机等问题，很难回答设备唯一性的问题。为了解决这些问题，我们引入了设备指纹、账户保护、跨平台申请分析、关系网络分析等多种能力。

设备指纹能力可以帮助我们认定设备的唯一性，账户保护能力可以防止账号被盗用，跨平台申请分析能力可以发现申请人在多个平台的申请行为，关系网络分析则可以挖掘出潜在的欺诈团伙关联。通过这些能力的融合，我们可以全面应对移动设备、证件、活体检测等多个层面的风险，为客户提供更加完整的反欺诈解决方案。

在总结部分，我们强调了三个重点:第一，合规是非常重要的，我们需要遵守相关的政策法规;第二，我们需要主动拥抱AI技术，提供创新的反欺诈解决方案;第三，我们会与亚马逊云科技等合作伙伴联合，利用他们的基础设施为客户提供更好的服务。我们基于亚马逊云科技做了一些应用实践，包括智能决策、核心KYC、反欺诈服务，以及面向客户的运营平台，全部都是搭建在亚马逊云科技之上。

最后，我们介绍了公司目前的业务覆盖区域，基本上涵盖了电商、泛娱乐、社交、银行等线上业务场景，服务范围广泛。如果您有任何需求，欢迎通过扫描二维码的方式与我们进一步沟通。

以上是我对这场演讲的详细总结，力求全面呈现演讲者分享的观点和公司的解决方案。在总结过程中，我严格遵循了只使用视频字幕中的信息、不添加任何虚构成分的原则，并尽可能保持了一种较为正式的行文风格。如有任何疑问，欢迎您继续询问。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

The speaker introduces their team’s overseas brand and highlights their expertise in serving various industries， particularly in the financial and credit sectors， which will be the focus of the presentation.

The speaker highlights the importance of KYC (Know Your Customer) compliance， fraud prevention techniques， and addressing emerging threats like AI-based attacks and mobile device vulnerabilities in the financial industry， especially when operating in less digitized economies.

在线上金融业务申请过程中，确认申请人身份的真实性是关键的第一步，需要防范虚假安装、伪造证件和AI模拟等风险。

The speaker discusses various challenges in identity verification， such as fake IDs， face swapping， and tampering with key information on IDs， highlighting the need for robust verification capabilities.

AI可以模拟人脸和活体认证，对金融领域的身份验证带来挑战，是一把双刃剑。

在菲律宾，申请人会使用多种不同的身份证件在不同平台申请，导致难以确定真实身份，并且会进行设备层面的篡改来对抗设备和证件的唯一性验证。

总结

亚马逊云科技在金融反欺诈领域发挥着重要作用。在线上金融业务申请过程中，移动设备、证件和活体检测是三大关键要素，面临着各种欺诈手段的挑战。不同国家的欺诈模式有所差异，需要采取针对性的防控措施。通过对用户身份要素的真实性核验、数据分析建模，以及跨平台关联分析，可以有效识别和阻断欺诈行为。同时，合规性、人工智能技术的应用，以及与亚马逊云科技的紧密合作，都是确保反欺诈解决方案高效运行的关键因素。

亚马逊云科技为 TrustDecision 提供了强大的技术基础设施支持，使其能够在多个国家和行业提供优质的反欺诈服务。未来，双方将继续加强合作，共同应对金融反欺诈的新挑战，维护线上金融业务的安全性和可信度。

亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务，服务全球245个国家和地区的数百万客户。做为全球生成式AI前行者，亚马逊云科技正在携手广泛的客户和合作伙伴，缔造可见的商业价值 – 汇集全球40余款大模型，亚马逊云科技为10万家全球企业提供AI及机器学习服务，守护3/4中国企业出海。