为法院 · 金融风控 · 品牌商家 打造
看穿 AI 伪造的图像
每天都有大量 AI 合成图像被用于诈骗、欺诈、伪证。明察 AI 帮助决策者还原真相,让每一个判断都有据可依。
核心能力
局部篡改定位
不止给整图打个分。真照片 + AI 改局部,也能定位到像素并输出热力图。
可解释证据报告
不是一个黑盒分数。风险评分 + 热力图 + 中文摘要,可作决策、申诉、送检依据。
综合五层证据,判定为 AI 疑似,日期区域存在重绘痕迹。
The Problem
一组让你不安的数字
下列每个数字都来自公开报道或权威统计,并标注出处与年份。我们不夸大 —— 现实已经足够触目惊心。
记者实测:用 AI 伪造质量问题图申请电商售后,得逞率约 75% —— 一张「破损商品」图约 20 秒即可生成。
据 21 世纪经济报道实测 · 2025真实图像被人眼误判为 AI 的比例 —— 肉眼鉴别既会漏检伪造,也会误杀真实用户。
据新京报问卷实测 · 2025某跨国企业被 deepfake 视频会议冒充高管,单案被骗走的金额(香港 Arup 案)。
据香港警方通报 · 2024全国可做图像真伪鉴定的声像资料登记鉴定人,司法鉴定产能极度稀缺。
据司法部统计 · 2021明察已覆盖 20+ 主流生成模型,识别来自 国产生成模型, 国际生成模型, 图像编辑与新型生成模型 的伪造图像
Use Cases
三类场景,我们这样解决
电商、金融、司法,各有各的欺诈形态 —— 以下为典型应用场景示意。
能做图像真伪鉴定的登记鉴定人全国仅约 1,143 人(司法部 · 2021),而涉 AI 伪造的电子证据在快速增长。明察作为鉴定前置筛查工具,帮助机构把有限产能用在刀刃上。
AI 合成的「破损商品」图、伪造的保质期与发票,正被用来骗取仅退款。明察帮客服在秒级内拿到可解释的判断,而不再凭感觉。
身份证、营业执照、流水的 AI 合成与篡改正在增多。明察可整套部署进内网,在数据不出域的前提下完成全量筛查。
* 以上为典型应用场景示意,非真实客户引述;签约并获客户授权后,将替换为具名客户案例。
Why Mingcha
为什么是明察,而不是其他工具
先承认通用工具的存在,再说清楚明察为什么不一样。
通用 AI 检测工具,在中国场景往往失效
市面上的检测工具大多基于海外训练数据,对国产模型(Seedream、即梦、可灵、通义万相、Qwen-Image)识别能力薄弱。而中国电商、金融、司法场景的图像欺诈,大量来自这些模型。
整图分类器,看不到「局部篡改」
主流工具都是给整张图打个分。但真实欺诈场景里,大量是真照片 + AI 改局部 —— 改保质期、改身份证号、改聊天记录。整图分类器在这种场景下基本失效。
黑盒分数,无法成为决策依据
法院需要证据链,银行需要可申诉的判断,商家需要给客服一个理由。单一概率分数,承担不了这些责任。
Our Difference
四件我们做得不一样的事
不是参数堆叠,而是为中国欺诈场景重新设计的检测方式。
专为中国场景训练
覆盖 20+ 主流模型,重点优化国产模型识别:Seedream 全系、即梦、可灵、通义万相、Qwen-Image,并兼顾 GPT-Image、Gemini、Midjourney、Stable Diffusion、FLUX 等。
五层证据融合,而非单一模型
元数据指纹 → 密码学溯源 → AI 整图判别 → 局部篡改定位 → 业务规则校验。多证据交叉印证,而不是一个模型说了算。
每个判断都有据可查
不仅给风险评分,更给完整证据报告 + 可视化热力图 + 中文摘要,可直接作为决策依据、申诉材料、司法鉴定输入。
数据合规、可私有化
API 模式下图像处理后立即销毁,不留存、不入库、不训练;对金融、政务、司法客户提供完整的私有化部署方案,数据不出内网。
The Technology
五层证据融合
从元数据到业务规则,五层证据交叉印证 —— 而不是一个模型说了算。
多证据,而非单一模型
先用毫秒级、近乎免费的浅层证据快速命中明显样本,再逐层加深到像素级篡改定位与行业规则校验 —— 既快又有据可查。
