Роль компьютерного зрения в проверке личности с помощью ИИ

Благодаря развитию искусственного интеллекта (AI) подтверждать свою личность в интернете стало проще и безопаснее. Теперь можно разблокировать банковский счет, получить доступ к услугам или подтвердить транзакцию, быстро отсканировав лицо.

В результате цифровая проверка личности широко внедряется в самых разных отраслях. Проверка личности с помощью ИИ помогает компаниям повышать безопасность, предотвращать мошенничество и обеспечивать более удобное и надежное обслуживание клиентов. Учитывая эти преимущества, мировой рынок цифровой проверки личности, как ожидается, к 2032 году достигнет 38,8 миллиарда долларов.

В частности, компьютерное зрение (CV) — область ИИ, которая позволяет машинам обрабатывать визуальные данные, — помогает ускорить и повысить точность проверки личности. Инструменты на основе ИИ и компьютерного зрения помогают соблюдать требования процедур «Знай своего клиента» (KYC) и нормативных требований по борьбе с отмыванием денег (AML). Эти инструменты также позволяют надежно выстраивать доверие в удаленных деловых отношениях, помогая компаниям безопасно предоставлять услуги и проводить транзакции для клиентов по всему миру.

В этой статье мы разберем, как AI и компьютерное зрение улучшают проверку цифровой личности. Также рассмотрим несколько сценариев использования AI для проверки личности.

Как работает проверка личности с помощью компьютерного зрения#

Проверка личности с помощью компьютерного зрения использует его для анализа изображений и видео, чтобы подтвердить личность человека. Для этого модели обучают на таких данных, как селфи, отсканированные документы, удостоверяющие личность, и видео с проверкой присутствия живого человека (на них фиксируются небольшие движения, чтобы подтвердить, что перед камерой настоящий человек, а не неподвижное изображение). Важную роль в этом процессе играют такие методы компьютерного зрения, как распознавание лиц и оптическое распознавание символов (OCR).

Например, модели обнаружения объектов, такие как Ultralytics YOLO11, можно использовать для обнаружения лица человека на изображении. Затем алгоритмы ИИ для идентификации лиц анализируют ключевые признаки, например форму глаз или носа, и создают уникальный «отпечаток» лица. Это цифровое представление лица сравнивается с сохраненными записями, чтобы проверить, соответствует ли человек заявленной личности.

Рис. 1. Проверка личности человека с помощью распознавания лиц.

Аналогичным образом OCR играет важную роль в упрощении процесса, особенно при проверках KYC. Эта технология считывает текст с изображений, например с водительского удостоверения или паспорта, и преобразует его в данные, понятные компьютеру. Например, OCR может извлечь такие сведения, как имя, дата рождения или номер удостоверения, и сверить их с официальными базами данных, например с Национальным реестром водителей США.

Рассмотрим подробнее, как это работает:

• Захват документа: система сканером или камерой для компьютерного зрения получает изображение документа, например паспорта или водительского удостоверения.
• Распознавание текста: OCR распознает и извлекает из документа ключевые текстовые поля, например имена, даты рождения и номера удостоверений.
• Форматирование данных: извлеченный текст преобразуется в структурированный формат, который могут обрабатывать компьютеры.
• Проверка: извлеченные данные сверяются с надежными базами данных или записями, чтобы подтвердить их точность и подлинность.
• Обнаружение мошенничества: продвинутые алгоритмы проверяют данные на несоответствия и признаки подделки, чтобы убедиться в подлинности документа.

Объединяя распознавание лиц, OCR и передовые технологии ИИ, решения на основе компьютерного зрения и ИИ помогают ускорить и упростить проверку личности, а также повысить ее надежность для всех участников процесса.

Применение ИИ в KYC: преобразование процесса цифровой проверки личности#

Теперь, когда мы рассмотрели, как компьютерное зрение можно применять для цифровой проверки личности, давай подробнее изучим несколько ключевых вариантов его использования.

Совершенствование процессов KYC в банковской сфере благодаря инновациям в финтехе#

Компьютерное зрение в финансах охватывает множество приложений, особенно в банковской сфере. Одно из них — улучшение обслуживания клиентов в отделениях. Модели детекции объектов, такие как Ultralytics YOLO11, могут обнаруживать входящих в здание людей, помогая отслеживать поток посетителей и распределять ресурсы. Системы распознавания лиц тем временем могут извлекать черты лица для идентификации клиентов. В сочетании с аналитикой на базе AI эти технологии позволяют банкам прогнозировать цель визита клиента, помогая отделениям предоставлять более персонализированное и эффективное обслуживание.

Помимо улучшения обслуживания клиентов, компьютерное зрение играет важную роль в повышении безопасности и борьбе с мошенничеством. В последние годы с кражей личности столкнулись 95% компаний, поэтому такие инструменты, как распознавание лиц и биометрические проверки, помогают повысить безопасность и предотвратить мошенничество. Например, CaixaBank использует распознавание лиц в банкоматах для обнаружения несанкционированного доступа. Это позволяет клиентам быстро и безопасно снимать наличные и одновременно делает обслуживание удобнее.

Рис. 2. Банкомат CaixaBank оснащен технологией распознавания лиц.

