国际顶级技术研讨会VALSE召开，马上消费陆全作主题技术分享

马上消费人工智能研究院院长陆全作了题为“金融场景下的多模态理解与生成——大模型时代下的防伪挑战与机遇”的主题技术分享，引起广泛关注。

5月5日，国际顶级技术研讨会之一VALSE（中文全称：2024视觉与学习青年学者研讨会）在重庆开幕，本次会议由中国人工智能学会、中国图象图形学学会等权威机构主办，美国国家工程院外籍院士沈向洋、中国科学院院士胡事民、中国电信首席技术官李学龙、重庆邮电大学校长高新波等100多位知名专家学者分享前沿新知，吸引5000多位行业人士到场。马上消费人工智能研究院院长陆全作了题为“金融场景下的多模态理解与生成——大模型时代下的防伪挑战与机遇”的主题技术分享，引起广泛关注。

“Sora的发布无疑是技术领域的一次重大突破，但也会降低AI伪冒门槛，潜在引发Deep fake等黑色产业链滋生蔓延。”陆全在技术宣讲中开门见山地说，多模态生成大模型为金融黑产提供了“先进武器”，仅2023年，国内黑产欺诈引发的经济损失达1149亿元，金融业务欺诈金额达75亿元，国家监管机构持续预警，金融机构声誉严重受损，金融客户合法权益不时受到侵害。

▲马上消费人工智能研究院院长陆全作主题分享 摄影：白玛

利用生成式AI技术衍生的金融“黑产”技术，对传统人工智能技术的人脸识别等防伪技术产生巨大挑战。马上消费已与武汉大学等多所大学联合研发，利用多模态大模型的最新技术：基于声波特征，图片和视频等多模态特征进行微调而构建的多模态防伪大模型——构建未来金融防伪和打击黑产的技术体系。

在经历了21世纪初Gabor/LBP局部特征引入商用的1.0技术防伪时代，2012年以卷积神经网络CNN兴起为代表的2.0技术防伪时代后，2023年至2024年，Gemini/Sora 等多模态大模型发布，预示着3.0技术防伪时代来临——可以利用大模型技术有效防御从未出现的新型攻击。

以某银行大额业务场景为例，马上消费多模态大模型技术团队经过技术攻坚，成功应对客户方的高标准项目需求：对算法结果要求大于98%的高识别准确率；客户攻击数据多样，需要模型具有超强的泛化能力；定制化需求多，需要考虑建立完善的人机协同防御体系。从实际效果来看，该项目人脸和声纹相结合的核验防伪技术，将整个系统的安全性提高了一倍；已保障过亿转账资金安全落地；多模态防伪大模型将AI换脸、照片活化、视频翻拍等常见攻击方式的拦截率提升到98%。

在科技能力的加持下，金融行业打击黑产的效果越发显著。由马上消费研发的“爱马”平台试点以来，累计导入黑产数据3万多条，累计发现可用于联合打击数据近百条。

据介绍，本次大会得到了业内顶尖的AI企业代表——华为、马上消费、美团、百度等技术企业的大力支持，期待这些企业能够与上述专家、学者深入交流，顺利达成产学研合作机会。

▲会议期间，马上消费展台向与会师生展示科技能力及招贤机会，吸引不少同学前来咨询，相关负责人介绍，马上消费研究院已于近日启动计算机相关专业博士后的招聘工作。摄影：白玛