使用人工智能识别年龄

AI自动年龄验证补充了传统的KYC程序，并提高了验证速度。以下是澳大利亚在线赌场实践的详细概述。

1.为什么要集成AI年龄识别

验证速度：即时照片分析而不是手动文档处理。

附加屏障：在加载护照/驾驶执照之前充当"先发制人"级别。

降低风险：在游戏开始前自动识别未成年人注册尝试。

节省资源：减少支助服务和合同部门的负担。

2.核心技术和算法

1.深层卷积神经网络（CNN）

体系结构（VGG，ResNet）在成千上万具有年龄标签的个人上接受培训。

2.成对学习方法（"暹罗网络"）

将用户的脸部与来自不同年龄段的样本进行比较。

3.溷合模型

CNN+面部特征分析（皱纹，鳞片和眼睛轮廓）+深度度量（3D建模）。

4.其他迹象

皮肤颜色，质地，头部形状，头发-被引入作为头饰，以提高准确性。

3.与传统KYC整合

步骤1：用户自拍→ AI实时评估年龄。

步骤2：如果AI给了18岁以下的机会→系统需要下载官方文档。

步骤3：通过DVS和银行API （ACIP）处理文档。

步骤4：对AI和DVS结果进行匹配,同时确认年龄。

4.准确性、限制和误差

False Positive（18岁以下）：阻止成年人→强硬的政治家"最好仔细检查"。

False Negative （18岁以上）：未成年人的潜在入场→通过文档转诊。

5.法规遵从性和数据保护

1.1988年隐私法和 GDPR相似规范

仅在验证期间保存生物识别，而无需长时间存储。

加密图像和检查日志。

2.Interactive Gambling Act 2001 и ACIP

AI作为辅助工具，通过ACIP要求的文件进行最终验证。

3.透明度和审计

强制编写AI解决方案，在检查时访问监管机构。

定期对模型进行外部审核，以消除偏差（bias）。

6.领先平台的实用桉例

Bet 365 AU：在下载文档之前实施了AI模块,将验证时间减少了40%。

Sportsbet： AI+DVS溷合动力车,"灰色"年龄（16-20岁）自动进行手动检查。

PlayUp：放弃"后续"验证，现在需要自拍照，并在押金前进行AI筛选。

7.实施建议

1.选择提供商

在评估MAE和AUC模型时，请按种族查看bias报告。

2.优化UX

尽量减少点击次数：自拍照→即时响应→仅在需要时加载码头。

3.模型测试和培训

定期更新培训数据集，同时考虑到当地特色和新的视觉趋势。

4.溷合方法

AI筛选+传统KYC，以阻挡每种技术的弱点。

5.监测和审计

介绍用于跟踪关键指标（MAE、FPR、FNR）的仪表板,并定期进行咆哮。

结果

AI识别年龄在网上出血是一个有效的额外级别的公差保护<18岁。深层神经网络，DVS-API和银行KYC的组合可以加快验证，减轻员工负担并确保遵守法律，同时满足隐私和透明度要求。