用一场全方位的技术升级，回应AI伪造带来的时代挑战。

出品/科技金融说

当一张由AI生成的“人脸”能以99%的置信度骗过传统识别系统、数秒的语音克隆足以撬动百万级信贷额度，金融行业赖以为基的“人脸即信任”模式正遭遇前所未有的信任危机。

生成式AI技术的平民化，让深度伪造从电影特效变为网络黑产的标配工具，线上信贷、远程开户、大额交易等核心场景正暴露于新型隐蔽攻击之下。

这是一场不对称的战争。

攻击者只需几张照片即可发动“换脸”攻击，而防守方必须挡住每一次尝试。然而，技术的“矛”越是锋利，“盾”的进化就越发迫切。

当前，以银行为代表的金融机构正掀起一场从被动防御到主动免疫、从单一识别到多维融合的技术革命，试图在AI伪造的浪潮中构筑数字时代的安全底座。

技术的进步从来都是双刃剑。

生成式AI在提升金融效率的同时，也极大地降低了欺诈门槛。如今，黑产团伙可以利用生成对抗网络（GAN）和扩散模型，在短时间内生成足以以假乱真的面部图像、视频乃至完整的3D面具。

为何难以防范？

传统的活体检测依赖于“用户配合式”的动作指令，如眨眼、摇头、读数字等。然而，当前的深伪技术已能通过分析真实视频，逆向生成包含相应微表情的合成内容。更关键的是，多模态伪造技术的兴起，让攻击者可以同时合成人脸、声纹乃至背景环境，构建出一条完整的伪造证据链，系统性突破依赖单一特征验证的风控防线。

痛点是具体的，代价是沉重的。

据央视财经频道《经济半小时》报道，AI换脸诈骗已在网上信贷系统中频繁发生，不法分子通过合成他人人脸信息尝试借贷，对用户资金安全和机构信誉构成双重威胁。

传统的风控模型在面对这种“高逼真、低门槛、批量化”的AI攻击时，显得力不从心。

面对AI伪造的降维打击，金融科技领域的防守方也并未坐以待毙。

目前，一场围绕“如何证明你是你”的技术军备竞赛已不断升级，各大银行与消费金融机构纷纷亮出各自的“杀手锏”。

既然攻击方用AI，防守方就必须用更强大的AI。“以AI对抗AI”已成为行业共识，大模型的引入正在重塑攻防对抗的效率。

银行层面，如平安银行在2025年1月曾公开一项名为“身份验证方法和装置”的发明专利，核心创新在于动态加权融合机制。据悉，该系统首先通过卷积神经网络对人脸图像进行特征提取，同时利用支持向量机对虹膜图像和指纹信息进行特征分析。关键突破在于，系统会实时识别用户当前的脸部姿态和环境类型（如光线强弱、背景复杂度），根据环境动态调整人脸、虹膜、指纹特征的权重值，再进行加权融合验证。这种自适应能力，使身份验证在复杂环境中依然保持高准确性和安全性。

光大银行最新的招标项目也显示，其正在布局指静脉识别服务能力。指静脉属于体内生物特征，无法通过照片或视频获取，且必须在活体状态下才能读取，能极大提高伪造难度。这也意味着，“体内特征”正在成为金融机构对抗AI伪造的新选择，攻击者即便窃取了你的高清照片，也无法复制你的静脉纹路。

今年3月，厦门国际银行也启动了人脸识别系统升级替换项目，其技术要求也释放了一个重要信号，即要求适配全栈信创环境，且需开放除算法模型外的全部产品源码。

源码开放意味着什么？意味着银行具备了对系统进行深度安全审计和二次开发的能力，不再被单一供应商绑定。在AI攻击手段快速迭代的背景下，此种自主可控能力对防御体系的持续进化显然十分重要。

金融科技层面，如百度旗下的金融科技公司度小满，其也研发了专门的风险识别算法。同时，为了保持技术领先，度小满借鉴军事训练中的“红蓝对抗”模式：蓝军扮演攻击者，用最新AI技术生成伪造样本攻击系统；红军则负责识别拦截。这种在“攻击”中迭代进化的机制，确保系统能在新型换脸技术出现前就做好防御准备。

目前，度小满的防深伪模型参数量已达百亿级别，相较于两三年前普遍几千万级别的活体防伪模型，实现了从普通模型到大模型的跨越。数据显示，仅2024年度小满就为14万客户发出诈骗提醒，成功阻止3000多起诈骗案件，预计挽回1.8亿元经济损失。

平安集团旗下的金融壹账通，其研发的“智能视觉反欺诈策略平台”也可对AI伪造图像进行深度剖析，精准识别换脸、伪造视频等复杂攻击，平台检测防御率高达99%以上。

值得关注的是，金融壹账通的大模型防伪技术已首次落地境外银行。2025年，金融壹账通在香港达成两项涉及电子身份验证（eKYC）与大模型防伪技术的合作项目，合作银行包括香港头部金融机构，项目总金额达亿元级。该技术通过“显式+隐式”双重特征学习方式，结合百万级Deepfake图像样本库训练模型，具备极强的泛化能力，预计将为香港超过70%的零售银行用户提供在线认证服务。在国内，该技术已累计调用超9000万次，成功拦截黑产攻击2万余起。

在消费金融领域，中邮消费金融构建了“视觉反欺诈+星网反欺诈+多模态反欺诈”三位一体智能防御体系。该体系的核心技术突破包括：融合多重活体检测技术，结合视频三维动态分析与动作时序追踪；创新研发图神经网络模型（NEI-GraphSage），实现对专业“薅羊毛”黑产团伙的精准识别；构建统一的跨模态决策框架，将图像、视频、声音、文本等多维度信息深度融合。

马上消费自研的防伪大模型则实现了技术迭代效率的飞跃。配合在线背景聚类与检索算法，该系统将新型攻击防护的迭代周期从90天缩短至1天，防伪拦截率从90%提升到99.9%。据了解，其这一突破的意义在于，攻击者的“创新”速度被彻底压制。当攻击者开发出新的伪造手法，防御系统在24小时内就能完成针对性的模型更新。

当然，技术防线的坚固与否，不仅取决于单一机构的应对能力，更仰赖于整个生态的协同。面对有组织的黑产攻击，任何一家机构的“短板”都可能成为全行业的“溃堤之口”。

政策与监管层面，去年10月，北京金融科技产业联盟联合中国工商银行、腾讯云等机构发布了《中国金融生成式AI多模态内容鉴伪与安全防御报告（2025）》，系统性地提出了覆盖“风险场景渠道—风险分析与决策—风险处置运营”三层架构的端到端防御体系。

今年5月，由马上消费牵头起草的ISO国际标准《信息技术 生物特征识别深度伪造攻击检测 测试与报告》也正式获批立项。这是全球范围内首次在生物特征识别深度伪造检测领域建立系统化的测试与报告框架。其核心意义就在于：将构建国际统一的测试与报告要求，让不同系统间的防伪能力可比、可查、可追溯。

在策略层面，行业也正形成七大核心防御共识，包括构建强健的数据基础设施、升级行为分析与异常检测能力、部署先进的生物识别安全技术、实施智能摩擦策略、推动情报共享与行业合作、强化AI风险管理与可解释性、加强与监管机构的协调合作等。

可以看到，生成式AI并没有摧毁人脸识别的价值，而是倒逼它完成了一场进化。

用一场全方位的技术升级，回应AI伪造带来的时代挑战，便是各大金融机构的选择，也是当下的重中之重。