Роль компьютерного зрения в проверке личности с помощью ИИ

Понимание проверки личности с помощью зрения

Проверка личности с помощью зрения использует компьютерное зрение для анализа изображений и видео, чтобы подтвердить личность человека. Это происходит путем обучения моделей на таких данных, как селфи, отсканированные удостоверения личности и видео с эффектом "живости" (на которых запечатлены мелкие движения, чтобы убедиться, что человек реален, а не является статичным изображением). Методы компьютерного зрения, такие как распознавание лиц и оптическое распознавание символов (OCR), занимают центральное место в этом процессе. 

Например, модели обнаружения объектов, такие как Ultralytics YOLO11, могут быть использованы для обнаружения лица человека на изображении. Алгоритмы ИИ, предназначенные для идентификации лиц, могут быть использованы для анализа ключевых особенностей, таких как форма глаз или носа, чтобы создать уникальный "отпечаток пальца" для этого лица. Этот цифровой отпечаток лица сравнивается с хранящимися записями, чтобы проверить, соответствует ли человек заявленной личности.

‍

OCR также играет большую роль в упрощении процесса, особенно при проверке KYC. Он считывает текст с изображений, таких как водительские права или паспорт, и превращает его в данные, понятные компьютеру. Например, OCR может извлечь такие данные, как имя, дата рождения или идентификационный номер, и сверить их с официальными базами данных, например с Национальным реестром водителей в США. 

Вот более подробный обзор того, как это работает:

• Захват документов: Система захватывает изображение документа, например паспорта или водительских прав, с помощью сканера или камеры компьютерного зрения.
  ‍
• Распознавание текста: OCR идентифицирует и извлекает из документа ключевые текстовые поля, такие как имена, даты рождения и идентификационные номера.
  ‍
• Форматирование данных: Извлеченный текст преобразуется в структурированный формат, который может быть обработан компьютером.
  ‍
• Проверка достоверности: Извлеченные данные сверяются с проверенными базами данных или записями, чтобы убедиться в их точности и подлинности.
  ‍
• Обнаружение мошенничества: Усовершенствованные алгоритмы проверяют наличие несоответствий или признаков фальсификации, гарантируя легитимность документа.

Сочетая распознавание лиц, OCR и передовой искусственный интеллект, решения Vision AI позволяют сделать проверку личности быстрее, надежнее и проще для всех участников процесса.

Использование искусственного интеллекта в KYC: Трансформация проверки цифровых идентификаторов

Теперь, когда мы выяснили, как компьютерное зрение может быть использовано для проверки цифровых идентификаторов, давайте рассмотрим некоторые ключевые области его применения.

Продвижение банковских KYC-процессов с помощью финтех-инноваций

Компьютерное зрение в финансах находит множество применений, особенно в таких областях, как банковское дело. Одно из интересных применений - улучшение обслуживания клиентов в отделениях. Модели на основе компьютерного зрения, такие как модели обнаружения объектов, например Ultralytics YOLO11, могут определять, когда люди входят в здание, помогая контролировать пешеходный трафик и управлять ресурсами. Системы распознавания лиц могут извлекать черты лица для идентификации клиентов. В сочетании с аналитикой на основе искусственного интеллекта эти технологии позволяют банкам предсказывать причину визита клиента, помогая отделениям предоставлять более персонализированное и эффективное обслуживание.

Помимо повышения качества обслуживания клиентов, компьютерное зрение также играет важную роль в повышении безопасности и борьбе с мошенничеством. Поскольку в последние годы от мошенничества с идентификацией личности страдает 95 % предприятий, такие инструменты, как распознавание лиц и биометрические проверки, помогают повысить безопасность и предотвратить мошенничество. Например, CaixaBank использует распознавание лиц в своих банкоматах для обнаружения несанкционированного доступа. Это позволяет клиентам быстро и безопасно снимать наличные, повышая удобство работы.

‍

Проверка цифрового удостоверения личности в процессе путешествий и иммиграции

Знаете ли вы, что почти половина взрослых жителей США (в возрасте 18-25 лет) сообщили, что знают человека, который успешно использовал поддельное удостоверение личности? Такая статистика свидетельствует о необходимости принятия более эффективных мер безопасности, особенно в современную цифровую эпоху. С ростом зависимости от цифровых инструментов для управления трансграничными поездками и миграцией все большую актуальность приобретают приложения искусственного интеллекта и компьютерного зрения.

Правительства собирают и используют огромные объемы данных для совершенствования миграционных и туристических систем, что косвенно приводит к увеличению инвестиций в автоматизацию на базе ИИ. Расширение автоматизации затрагивает практически все аспекты управления миграцией, от упрощения процедуры получения виз до усиления протоколов безопасности.

