人工智能在防止骗局方面能发挥什么作用？

人工智能允许计算机做出类似人类的决定，并自动完成某项任务。它实现了普通的技术，如年龄验证软件，自动驾驶汽车，和搜索引擎。该技术还被用于验证消费者身份和防止欺诈。

2020年3月数据泄露暴露了超过100亿条数据记录，成为截至2022年8月有记录以来最大的数据泄露事件。2013年，雅虎经历了史上第二大数据泄露事件。经过调查后，该公司修改了其估计，称有30亿个帐户受到影响，而不是之前估计的10亿个暴露的数据记录。

我们继续为进步感到震惊人工智能。随着技术的进步，人工智能的应用变得越来越复杂，并越来越接近模拟人脑学习过程的最终目标。基于人工智能的自动化框架正在逐渐改变漫长的流程、复杂的操作和数据密集型的决策问题，这些框架试图从收集到的数据中进行学习，以便最终生成与高层管理人员试图完成的任务相匹配或互补的输出。里数字时代其中，工具可用于伪造各种个人属性，以实现对年龄限制商品、网站、服务等的未授权访问。，当务之急是试图确定一个人的年龄不使用官方文件。

生物年龄验证的定义

引入新客户以利用组织或企业服务的过程称为数字化入职。政府服务、金融和银行服务、医疗保健组织以及销售产品和分发内容的网站只是几个例子。简而言之，数字化入职取代了实际出示文档来获取访问凭证。由于黑暗网络的存在，这个过程变得更加重要，因为任何人都可以很容易地获得枪支和其他危险的非法设备。

一种利用独特的人类特征来鉴别一个人的新方法已经验证了他的年龄。目前用于正确认证个人身份的最普遍的特征是指纹和面部特征。如今，由于人脸识别技术，解锁智能设备甚至无需密码就可以访问自己的账户。到验证年龄可以采用相同的面部特征集合或不同的集合。

人工智能老化的可靠性

所使用的算法的特征决定了老化AI的准确性。总的来说，人工智能算法如何适应呈现给它们的训练数据，存在许多可能的问题。偏差、过拟合和欠拟合是人工智能领域经常出现的问题。为了提供可靠的年龄估计，收集适量的特征是至关重要的。人类衰老的方式与其他动物不同。有些人衰老得很快，而有些人衰老得慢得多。如果人工智能系统是用来估计用户年龄的唯一来源，这是相当有问题的。此外，可以创建3D表示来欺骗人工智能算法，很像面部检测安全机制。

总之，许多因素会影响老化算法的准确性。尽管年龄估计误差可以通过调整算法的参数和超参数来减少，但是一些元素在算法的控制之外。需要官方文档作为AI算法结果的后续。

人工智能年龄估计器的工作和解释

基于人工智能的年龄估计的一个重要部分是深度神经网络。为了从面部特征中提取和关联所有数据并得出最佳判断，神经网络中存在多个层是至关重要的。人工智能年龄验证评估器采用两步过程，包括文件验证和面部识别。

为了保证没有图像或录制的视频片段被用来欺骗系统，人脸识别系统最初会寻找活体。人工智能程序将为用户提供各种年龄。作为附加的安全措施，年龄估计有时可以由数字文档验证来支持。当AI年龄估计器返回一个具有宽范围的输出年龄范围时，需要第二步。

年龄验证指南

受年龄限制的行业，包括彩票、互联网浏览、葡萄酒和烈酒、香烟、社交媒体、无线和其他行业，也不能幸免于欺诈和身份盗窃的危险。此外，随着这一动态行业的发展，仅仅确定客户的年龄已经不够了。

为了帮助保护客户隐私、满足合规性要求并阻止欺诈，必须建立最低年龄要求，同时更好地了解身份验证和欺诈趋势。在您开发您的产品时，应该记住以下原则人工智能软件要验证年龄:

诈骗预防分析

对返回身份应用一套全面的诈骗预防分析，以检查最低年龄标准和可能的犯罪行为，从而降低风险和损失。

交易决策

现在，您可以根据调查结果和公司的业务标准来决定是接受还是拒绝交易。

年龄检查平台

要对数十亿个可靠的数据源执行分析并生成结果，包括发现的任何身份冲突，请将年龄检查平台与强身份解决方案结合使用。

基本用户数据

获取基本的用户数据，如姓名和地址。你应该能够继续收集社会安全号码或出生日期。

COPPA的重要性

骗局仍在不断变化和发展。至关重要的是，您可以在整个人工智能验证系统中快速调整您的业务流程和标准，以便领先欺诈者一步，并继续遵守中概述的要求儿童在线隐私保护法案。为了检查一个人是否满足组织的业务和合规法律，关键是要超越一个人的年龄，了解更多关于他们的身份和可能的欺诈迹象。

结论

为了保证向目标客户群提供服务，识别和年龄验证至关重要。像每一个人工智能算法一样，获得极高的准确度取决于它如何调整以及它如何处理提供给它的训练数据。话虽如此，真实的身份需要抵消任何偏见或基于人工智能的方法引入的不准确。