视觉风控 v3 系统助力银行突破中介风控瓶颈​​

2025 年中，印尼市场出现了一波异常的攻击潮。最早察觉到问题的，是印尼当地一家金融平台。短短几周内，平台开始接收到大量异常注册与认证请求。更棘手的是，这些由 AI 生成的认证视频不仅画面自然，还能够通过传统活体检测，与真实用户表现出极高相似度。攻击者通过非法渠道获取真实用户的身份证信息与照片，再利用 AI 生成与深度伪造技术，批量构造“真人认证”视频。从系统视角看，这些账号甚至比普通用户“更正常”。但业务结果却完全相反。这些账号通过审核、获取授信、迅速提现，随后资金被快速拆分、转移，流入大量分散账户之中。平台很快意识到，这不是偶发风险，而是一场有组织的黑灰产攻击。 一个关键的转折：这类攻击，已在我们的攻防样本库中在持续承压之后，客户找到了我们。沟通现场，他们展示了部分已经通过审核的攻击样本。而这些样本，对于我们来说并不陌生——在此前的攻防实践中，我们已经多次遇到类似的攻击模式，并持续进行针对性优化。这意味着，这场攻击虽然来势汹汹，但并非不可应对。在客户接入之前，我们已经围绕这一类攻击完成了多轮能力升级，并在多个场景中验证过其有效性。 从“能识别”到“能对抗”明确攻击模式后，我们快速完成方案落地。防御能力覆盖三个层次： 真正有效的，不只是单次识别在实际攻防中，最难处理的，往往不是一次攻击，而是攻击的快速扩散。黑灰产通常会在多个平台间快速迁移，一旦某条攻击链路成功，就会迅速复制到更多业务场景。因此，我们建立了一套联动防御机制：当某个平台捕获到新的攻击特征后，系统会同步更新整体防御策略，在其他平台第一时间完成风险拦截。对于黑灰产而言，这意味着他们在任意平台留下的攻击痕迹，都可能成为整个防御网络的预警信号。 攻击被挡住之后方案上线后，变化是明显的。原本可以通过的异常请求开始被识别并拦截，批量攻击的成功率迅速下降，整体风险敞口得到有效控制。平台的核心链路恢复稳定，也避免了损失的进一步扩大。在复盘这次事件时，客户团队给出了一句非常直接的评价： “这次的教训很深刻。安全能力不是一个可以反复压缩的成本，在关键时刻，它决定的是你能承受多大的风险。” 为什么这类攻击越来越难防很多人提到旷视，首先想到的是国内 AI 与人脸识别能力。但实际上，旷视 FaceID 在海外市场已经深耕超过 10 年，业务覆盖东南亚、拉美、非洲、南亚、中东等多个地区，长期服务金融、支付、交易平台、出行、社交等高风险场景。过去几年，我们持续面对来自全球不同地区的黑灰产攻击，也因此不断接触最真实、最前沿的攻击样本，每月拦截的异常与攻击请求已达到百万级规模。而 AI 深度伪造的发展，也正在改变整个身份安全行业。过去的身份核验，更关注“是不是同一个人”；而今天，更大的挑战已经变成： “这个人，究竟是不是真实存在的人。” 对于今天的身份核验来说，“识别能力”只是基础。真正决定系统上限的，是面对新型攻击时，是否具备持续进化与快速响应的能力。而这，也是旷视 FaceID 一直在做的事情。 如需体验旷视 FaceID Demo，获取针对金融、支付、交易平台等场景的身份安全与反欺诈解决方案，欢迎联系我们，与我们的专家团队进行交流。

