AI焕新“签字画押”传统
吴乐琴表示,亲笔签数字科技在研发和创新上持续发力,不断升维技术壁垒。
“签字画押”一直是确认行为并留下证据的重要方式,通过手写签名承担契约责任和义务,是全球商业社会的普遍共识。数字笔迹承袭“签字画押”的传统,顺应全球商业与法律范畴中意愿确认的共识。
有别于一般的签名图片,数字笔迹以数据包的形式,记录提取了签署过程中的笔画、笔序、压力、速度等100多项动态生物特征值。将纸质签署的痕迹信息,升级为数字信息。
同时,通过AI识别算法实现签署笔迹的正向比对和反向比对,有效鉴别签署人身份的同时,兼具意愿表达的合一印证。
正向比对,是指将自己的笔迹与原有笔样模型进行比对,识别到是本人签署。反向比对,是指被他人恶意模仿时,识别出不是本人签署。目前,在保证不误识的情况下(即避免他人代签),采用标准阈值时,识别通过率可以达到95%以上,随机仿写攻击识别率大于99%,比对速度大概通常在秒级完成。
除了中文,还支持英文、西班牙文等其他语种的笔迹比对。公司曾参与由国际文档分析与识别学术机构ICDAR主办、西班牙马德里大学承办的国际权威赛事2021SVC-onGoing大赛,斩获六项第一,技术实力达到国际领先水平。
数字笔迹,每个人的“第二身份证”
“虽然一个人写不出相同的两个字,但每个人在签名时会有一个共通性。”在谈到看似科幻的“以字识人”如何成为现实时,吴乐琴解释道,“每个人书写习惯的共通性不同,这是算法模型根据笔迹识别签署人身份的基础。”
人眼辨别两个字是否相像,看得是一撇一捺的形态,但这些信息只达到数字笔迹能提取到的生物特征值数据的20%。其他诸如运笔的速度、力度,持笔的角速度等无法被控制的肌肉习惯,是人眼无法判断的。即使是最擅长临摹的书法家,如果刻意模仿他人签名,仅速度一项就几乎难以匹配上。数字笔迹AI算法模型通过捕捉这些无法隐藏的习惯特征,从而进行识别判定签署人身份。
“在数字世界,笔迹是更为安全的身份验证方式。”吴乐琴表示。人脸、指纹等属于静态生物特征,易被模仿和复制,指纹膜造假、AI换脸诈骗等案件时有发生。而笔迹是动态生物特征,具备随时可改的安全特性。签字行为是“主动”行为,是签字人的主观表达,在体现真实意愿的同时,又在最大程度上减少了隐私的暴露,更加隐蔽和安全。
谋“新”提“质”激发新质生产力
“数字笔迹本身就是具有颠覆性、前沿性、创新性的新质生产力技术,将作为数字交易中确权和授权的底层基础技术,在数字经济高质量发展中发挥非常重要的作用。”吴乐琴表示。
数字笔迹具备司法效力,使得基于数字笔迹的交易数据有充足的证据力支撑,从业务最前端解决了去纸化难题,实现线上和线下的全面融合,达到业务流、数据流、证据流的三流合一,实现跨平台、跨系统、跨区域的互通互认。
同时,数字笔迹还可实现电子档案单套制技术。以数字笔迹签署和电子印章为节点,从业务源头去纸、全程电子化流转、到单套制电子档案归档,形成全程数字化证据链闭环,有别于传统的影像化方式实现数字建档。
此外,数字笔迹可以助力实现去密码化发展。笔迹是我们的行为密码,很难被他人模仿,即使被人看到书写过程也看不到背后的隐蔽性信息。
作为改变传统行业生产和管理模式的数字技术应用,数字笔迹AI识别技术已在公检法司、政务、金融、医疗等全国多领域广泛应用,切实解决多方面流程问题,成为数字时代确权和授权的底层关键技术、新质生产力的重要实践。数字笔迹AI识别融合人工智能、区块链、大数据等技术,正在为行业带来全新的业务模式升级,为数字经济的全面发展注入新的活力。
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