多模态AI质检：身份核验场景实践

推荐语

多模态AI助力身份证核验，智能检测照片问题，提升用户体验与业务效率。

核心内容：
1. 用户上传身份证常见质量问题及业务痛点
2. 多模态AI模型与传统OCR的技术对比与优势
3. "无感知预发布+递进+灰度"的创新上线策略

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

本文介绍了一项将多模态AI模型应用于身份证照片质量检测的实践。针对用户上传身份证时常见的图片问题，项目通过引入阿里云百炼平台的多模态模型，在OCR识别失败时进行智能检测与反馈，提供对客友好的提示文案，从而引导用户重新上传合格照片。该方案采用“无感知预发布+递进+灰度”上线策略，确保稳定性，并在不牺牲安全性的前提下，利用大模型提升图像理解能力。

业务背景

1. 非身份证图片
   上传与身份证无关的错误图片或者是社保卡等其他证件照片。
2. 两面照片顺序错误
   上传时将国徽面与人像面类型选择错误。
3. 模糊
   照片模糊不清，关键信息（如姓名、身份证号码、有效期等）区域可能无法被准确识别。
4. 反光
   
   因光线过强、反光或拍摄角度不当，部分区域过亮导致信息无法识别。
5. 遮挡
   身份证关键信息被手指或其他物品遮挡，导致部分关键内容无法被正确识别。
6. 不完整
   身份证边缘被截断、内容超出范围或比例不符合要求。
7. 多张卡证
   将身份证两面图片合成一张图片上传。
   
   

为何引入多模态模型进行图片检测

• 基于深度学习的 OCR
  基于深度学习的 OCR 是应用深度学习算法专门设计的一种优化的字符识别系统。其流程包括图像处理、特征提取、文字检测和文字识别。这种 OCR 系统专注于从图像中检测并准确识别文字。
  它的应用领域包括针对特定 OCR 场景，如身份证识别、发票抬头提取、车牌识别等，以及其他高效、大规模处理任务。

• 多模态模型的文字提取
  基于大模型（如 GPT 类语言模型或多模态模型）的文字提取是利用预训练的大规模神经网络模型完成 OCR 中的文字提取任务。这些模型通常训练了大量的非结构化文本、语言和图片数据，通过大规模参数和上下文关联能力实现泛化。
  它的应用领域包括，模型泛化能力需要较强场景（例如图片中的复杂关系理解，结合上下文进行逻辑分析的 OCR）。与更高层次 NLP 和逻辑推理结合的应用，比如文档结构提取、多语言翻译场景。
  
  

1. OCR成功说明文字可以提取，但提取出的信息并不一定完整，可能会因为遮挡或反光缺失部分数据；而OCR失败则说明照片无法识别，质量较差。
2. 多模态图片理解+上下文驱动，不仅识别图片文字/内容，还能实现个性定制、场景适配、智能决策与人性化输出，包括：

• 识别多种证件类型及其要素，如驾驶证、学生证、工作证、发票、车牌等多种证件或者“非标准模板”证件比如临时证明。
• 根据上下文指定返回格式和内容，可按业务需要，返回 JSON、XML、表格数组等不同结构，针对特定行业或接口，自动适配输出字段、定制脱敏、字段顺序、英文/中文切换。
• 灵活的质量检测，定制照片质量规则，支持根据实际业务场景调整质量检测的“容忍度”。
• 场景化建议与对客文案生成，针对识别结果和质量问题，自动生成定制化对客文案。
  
  

模型调用问题与对策

1. 幻觉问题：
   在部分信息被遮挡的情况下，模型会错误地填补缺失部分的信息，如身份证有效期 "08.23 - 2041.08.23"会填补为 "2008.08.23 - 2041.08.23"；将“珠海”识别为“上海”。
2. RT 较高：
   当前多模态接口的平均响应时间较高（约3秒），同步调用会影响用户体验，尤其在对时效性要求高的场景下。
3. 准确率：
   不同模型（如genmini、GPT、Qwen）准确率存在较大差异。
4. 稳定性：
   如果接口出现服务不稳定、异常、非预期的返回如何做兼容。

• 1. 幻觉问题：
  继续沿用当前线上稳定的阿里云 OCR 服务来完成信息数据提取，仅将模型服务用于照片质量检测，减少潜在误差。

• 2. RT 较高：
  根据OCR结果做差异化调用处理：

• OCR 成功时，异步调用模型服务，避免阻塞用户主流程，保证用户操作链路的流畅，调用返回后进行Toast轻提示；
• OCR 失败时，同步调用模型服务，采用模型识别检测结果，将模型给出的文案建议用Modal强提示。（也可提供用户主动触发检测的交互方式）。

• 3. 准确率：
  可持续优化提示词，但准确率极大程度取决于模型本身，由于身份证属于敏感数据，在安全性要求下须使用阿里千问模型。

• 4. 稳定性：

• 异常及非预期返回做兼容兜底。
• 线上设置开关和监控。

上线策略和线上表现

1. “无感知预发布”策略：
   上线初期仅埋点收集数据，确保用户界面与体验保持不变。根据数据验证，确认功能表现符合预期后，再进入到下个阶段。
2. “递进”策略：
   为了平衡风险及效果验证，上线分阶段递进策略。首阶段，试点仅针对OCR识别失败的用户进行模型调用，收集数据并评估功能表现，确保链路稳定性。待试点稳定、指标验证达标后，后续将扩展至OCR识别成功与失败的全量场景。
3. “灰度发布”策略：
   逐步放量，1% → 5% → 10% → 30% → 50% → 100%。

1. 非身份证

   您上传的图片不符合身份证照片的要求，请确认并重新上传真实有效的身份证照片。

2. 非人像面或者国徽面
   您上传的身份证照片与所选类型不符，请核对后重新上传正确的人像面或国徽面照片。
3. 遮挡
   检测到您的身份证关键信息区域有被遮挡，请确保信息清晰可见后重新上传。
4. 模糊
   您的身份证关键信息区域较为模糊无法识别，请重新拍摄并上传清晰的身份证照片。
5. 多张卡证
   系统检测到图片中包含多张身份证，请仅上传单张完整的身份证照片。
6. 异常或非预期兜底文案
   身份证识别失败， 请重新上传。
   
   

百炼模型服务调用成本

总费用 = 输入 Token 数 x 模型输入单价 + 输出 Token 数 x 模型输出单价。

图像Token的计算规则

图像转成Token的方法为每28x28像素对应一个Token，一张图最少4个Token；模型的单图Token的上限为1280，超过该值的图像会被缩放，直到图像的Token小于1280。

可将单图Token上限从1280提升至16384，但RT也会增加。

再计入prompt token、系统token以及返回时的元信息等，通过官方工具大致估算调用单价在0.01元左右。

业务和技术上的价值

1. AI 应用场景突破
   场金首个面向终端用户的AI接入实践，在产品场景中的落地应用实现突破，探索了如何将大模型应用与实际业务结合。
2. 提升转化率与入件率
   在用户上传身份证的关键阶段，通过合理提示建议使用户上传更优质的图片，有效提高了转化率与入件率。
3. 场景适配
   通过大模型提示词的增强优化，无需对每个场景进行大规模定制，用于多种类型的证件上传场景即可快速扩展功能，为更多业务场景赋能，未来结合工作流或智能体编排，将进一步提升可维护性和功能扩展能力。
4. 通用性
   借助统一的Mtop接口设计，最大程度减少不同产品间工程代码重复，提高技术复用性，同时降低了各产品之间的技术接入门槛。