- 元数据指纹 · 5 毫秒命中 5–15% 样本
- 密码学溯源 · 支持 GB 45438-2025 标识检测、兼容 C2PA
- AI 整图判别 · 基础模型 90%+ 准确率
性能与准确率为特定测试集口径,随版本更新。
局部篡改定位
在真照片中定位被 AI 改动的区域,输出像素级热力图。
业务规则校验
结合你所在行业的规则做最后一层判别,贴合真实场景。
国产模型优先
重点优化对 Seedream、即梦、可灵、通义万相的识别能力。
私有化可用
整套部署进客户内网,数据不出域,适配信创环境。
退款、仅退款、价保中的图像造假:改保质期、伪造破损、假发票。售后欺诈识别率提升约 3–5 倍(客户内部测试口径),客服决策时间从分钟级降至秒级,并提供可申诉证据。
身份证、银行卡、流水、税单的 AI 合成与修图。集成现有风控系统、毫秒级响应,私有化部署满足金融数据合规要求,显著降低高价值欺诈案件。
个人侧识别婚恋社交中的 AI 换脸视频、合成头像、盗用网图;企业侧应对 deepfake 视频会议冒充高管骗转账、AI 伪造营业执照与合同印章。用于注册/直播活体核验、大额付款前的视频与凭证核验,并留下履行反诈法义务的合规记录。
聊天截图、合同票据、邮件截图的真伪前置筛查。辅助判断证据「值不值得深度鉴定」,详细技术报告可作为后续司法鉴定输入,并与持牌鉴定机构有转介通道。
- 信息安全等级保护三级(测评进行中)
- ISO 27001(测评进行中)
- 可支撑《标识办法》第六条核验/检测履责(2025-09 施行)
- 支持 GB 45438-2025 标识检测 · 兼容 C2PA 溯源格式
- 符合《个人信息保护法》最小必要原则
- 私有化部署 · 数据不出内网
把你最棘手的真实业务样本发给我们,我们现场跑一遍 —— 用结果说话,不用承诺说话。
适配国产化环境:海光、鲲鹏、统信。
Benchmarks
真实场景下的检测能力
下列为明察 AI 在客户真实业务场景下的盲测区间,随版本持续更新。
| 检测场景 | 人工肉眼 | 通用 AI 工具 | 明察 AI |
|---|---|---|---|
| 整图完全 AI 生成 | ~60% | 85–95% | 90%+ |
| 真图 + AI 编辑局部 | ~50% | 30–50% | 75–85% |
| 多次压缩 / 转发 | ~45% | 50–65% | 70–80% |
| 屏幕翻拍场景 | ~40% | 40–55% | 65–75% |
| 国产模型生成图 | ~50% | 60–75% | 85–92% |
数值为特定数据集与测试条件下的区间,非任何单张图片的保证准确率;「通用 AI 工具」为同类工具综合表现、非指特定厂商;实际效果随场景、压缩与翻拍程度而变化。
我们不夸大。没有任何技术能 100% 识别 AI 图像。明察提供可解释的风险评分,最终决策建议结合人工复核。我们对自己能做什么、不能做什么,始终保持透明 —— 这是 B 端客户值得的诚实。
明察 AI 团队
对能力边界保持透明
Integration
三种接入方式
已有风控/客服系统就用 API,业务团队直接用控制台,高敏场景上私有化 —— 总有一种适合你。
API 直接接入
5 行代码完成集成。适合已有风控 / 客服系统的客户,毫秒级响应。
控制台批量分析
零代码上手。拖拽上传、批量分析、历史样本回扫,团队协作 + 权限管理。
私有化部署
数据不出内网。为金融、政务、司法设计,适配国产化环境(海光 / 鲲鹏 / 统信)。
现场跑一遍
用你的真实数据,现场展示检测效果。
针对场景定制
不卖通用产品,按你的业务场景定制方案。
30 天免费 POC
用结果说话,不用承诺说话。
About Us
关于明察
明察 AI 团队由来自字节跳动、阿里巴巴的产品与算法骨干组成。我们相信:AI 在制造越来越逼真的内容,人类社会需要相应的技术去验证真实。这不是对抗 AI,而是让 AI 时代继续保留信任的可能。
FAQ
常见问题
关于差异、安全、司法采信、定价与接入,这里有直接的回答。