日前，在“北大光华-度小满金融科技前沿技能研讨会”上，度小满技能委员会实行主席杨青先容了前沿AI技能在金融领域的详细运用。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大略。在AI科技与金融不断深入领悟确当下，获客、风控等日常环节均在朝着智能化方向变革。因此，金融领域的AI防深伪，不应当只是针对DeepFake这种技能的单点打破，而是要守住全体链条、每个节点的安全，建立全链条樊篱。
随着人脸认证的遍及运用，不法分子通过DeepFake这样的技能来假造人脸的诱骗也日益增多。“眼见未必为实 ”，这类虚假视频肉眼每每无法识别，怎么戒备这类新型风险?度小满的防深伪技能，利用了千万级样本从中提取了多域视觉特色：包含傅立叶频谱特色、小波特色、和RGB空域特色等等，利用多特色领悟共同赞助鉴伪。目前度小满防深伪技能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。
反敲诈是金融风控审核的第一步，目的是打消“坏人”，对付通过这一步的“年夜大好人”，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主要依据，但征信报告存在大量的非构造化数据，许多具备潜在代价的数据并未能被充分挖掘。
为此，度小满利用NLP自然措辞处理技能对它们进行剖析和识别，再通过自监督预演习模型，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办理方案，可以很好地识别、表达、利用关联信息并得到所需的知识，方便办理违约风险存在传导性等隐患问题。
数字化时期，信息技能已经成为金融做事行业的主要组成部分。在金融做事行业，数据浸染将不断凸显，数据安全与个人信息保护也将面临新的风险与寻衅。作为创新型金融科技企业，度小满不断以前沿技能破解金融安全难题，力争为金融行业的稳健发展贡献更多科技力量。