近日，2023國際計算機視覺會議ICCV在法國巴黎會議中心落幕。招聯消費金融股份有限公司（以下簡稱“招聯”）與中國科學技術大學（以下簡稱“中科大”）共同完成的“3D動作表示學習”“擴散生成圖像檢測”2篇論文在該頂會發表。其中，團隊針對深度偽造技術首創的“DIRE”模型，達到SOTA（該項研究任務中最先進）水平，得到國際級平台的官方認可。

　　據了解，國際計算機視覺會議ICCV，是由人工智能領域頂級學術刊物IEEE主辦，被公認為全球計算機視覺領域的三大頂級會議之一，該會議的錄取論文也代表了計算機視覺領域國際最高水平。據官方公布，本屆投稿總數達8068篇，其中2160篇被接收，錄用率為26.8%，約10%的論文來自中國。

　　近年來，隨著AIGC、深度學習技術的快速發展，人臉識別、3D動作識別等計算機視覺相關技術也得到深入研究，但在金融行業的實際應用中，仍存在有效性偏低、深度偽造、應用深度及智能化不足等問題。

　　自2022年8月以來，招聯和中科大聚焦虛擬數字人、視頻交互技術、AI核身三大領域，深入探索計算機視覺的創新技術。短短一年時間，已提出多項突破性技術研究成果。例如，圍繞“虛擬數字人智能交互”難題，團隊提出“自適應的運動敏感遮罩策略”，顯著提高了模型的預測性能，解決了虛擬人在有限數據的情況下，也能“看清、看准”的挑戰。據悉，該項研究成果后續將應用於招聯自研的數字人產品中。

　　在AIGC生成圖像欺詐領域，結合招聯多年業務經驗積累，團隊合作研究出的“DIRE”模型，能通過測量輸入圖片和預訓練擴散模型重建圖片之間的誤差，有效判斷AI生成風險，提高反欺詐識別能力，且模型的准確性、魯棒性、算法穩定性表現優異。除此之外，雙方研究人員還發現，通過對網絡結構做出調整，利用注意力機制將RGB(圖像顏色)特征與對應的DCT(離散余弦變換)特征進行相互融合，“DIRE”模型對於傳統的人臉欺詐案例，例如翻拍、PS、頭模等，也有良好的檢測准確性。這一模型也將接下來應用於招聯的反欺詐策略中。

　　科技推動社會變革，創新引領企業發展。一直以來，招聯高度重視對金融科技創新探索及科研人才培養，先后與中國科學院、中山大學、中科大等高校及研究機構開展合作，並成立博士后創新實踐基地，不斷深化培養人工智能領域的創新型人才，積極響應並深入貫徹人才強國、創新驅動發展戰略，持續攻堅數字金融、人工智能領域關鍵技術，將前沿技術轉化為核心生產力，更好地服務實體經濟，為推動行業進步和國家發展貢獻金融力量。

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