在经济形势复杂多变的当下，银行业信贷业务面临着前所未有的挑战。商业银行不良贷款余额持续攀升，传统信贷风险模型通常依赖于结构化的数据，如信用报告财务报表等，难以充分利用更多的非结构化数据（如图片信息），全面评估客户真实风险，导致不良率居高不下。与此同时，金融欺诈手段不断翻新，尤其是黑中介机构违规协助风险客户获取贷款的现象愈发猖獗，严重威胁银行资金安全，传统风控手段在应对此类复杂风险时逐渐显露疲态。 行业背景：中介违规成信贷风险重灾区 近年来，信贷业务深受黑中介机构违规操作的困扰。其通过伪造资料、虚构贷款用途、包装客户资质，甚至胁迫等手段，帮助高风险客户绕过银行风控审核获取贷款。传统风控系统仅依赖有限的结构化数据，难以识别中介精心设计的欺诈陷阱，致使银行坏账率持续走高。 创新方案：视觉风控 v3 系统的核心优势 旷视推出的基于多模态大模型升级的视觉风控 v3 系统，视觉风控系统通过视觉大模型技术对于大量非结构化数据（图片信息）进行有效的分析和利用，对借贷人进行意愿和还款能力评估，为银行破解中介风险困局提供了新的解决方案。具备以下核心能力： 精准场景识别，有效捕捉黑产特征 基于视觉大模型技术，系统能够对贷款申请影像进行深度分析，“读懂”照片中的风险特征，如高风险背景特征、胁迫特征、衣着职业特征、佩戴特征等70+种风险类型，一旦发现可疑因子，则进行预警或拦截。 智能行为分析，精准挖掘潜在风险 通过对照片中的智能分析，系统可准确判断是否存在中介协助申请的情况。更重要的是对贷款人借款意愿，以及还款能力的分析。即使中介行为隐蔽，凭借大模型强大的学习和理解能力，也能挖掘潜在风险线索，为风控决策提供有力支持，保护资金安全。 应用案例：数据验证风控效能提升 该客户为国内领先的区域性商业银行，以小微金融与零售业务为核心，业务覆盖全国重点经济区域。近年来，随着线上信贷规模快速增长，客户面临中介团伙规模化欺诈的挑战，尤其在高风险客群的资料造假识别上存在明显漏洞。其风控体系对场景化、非结构化数据的分析能力不足，亟需通过AI技术实现风险可视化与动态拦截。 自引入视觉风控 v3 系统后，该商业银行在信贷风控管理上取得了显著成效： 风险拦截能力显著增强：在贷前审核环节，系统每月平均拦截存在黑中介违规操作的高风险贷款申请超 180 笔，拦截成功率较之前提升 55%，从源头有效降低了风险贷款的流入。 不良贷款率大幅下降：经过半年的实践应用，因黑中介违规导致的不良贷款占比从 35% 降至 10%，银行信贷资产质量得到明显改善，资金安全性大幅提升。 业务运营效率优化：借助系统对客户的精准分层，银行对优质客户简化审批流程，贷款发放周期缩短 40%，提升了客户满意度和市场竞争力；对高风险客户严格把控授信额度，平均降低 30%，在有效控制风险的同时，实现了信贷资源的合理配置，信贷业务综合收益提升 25% 。 该银行CRO在风控复盘会时表示： 引入视觉风控系统后，我们首次实现了对中介包装场景的精准打击，拦截的欺诈案例中90%通过传统规则引擎无法识别。这套系统不仅降低了坏账损失，更让我们在风险定价和客户分层上拥有了抓手，真正做到了风控与体验的平衡。” 视觉风控 v3 系统的成功应用，不仅帮助该商业银行有效遏制了黑中介违规带来的信贷风险，更为银行业应对复杂欺诈挑战提供了新的思路和实践范本。随着多模态大模型技术的不断发展，未来视觉风控系统将在银行风险管理中发挥更大价值，推动银行业风控水平迈向新台阶。

在数字金融时代，身份认证安全已成为银行面临的重大挑战。随着AI技术的飞速发展，深度伪造和AI合成人脸攻击的威胁日益严峻。更令人担忧的是，黑产组织不断升级其攻击手段。近期，业内广泛讨论的是一种新型复合式攻击：黑产先通过AI技术合成逼真的人脸图像，再利用高清屏幕翻拍方式攻击银行的人脸身份验证系统。这种攻击手法大大增加了防御难度。随着科技的不断进步，预计未来还将出现更多复杂的攻击方式，给银行的身份认证体系带来持续挑战。 某银行信用卡中心敏锐地意识到，如不能及时应对这些安全威胁，后果可能十分严重。他们面临的主要挑战包括： 旷视FaceID v5：为银行量身打造的在线身份验证方案 面对这些紧迫的挑战，某银行信用卡中心迫切需要一个能够快速响应新型攻击、全面提升安全性的解决方案。他们选择升级到FaceID v5在线身份验证系统。 显著提升安全性，创造多重业务价值 通过升级FaceID v5在线身份验证系统，该银行获得了显著的价值提升： 1、有效控制风险：系统升级后，成功拦截了大量可疑的身份认证尝试，有效降低了贷款违约风险，预计每年可为银行节省数亿元潜在损失。 2、用户体验优化：在提升安全性的同时，FaceID v5的灵活配置能力使银行能够根据不同场景优化用户体验，实现安全与便捷的平衡。 3、监管合规与竞争优势：顺利通过了信通院护脸计划安全认证，达到了监管部门对金融机构身份认证的最新要求，避免了合规风险。 通过与旷视科技的深度合作，该银行信用卡中心不仅解决了当前面临的身份认证安全难题，还为未来的数字金融创新奠定了坚实基础。这种金融科技领域的创新合作模式，将推动整个银行业向更安全、更智能的方向发展。 作为金融科技解决方案提供商，旷视科技深知银行在数字化转型中面临的挑战与机遇。我们将持续投入技术创新，为银行提供更安全、更智能的身份认证解决方案，助力银行在数字金融时代构建坚实的安全防线，为客户提供更优质的金融服务体验。