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什么是 verificient AI

verificient AI 是一套面向考试与评估场景的智能身份核验与远程监考解决方案，基于生物识别、计算机视觉与机器学习技术，覆盖考前、考中、考后的全流程风险控制。其核心价值在于以数字身份验证保障考生真实性，以自动化远程监考维护在线考试的公正性与可追溯性，并兼顾课堂场景的浏览器锁定与K12自助监考需求。平台通过多模态数据采集与智能比对，建立考生基线画像，在真实考试中进行持续核验；在监考侧提供行为分析、异常检测与风险评分，形成结构化审计报告，便于复核与申诉。面向高校、认证考试机构、在线教育平台与中小学，verificient AI 在提升考试完整性的同时，强调隐私与数据安全的合规实践，适配多样化设备与教学系统，帮助教育与培训机构稳健转型线上化评估。

verificient AI主要功能

• 数字身份验证：考前采集面部与证件信息，建立基线画像；考中进行活体检测与人像比对，核验“人证同一”。
• 自动化远程监考：基于摄像头、麦克风与屏幕活动分析识别可疑行为，生成时间轴与事件标签，支持风险评分。
• 基线比对与真实性校验：将考试过程数据与基准档案对比，降低代考与替考风险，提升身份核验的稳定性。
• 浏览器锁定：课堂或机房环境下限制切屏、复制粘贴与访问受限网站，减少外部资源干扰。
• 自助监考模式（适配K12）：面向中小学的轻量化监考流程，强调最小化数据采集与学生隐私保护。
• 设备自检与环境校准：考试前引导摄像头、麦克风、网络与光线环境检测，降低技术故障。
• 考后报告与复核：输出结构化监考报告、证据片段与日志，支持人工复核与申诉处理。
• 策略可配置与集成：可按考试等级配置核验强度与监考规则，并与常见测评/教学系统进行对接。
• 隐私与安全：强调数据加密存储、权限分级与合规留痕，支持按需保留与到期清理策略。

verificient AI适用人群

适用于高等院校的在线期末、补考与高风险评估；职业资格与认证考试机构的远程测评；在线教育与培训平台的阶段测验与结课考试；K12 学校的单元测验与分班测试；企业招聘与内部认证的在线笔试。教务与考试中心、监考团队、课程负责人、信息化与合规管理者均可借助该方案提升考试安全与流程效率。

verificient AI使用步骤

1. 创建考试：在管理端新增考试，设定时间、题型与考场规模。
2. 配置策略：选择身份验证强度、活体检测方式、浏览器锁定规则与风险阈值。
3. 发布通知：导入考生名单并下发考试须知、隐私告知与设备要求。
4. 环境自检：考生按引导完成摄像头、麦克风、网络与光线检测。
5. 身份核验：考前完成人脸与证件比对，建立或加载基线画像。
6. 开始考试：系统持续监测视频、音频与屏幕行为，实时记录可疑事件。
7. 考后审阅：生成监考报告与风险评分，监考员或老师进行复核与处理。
8. 归档合规：按策略进行数据留存、导出与到期清理，完成审计闭环。

verificient AI行业案例

高校在线期末考试：教务处为数千名学生设定分级监考策略，重点课程启用高强度身份核验与浏览器锁定，考后基于风险评分快速筛查异常，显著降低人工回放成本。职业资格考试：认证机构为异地考生提供远程考点，系统对考中环境与行为进行多模态分析并保全证据，满足审计要求。K12 场景：学校在家中完成阶段测验，采用自助监考与最小化数据采集策略兼顾隐私与公平。企业招聘笔试：人岗匹配测评通过远程监考保障题目与流程的可信度，缩短用工决策周期。

verificient AI收费模式

通常提供按考试量、按考生人数或机构订阅的授权方式，并可按模块（身份验证、远程监考、浏览器锁定等）灵活组合。部分场景支持演示或试用以便评估集成与稳定性，具体方案与价格以官方报价与合同为准。

verificient AI优点和缺点

verificient AI热门问题

• 如何减少算法误报，避免影响正常考试？

  建议在考前完成足量样本的基线采集与环境校准，合理设置风险阈值，并在考后结合人工抽样复核，综合判断异常事件。

• 对考生设备和网络有哪些基本要求？

  需配备可用的摄像头与麦克风，稳定的宽带或校园网环境，并确保光线充足与安静场所；考试前通过系统自检可显著降低中途故障率。

• 是否支持课堂场景的防切屏与防作弊控制？

  支持在课堂或机房环境启用浏览器锁定，限制切屏、复制与访问受限站点，从源头减少外部资源干扰。

• K12 场景如何兼顾隐私与监考效果？

  可采用自助监考与最小化数据采集策略，明确家长监护说明与数据留存周期，并仅保留实现监考目的所必需的数据。

• 能否与现有教学或测评系统集成？

  通常提供接口或插件形式对接，支持在原有考试流程中启用身份核验与监考能力，具体对接范围以实际系统支持为准。

• 考试出现争议时如何处理？

  可基于结构化监考报告与时间轴证据进行复核，结合人工判定与申诉流程，形成可追溯、可解释的处理结果。