概述
通过优先考虑安全性、最大限度地减少垃圾邮件以及防止欺诈账户与用户互动，豪华交友平台 Seeking.com（Seeking）可以帮助用户建立真正的联系。因此，该平台使用了 Amazon Web Services（AWS）的人工智能工具，包括 Amazon Rekognition，这项服务提供了预先训练的面部识别和分析功能。
关于 Seeking.com
豪华交友平台 Seeking.com 成立于 2006 年，致力于帮助人们与具有相同生活方式的伙伴建立真正的联系。
机会 | Seeking 使用 Amazon Rekognition Face Liveness 来减少欺诈
自 2006 年以来，Seeking 已发展成一个拥有数百万活跃成员的全球社区，并促成了数百万个根植于共同生活方式和价值观的人际关系。随着在线交友的发展, Seeking 仍然致力于为用户打造一个值得信赖的平台，并在该平台上提供一些高级安全功能。
该公司意识到了当今数字化环境的复杂性，因此除了采用标准的身份检查和 IP 地址验证功能以外，还希望主动增强安全措施。“我们的会员希望获得优质的体验，但前提是，我们要赢得他们的绝对信任，”Seeking 首席技术官 Hoony Youn 表示。“仅仅跟上安全标准的发展脚步是不够的。我们还要设定标准。”
Seeking 产品总监 Daniel Hartwig 出席了一个第三方会议，以便了解欺诈者如何欺骗现有的反欺诈系统。凭借这些知识，该公司开发了一种用于减少欺诈的多层方法。作为 AWS 的长期用户，Seeking 决定实施 Amazon Rekognition Face Liveness，这项服务可以检测真实的用户，并阻止在面部验证期间的那几秒钟内使用欺骗手段的不法分子。现在，Seeking 可以识别面具、打印的照片和深度伪造。“AWS 列出了这项服务可以减少欺骗的所有方法，这样，我们的选择就毫无悬念了，”Hartwig 说道。
解决方案 | 将欺诈账户减少 90% 以上
经过两个月的开发，Seeking 推出了这种新方法。现在，当用户访问这款应用程序时，必须接受 Amazon Rekognition Face Liveness 检查，这样就将欺诈账户的数量减少了 90% 以上。
Seeking 还将新用户的验证照片与以前封禁的账户进行比较，以便检测已被封禁但尝试使用其他的凭证进行注册的用户。“它颠覆了游戏规则，”Youn 表示。“只要阻止过他们一次，当他们卷土重来时，我们就能认出他们。” 此外，该公司还使用 Amazon Bedrock，在初步筛查之后识别可疑的行为模式。Amazon Bedrock 可以轻松使用基础模型来构建和扩展生成式人工智能应用程序。
我们收到了用户的积极反馈，在增加了面部筛查步骤之后，这项服务的使用率几乎丝毫没有下降。“我们的使命是帮助人们找到真爱，他们应当在使用 Seeking 时感受到这样的爱，”Seeking 创始人兼联合首席执行官 Brandon Wade 说道。“我们正在利用人工智能和 AWS，确保人们出于恰当的理由使用我们的平台。”
成果 | 利用人工智能进行创新，以便赢得用户信任
Seeking 会继续努力，以便确保保持对不法分子的优势。“人们最不应该担心的是，他们是否在与真正的人类沟通，”Seeking 联合首席执行官 Dana Rosewall 表示。“因此，我们不仅在努力解决自家网站的欺诈问题，还在努力解决整个行业的欺诈问题。”
我们正在利用人工智能和 AWS，确保人们出于恰当的理由使用我们的平台。
Brandon Wade
Seeking.com 创始人兼联合首席执行官