AI焕新“签字画押”传统
吴乐琴表示，亲笔签数字科技在研发和创新上持续发力，不断升维技术壁垒。
“签字画押”一直是确认行为并留下证据的重要方式，通过手写签名承担契约责任和义务，是全球商业社会的普遍共识。数字笔迹承袭“签字画押”的传统，顺应全球商业与法律范畴中意愿确认的共识。
有别于一般的签名图片，数字笔迹以数据包的形式，记录提取了签署过程中的笔画、笔序、压力、速度等100多项动态生物特征值。将纸质签署的痕迹信息，升级为数字信息。
同时，通过AI识别算法实现签署笔迹的正向比对和反向比对，有效鉴别签署人身份的同时，兼具意愿表达的合一印证。
正向比对，是指将自己的笔迹与原有笔样模型进行比对，识别到是本人签署。反向比对，是指被他人恶意模仿时，识别出不是本人签署。目前，在保证不误识的情况下（即避免他人代签），采用标准阈值时，识别通过率可以达到95%以上，随机仿写攻击识别率大于99%，比对速度大概通常在秒级完成。
除了中文，还支持英文、西班牙文等其他语种的笔迹比对。公司曾参与由国际文档分析与识别学术机构ICDAR主办、西班牙马德里大学承办的国际权威赛事2021SVC-onGoing大赛，斩获六项第一，技术实力达到国际领先水平。
数字笔迹，每个人的“第二身份证”
“虽然一个人写不出相同的两个字，但每个人在签名时会有一个共通性。”在谈到看似科幻的“以字识人”如何成为现实时，吴乐琴解释道，“每个人书写习惯的共通性不同，这是算法模型根据笔迹识别签署人身份的基础。”
人眼辨别两个字是否相像，看得是一撇一捺的形态，但这些信息只达到数字笔迹能提取到的生物特征值数据的20%。其他诸如运笔的速度、力度，持笔的角速度等无法被控制的肌肉习惯，是人眼无法判断的。即使是最擅长临摹的书法家，如果刻意模仿他人签名，仅速度一项就几乎难以匹配上。数字笔迹AI算法模型通过捕捉这些无法隐藏的习惯特征，从而进行识别判定签署人身份。
“在数字世界，笔迹是更为安全的身份验证方式。”吴乐琴表示。人脸、指纹等属于静态生物特征，易被模仿和复制，指纹膜造假、AI换脸诈骗等案件时有发生。而笔迹是动态生物特征，具备随时可改的安全特性。签字行为是“主动”行为，是签字人的主观表达，在体现真实意愿的同时，又在最大程度上减少了隐私的暴露，更加隐蔽和安全。
谋“新”提“质”激发新质生产力
“数字笔迹本身就是具有颠覆性、前沿性、创新性的新质生产力技术，将作为数字交易中确权和授权的底层基础技术，在数字经济高质量发展中发挥非常重要的作用。”吴乐琴表示。
数字笔迹具备司法效力，使得基于数字笔迹的交易数据有充足的证据力支撑，从业务最前端解决了去纸化难题，实现线上和线下的全面融合，达到业务流、数据流、证据流的三流合一，实现跨平台、跨系统、跨区域的互通互认。
同时，数字笔迹还可实现电子档案单套制技术。以数字笔迹签署和电子印章为节点，从业务源头去纸、全程电子化流转、到单套制电子档案归档，形成全程数字化证据链闭环，有别于传统的影像化方式实现数字建档。
此外，数字笔迹可以助力实现去密码化发展。笔迹是我们的行为密码，很难被他人模仿，即使被人看到书写过程也看不到背后的隐蔽性信息。
作为改变传统行业生产和管理模式的数字技术应用，数字笔迹AI识别技术已在公检法司、政务、金融、医疗等全国多领域广泛应用，切实解决多方面流程问题，成为数字时代确权和授权的底层关键技术、新质生产力的重要实践。数字笔迹AI识别融合人工智能、区块链、大数据等技术，正在为行业带来全新的业务模式升级，为数字经济的全面发展注入新的活力。
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