Отличным примером применения ИИ в аэропортах является использование технологии распознавания лиц для идентификации пассажиров. Эти системы также могут быть интегрированы с другими технологиями искусственного интеллекта, чтобы гарантировать посадку на назначенные рейсы только проверенных пассажиров, что еще больше повышает безопасность. 

Технология OCR - еще один ключевой инструмент, применяемый в таких случаях, как проверка паспортов и обработка багажа. Системы OCR могут автоматически считывать содержимое паспортов или багажных ярлыков, чтобы определить их правильное назначение. Эти технологии повышают эффективность обработки багажа и снижают вероятность его потери.

‍

Защита услуг электронной коммерции с помощью идентификационной проверки ИИ

Многие платформы электронной коммерции, такие как Shopify, ограничивают пользователей по возрасту в создании интернет-магазинов с помощью своих сервисов. Согласно отчетам, каждый третий пользователь Интернета не достиг 18 лет. Это делает точную проверку возраста важной для соблюдения требований законодательства и защиты несовершеннолетних от доступа к услугам, предназначенным для взрослых. В связи с этим возникает интересный вопрос: как платформы электронной коммерции точно проверяют возраст пользователей?

Компьютерное зрение и распознавание лиц - отличные инструменты для проверки возраста человека в Интернете. Модель компьютерного зрения, обученная на наборах изображений людей разного возраста, может извлечь шаблоны и черты лица, чтобы определить возраст пользователя.

Помимо проверки возраста, платформы также могут использовать Vision AI для предотвращения мошенничества и обеспечения безопасности онлайн-транзакций. Предоставленные пользователем документы можно анализировать в режиме реального времени, проверяя их подлинность и выявляя потенциальные риски. Обычно процесс включает в себя сканирование документа, прогон его через систему обработки изображений документов для таких операций, как классификация, расшифровка и выявление мошенничества, и безопасное хранение результатов проверки в базе данных.

Интересным примером может служить приложение для совместного использования поездок Uber. Uber использует компьютерное зрение для проверки документов, сканируя их во время регистрации или при первом запросе на поездку. Это помогает обеспечить безопасность как пассажиров, так и водителей, одновременно упрощая процесс регистрации.

‍

Плюсы и минусы компьютерного зрения при проверке цифровой идентификации 

Мы рассмотрели несколько способов использования искусственного интеллекта и компьютерного зрения для проверки цифровой идентификации. Теперь давайте рассмотрим некоторые ключевые преимущества этих технологий в различных отраслях:

• Устранение ручного ввода данных: Программное обеспечение для электронного KYC, использующее технологию OCR, позволяет отказаться от ручного ввода данных, освобождая сотрудников от других задач.

• Экономическая эффективность: Автоматизация проверки личности снижает зависимость от ручных проверок, что позволяет сократить трудозатраты и операционные расходы

• Глобальная доступность: Эти технологии поддерживают широкий спектр документов и языков, позволяя компаниям обслуживать международных клиентов. 

Однако применение систем компьютерного зрения для проверки цифровой идентичности имеет и некоторые ограничения, о которых важно помнить:

• Технические ограничения: Плохое освещение, некачественные изображения или разные ракурсы лица могут повлиять на точность работы систем компьютерного зрения, что приведет к ложноотрицательным результатам или ошибкам при проверке личности.

• Подделка и атаки противника: Несмотря на то, что технологии компьютерного зрения позволяют обнаружить "живое" лицо, они все еще уязвимы для подделок (например, глубоких подделок или высококачественных фотографий), если не сочетать их с дополнительными уровнями безопасности.

• Следите за соблюдением нормативных требований: Правила KYC и AML четко определены национальными регулирующими органами. Однако эти нормы в значительной степени нейтральны по отношению к технологиям. Финтех-компании, как и банки, должны знать об этом и быть готовыми обосновать используемые ими технологии искусственного интеллекта.

Баланс между инновациями и практичностью

Компьютерное зрение изменяет процесс проверки цифровой личности, делая его более быстрым, точным и безопасным. Оно играет важнейшую роль в различных отраслях - от повышения безопасности и удобства в банковской сфере до оптимизации иммиграционных процессов и обеспечения безопасности онлайн-транзакций в электронной коммерции. 

Несмотря на многочисленные преимущества, такие как снижение количества человеческих ошибок и повышение качества обслуживания клиентов, некоторые проблемы все еще остаются. К ним относятся проблемы, связанные с низким качеством изображений, различными ракурсами лица и рисками, такими как попытки подмены. Однако такие инновации, как распознавание живого лица, решают эти проблемы. 

Поскольку спрос на эффективную и надежную проверку цифровых идентификаторов продолжает расти, компьютерное зрение становится важным инструментом для предотвращения мошенничества, повышения соответствия и укрепления доверия в цифровую эпоху.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите применение ИИ в самоуправляемых автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