使用人工智能識別年齡

AI自動年齡驗證補充了傳統的KYC程序，並提高了驗證速度。以下是澳大利亞在線賭場實踐的詳細概述。

1.為什麼要集成AI年齡識別

驗證速度：即時照片分析而不是手動文檔處理。
附加屏障：在加載護照/駕駛執照之前充當「先發制人」級別。
降低風險：在遊戲開始前自動識別未成年人註冊嘗試。
節省資源：減少支助服務和合同部門的負擔。

2.核心技術和算法

1.深層卷積神經網絡（CNN）

體系結構（VGG，ResNet）在成千上萬具有年齡標簽的個人上接受培訓。
2.成對學習方法（「暹羅網絡」）

將用戶的臉部與來自不同年齡段的樣本進行比較。
3.混合模型

CNN+面部特征分析（皺紋，鱗片和眼睛輪廓）+深度度量（3D建模）。
4.其他跡象

皮膚顏色，質地，頭部形狀，頭發-被引入作為頭飾，以提高準確性。

3.與傳統KYC整合

步驟1：用戶自拍→ AI實時評估年齡。
步驟2：如果AI給了18歲以下的機會→系統需要下載官方文檔。
步驟3：通過DVS和銀行API （ACIP）處理文檔。
步驟4：對AI和DVS結果進行匹配,同時確認年齡。

4.準確性、限制和誤差

選項	值/範圍
平均絕對誤差（MAE）	2-3年
定義18+	95-98%的準確性
主要錯誤來源	不尋常的化妝、護目鏡、口罩
如果AI與文檔的差額為>4年	則需要請願

False Positive（18歲以下）：阻止成年人→強硬的政治家「最好仔細檢查」。
False Negative （18歲以上）：未成年人的潛在入場→通過文檔轉診。

5.法規遵從性和數據保護

1.1988年隱私法和 GDPR相似規範

僅在驗證期間保存生物識別，而無需長時間存儲。
加密圖像和檢查日誌。
2.Interactive Gambling Act 2001 и ACIP

AI作為輔助工具，通過ACIP要求的文件進行最終驗證。
3.透明度和審計

強制編寫AI解決方案，在檢查時訪問監管機構。
定期對模型進行外部審核，以消除偏差（bias）。

6.領先平臺的實用案例

Bet 365 AU：在下載文檔之前實施了AI模塊,將驗證時間減少了40%。
Sportsbet： AI+DVS混合動力車,「灰色」年齡（16-20歲）自動進行手動檢查。
PlayUp：放棄「後續」驗證，現在需要自拍照，並在押金前進行AI篩選。

7.實施建議

1.選擇提供商

在評估MAE和AUC模型時，請按種族查看bias報告。
2.優化UX

盡量減少點擊次數：自拍照→即時響應→僅在需要時加載碼頭。
3.模型測試和培訓

定期更新培訓數據集，同時考慮到當地特色和新的視覺趨勢。
4.混合方法

AI篩選+傳統KYC，以阻擋每種技術的弱點。
5.監測和審計

介紹用於跟蹤關鍵指標（MAE、FPR、FNR）的儀表板,並定期進行咆哮。

結果

AI識別年齡在網上出血是一個有效的額外級別的公差保護<18歲。深層神經網絡，DVS-API和銀行KYC的組合可以加快驗證，減輕員工負擔並確保遵守法律，同時滿足隱私和透明度要求。