人工智能在假冒产品检测中的应用
人工智能通过分析图像、包装、清单和微观材料模式来识别从豪华手袋到药品和电子产品的假货。
概述
With counterfeiting costing the global economy hundreds of billions of dollars and endangering health, automated detection helps brands, marketplaces, and customs act at scale.
深入探讨
伪造品检测结合了多种人工智能技术。计算机视觉将产品的徽标、缝线、字体和纹理与真实参考进行比较，以标记偶然购买者可能会错过的细微偏差。一些系统使用微观“指纹识别”，捕获纸张、皮革或金属的独特随机纹理，以便以后可以验证每件真品，Entrupy 等奢侈品公司就采用这种方法。在市场上，自然语言处理会扫描列表中是否存在可疑措辞、不匹配的价格和卖家模式，而图形分析则会链接欺诈卖家的网络。对于药品和包装，人工智能可验证序列号、全息图和二维码，并读取防篡改特征。奢侈品牌、亚马逊的品牌保护工具和海关机构等品牌越来越依赖这些模型来对数百万件商品进行分类，速度远远快于人工检查员。
技术洞察
一个核心方法是细粒度的视觉识别：区分正品和近乎完美的赝品需要检测微小的、一致的制造签名，而不是明显的差异。模型通常被训练为相似性学习器（嵌入），因此即使该确切的项目从未在训练中，也可以将新产品与真实的示例进行比较。微观表面指纹识别之所以有效，是因为真实材料具有不可克隆的随机微观结构，赋予每个真实物体可测量的、难以伪造的身份。
战略影响
构建选择
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
团队与工作流程
良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
风险与安全
范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
人工智能在假冒产品检测中的未来
预计检测将与可追溯性技术、区块链支持的来源记录、NFC 芯片和目前在某些地区强制执行的数字产品护照相结合，以便人工智能检查可以确认外观和监管链。生成式人工智能是双向的：它可以让造假者大量生产令人信服的虚假列表和图像，从而推动防御者转向检测合成内容的人工智能。通过智能手机摄像头进行的设备上身份验证应该可以为普通购物者（而不仅仅是品牌调查员）提供即时验证。
现实世界的实施
Entrupy 使用显微成像和人工智能在几秒钟内为经销商和当铺鉴定豪华手袋和运动鞋。
亚马逊的零计划和品牌保护系统会扫描列表和图像，以自动删除可疑的假冒产品。
药品供应链使用人工智能来验证序列号和包装特征，在伪造药品到达患者手中之前将其标记出来。
海关机构使用图像识别模型对货物进行分类，将扣押的货物与真实的品牌参考进行比较。
风险与防护栏
将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
实施路线图
绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
在完全自动化之前定义人工检查点。
对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
跟踪任务级结果以确认持续价值。
不断探索
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常见问题
What is AI in Counterfeit Product Detection?
人工智能通过分析图像、包装、清单和微观材料模式来识别从豪华手袋到药品和电子产品的假货。由于假货给全球经济造成数千亿美元的损失并危及健康，自动检测可以帮助品牌、市场和海关大规模采取行动。
什么是防伪中的“细粒度视觉识别”？
假货看起来几乎一模一样，因此模型必须检测出缝合、字体或纹理方面细微且一致的差异，而不是明显的差异。
微观表面“指纹”如何验证真伪？
真实材料具有随机的微观纹理，实际上无法克隆，从而为每件真品提供了可验证的物理签名。
如何使用自然语言处理来打击市场上的假货？
NLP 分析列表文本和卖家行为来标记欺诈信号，而图形分析可以链接不良行为者的网络。
为什么相似性学习（嵌入）模型对于身份验证有用？
嵌入模型通过相似性将项目与真实参考进行比较，因此它们可以推广到训练数据中未明确显示的产品。
生成式人工智能如何使假货检测变得复杂？
生成工具可以廉价地创建逼真的虚假图像和列表，因此检测系统也越来越需要发现人工智能生成的内容。