平安科技的生物特征识别实践:「平安声纹」与「平安多模态」已应用于 20 多种业务场景

在当今信息化时代,如何鉴别个人身份,确保个人信息的安全是亟需解决的社会问题之一。传统的身份认证由于环节冗长,操作不便,安全性不高,易变性强,已难以满足时代的需求,生物特征识别无疑是解决该问题的最好武器。


由资本驱动转向科技驱动的平安集团则开始大规模布局人工智能,其中平安科技作为平安集团的高科技内核,早在 2013 年就开始自主研发生物特征识别技术,其中人脸识别已经应用在平安证券以及平安银行在内的 17 家子公司中。

而平安科技深度学习团队自主研发的平安声纹平安多模态两大新晋生物特征识别产品已多次亮相各大科技盛会,并服务于平安集团内外 20 多种业务场景。

平安声纹:用声音提升用户体验


「平安声纹」专注于因声识人,实现智能身份认证。据平安科技深度学习团队负责人王健宗博士介绍,「平安声纹」完全由深度学习团队自主研发,依托已经积累的亿级小时的语音训练数据,平安科技建立了上亿量级的声纹基础数据库,基于端对端深度学习的智能引擎,识别准确率达到 99.8%。

王健宗表示,目前在声纹识别领域,关注的一个重点是降低声纹验证时长,这对提升用户体验相当重要,平安现在能够将声纹验证时长降低到 5 秒以下,因而极大扩展了声纹在金融领域的应用范围,在许多业务场景下,用户甚至根本没有察觉自己的身份已在办理业务的过程中,在后台通过了声纹验证。另一个重点就是降噪处理,现在即使是用户在一个吵闹的大街上办理业务,也能通过声纹正确的验证身份。


平安深度学习平台负责人王健宗在 GTC 大会上介绍平安声纹产品

王健宗介绍,「平安声纹」目前有三大应用形式:声纹锁登陆」、平安黑名单平安电话中心


「声纹锁登陆」指用声纹密码代替或辅助传统的字符密码与手势密码,解决用户忘记密码困扰的同时,极大减少了登陆时间,降低了信息泄露的风险。声纹锁采用 1v1 的声纹比对模式,将用户注册时的声纹信息存于声纹库,每次登陆时用户只需对着手机念出屏幕上的随机数字或文字即可轻松登陆。「声纹锁登陆」已应用于平安集团多款 App。

「平安黑名单」是「平安声纹」的又一个应用,旨在用声纹建立信用欺诈的黑名单库,从而精准拦截二次欺诈,这将为反欺诈工作做出巨大贡献。例如,在信贷申请环节要求用户亲自阅读一段固定的文字存于声纹库,并且同时提取其声纹特征。在信审过程中,系统自动将该声纹与黑名单库中的声纹做对比,如果命中黑名单,则可以调低信用级别乃至直接拒绝。这种形式类似于指纹识别的形式,但是比指纹识别有更多方式实现且更加安全。「平安黑名单」对于录音合成音及人为模仿音都能精准识别出来。


平安声纹黑名单功能展示

「平安电话中心」则能提升电话客服用户体验,节省企业客服成本。传统电话客服验身环节冗长、操作复杂,往往需要 2 分钟以上的时间才可以验证用户的身份。加入声纹验身后,仅需要 8 秒时间即可确定客户的身份,从而整体缩短通话时间,节约营运成本,提升客户体验度。与「平安黑名单」结合还可拦截欺诈,降低风险。

「平安多模态」生物识别系统:更精准、更安全

「平安多模态」是结合唇语识别、3D 人脸识别和声纹识别三大高精度识别引擎为一体的识别系统,通过采集三种不同的生物特征,分析、判断三种识别方式的特征值进行识别和认证。

平安的唇语识别是基于视频流的文本相关唇语识别,采用 3D-CNN 网络结构,对时间序列上的唇部动作特征进行分类与预测。3D 人脸识别是在传统人脸识别基础上加面部 68 个关键特征点的深度信息识别,采用了多通道 CNN 网络结构,将从不同通道提取出的特征,归一化后在全链接层进行特征融合,使传统人脸识别变成三维空间的身份认证。


平安多模态识别产品展示

王健宗表示,「平安多模态」结合了多种生物特征识别技术,相比于单一的生物识别技术更加安全、可靠,多重认证过程保证了认证结果的准确性。而平安科技的声纹识别、唇语识别、3D 人脸识别,各识别技术的准确率均达到 99% 以上,确保多模态识别技术的高准确率。

此外,用户可根据应用环境选择不同的识别技术,可以有效克服单一识别技术的固有缺陷,极大降低识别对环境的依赖程度,更加满足用户不同的业务需求。例如,唇语识别就可以有效补充声纹识别在环境嘈杂时识别率不佳的不足,展现出唇语密码不可替代的特性。

「平安科技是首次使用声纹、唇语、人脸多种识别引擎相结合,并应用于解决金融保险业务场景难题的企业。」王健宗说。而他坚信,平安科技在生物特征识别领域乃至人工智能领域还将会走得更远。

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