Цифровая проверка личности в сфере путешествий и иммиграции#

Знаешь ли ты, что почти половина взрослых в США в возрасте от 18 до 25 лет сообщили, что знают человека, успешно воспользовавшегося поддельным удостоверением личности? Эта статистика показывает, что необходимы более надежные меры безопасности. По мере того как цифровые инструменты все активнее используются для управления трансграничными поездками и миграцией, приложения AI и компьютерного зрения приобретают все большую актуальность.

Правительства собирают и используют огромные объемы данных, чтобы улучшать системы миграции и путешествий, что косвенно ведет к увеличению инвестиций в автоматизацию на основе ИИ. Эта автоматизация затрагивает почти все аспекты управления миграцией: от упрощения оформления виз до усиления мер безопасности.

Отличный пример применения ИИ в аэропортах — распознавание лиц для идентификации пассажиров. Такие системы можно интегрировать с другими технологиями ИИ, чтобы на назначенные рейсы попадали только проверенные пассажиры и тем самым повысить уровень безопасности.

OCR — еще один важный инструмент, применяемый, например, для проверки паспортов и обработки багажа. Системы OCR могут автоматически считывать содержимое паспортов или багажных бирок, чтобы определить нужное направление. Эти технологии повышают эффективность обработки багажа и снижают вероятность его потери.

Рис. 3. Пример использования OCR на основе компьютерного зрения для проверки паспортов.

Защита сервисов электронной коммерции с помощью ИИ для проверки личности#

Многие платформы электронной коммерции, например Shopify, запрещают пользователям младше определенного возраста создавать интернет-магазины. Согласно отчетам, каждый третий пользователь интернета не достиг 18 лет. Поэтому точная проверка возраста важна для соблюдения законодательства и защиты несовершеннолетних от доступа к услугам, предназначенным для взрослых. Это поднимает вопрос: как платформам электронной коммерции точно проверять возраст пользователей?

Компьютерное зрение и распознавание лиц — эффективные инструменты для проверки возраста человека в интернете. Модель компьютерного зрения, обученная на наборах данных с изображениями людей всех возрастов, может выявлять закономерности и черты лица, чтобы оценить возраст пользователя.

Помимо проверки возраста, платформы могут использовать компьютерное зрение и ИИ для предотвращения мошенничества и обеспечения безопасности онлайн-транзакций. Предоставленные пользователем документы можно анализировать в реальном времени, проверяя их подлинность и выявляя потенциальные риски. Обычно этот процесс включает сканирование документа, его обработку в системе обработки изображений документов для классификации, распознавания текста и обнаружения мошенничества, а также безопасное сохранение результатов проверки в базе данных.

Интересный пример — приложение для совместных поездок Uber. Uber использует компьютерное зрение для проверки личности: приложение сканирует удостоверения пользователей при регистрации или при первом заказе поездки. Это помогает обеспечить безопасность пассажиров и водителей и одновременно упростить процесс регистрации.

Рис. 4. Система проверки личности Uber.

Преимущества и недостатки компьютерного зрения при цифровой проверке личности#

Мы рассмотрели несколько способов применения ИИ и компьютерного зрения для цифровой проверки личности. Теперь давай обсудим основные преимущества этих технологий в различных отраслях:

• Отсутствие ручного ввода данных: электронное ПО для KYC с использованием технологии OCR избавляет от ручного ввода данных и позволяет сотрудникам сосредоточиться на других задачах.
• Снижение затрат: автоматизация проверки личности уменьшает зависимость от ручных проверок, сокращая расходы на персонал и операционные издержки.
• Глобальная доступность: эти технологии поддерживают множество типов документов и языков, помогая компаниям обслуживать клиентов по всему миру.

Однако у внедрения систем компьютерного зрения для цифровой проверки личности есть и ограничения, о которых важно помнить:

• Технические ограничения: плохое освещение, низкое качество изображений и разные ракурсы лица могут повлиять на точность систем компьютерного зрения, приводя к ложноотрицательным результатам или ошибкам при проверке личности.
• Подмена и состязательные атаки: Хотя технологии компьютерного зрения умеют проверять присутствие живого человека, они все еще уязвимы для подмены (например, с помощью дипфейков или высококачественных фотографий), если не используются дополнительные уровни защиты.
• Следи за изменениями в нормативных требованиях: Требования KYC и AML четко определяются национальными регуляторами. Однако в этих требованиях обычно не указаны конкретные технологии. Финансовые организации, например банки и финтех-компании, должны учитывать это и быть готовыми обосновать применение используемых ими технологий AI.

Баланс между инновациями и практичностью#

Компьютерное зрение меняет подход к цифровой проверке личности, делая ее быстрее, точнее и безопаснее. Оно играет важную роль в различных отраслях: от повышения безопасности и удобства банковских услуг до упрощения иммиграционных процедур и обеспечения безопасности онлайн-транзакций в электронной коммерции.

Несмотря на многочисленные преимущества — например, снижение числа ошибок, связанных с человеческим фактором, и улучшение обслуживания клиентов, — проблемы все еще остаются. Среди них — низкое качество изображений, разные ракурсы лица и попытки подмены. Однако новые решения, например проверка присутствия живого человека, помогают преодолеть эти ограничения.

По мере роста спроса на эффективную и надежную цифровую проверку личности компьютерное зрение становится важным инструментом для предотвращения мошенничества, повышения соответствия требованиям и укрепления доверия в цифровую эпоху.

Чтобы узнать больше, загляни в наш репозиторий GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи приложения ИИ в беспилотных автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений.