Роль компьютерного зрения в AI-идентификации

Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (AI), подтверждение вашей личности в интернете стало проще и безопаснее. Мы живем в эпоху, когда передовые технологии позволяют вам разблокировать свой банковский счет, получить доступ к услугам или подтвердить транзакции всего лишь быстрым сканированием вашего лица.

В результате верификация цифровой личности широко внедряется в различных отраслях. AI верификация личности помогает предприятиям повысить безопасность, предотвратить мошенничество и обеспечить более удобное и надежное обслуживание клиентов. Учитывая эти преимущества, ожидается, что мировой рынок верификации цифровой личности достигнет 38,8 миллиардов долларов к 2032 году.

В частности, компьютерное зрение (CV), отрасль AI, которая позволяет машинам обрабатывать визуальные данные, помогает сделать верификацию личности более быстрой и точной. Инструменты на основе Vision AI могут помочь обеспечить соответствие процессам «Знай своего клиента» (KYC) и нормам по борьбе с отмыванием денег (AML). Эти инструменты также являются надежным способом построить уровень доверия в удаленных деловых отношениях, помогая компаниям безопасно предоставлять услуги и обрабатывать транзакции для клиентов по всему миру.

В этой статье мы рассмотрим, как AI и компьютерное зрение улучшают верификацию цифровой личности. Мы также рассмотрим некоторые варианты использования AI верификации личности. Давайте начнем!

Понимание верификации личности с использованием компьютерного зрения

Верификация личности с использованием компьютерного зрения использует компьютерное зрение для анализа изображений и видео с целью подтверждения личности человека. Это работает путем обучения моделей на данных, таких как селфи, отсканированные удостоверения личности и видео с проверкой на живость (которые фиксируют небольшие движения, чтобы убедиться, что человек реален, а не статичное изображение). Методы компьютерного зрения, такие как распознавание лиц и оптическое распознавание символов (OCR), имеют центральное значение в этом процессе. 

Например, модели обнаружения объектов, такие как Ultralytics YOLO11, можно использовать для обнаружения лица человека на изображении. AI-алгоритмы, разработанные для идентификации лиц, затем можно использовать для анализа ключевых особенностей, таких как форма глаз или носа, чтобы создать уникальный «отпечаток» для этого лица. Этот цифровой отпечаток лица сравнивается с сохраненными записями, чтобы проверить, соответствует ли человек заявленной личности.

‍

Аналогично, OCR играет большую роль в упрощении процесса, особенно при проверках KYC. Он работает путем считывания текста с изображений, таких как водительские права или паспорт, и преобразования его в данные, понятные компьютеру. Например, OCR может извлекать такие данные, как имя, дата рождения или номер удостоверения личности, и перекрестно проверять их с официальными базами данных, такими как Национальный реестр водителей в США. 

Вот более подробный взгляд на то, как это работает:

• Захват документов: Система захватывает изображение документа, такого как паспорт или водительские права, с помощью сканера или камеры компьютерного зрения.
  ‍
• Распознавание текста: OCR идентифицирует и извлекает ключевые текстовые поля, такие как имена, даты рождения и номера удостоверений личности, из документа.
  ‍
• Форматирование данных: Извлеченный текст преобразуется в структурированный формат, который может обрабатываться компьютерами.
  ‍
• Валидация: Извлеченные данные перекрестно проверяются с доверенными базами данных или записями для подтверждения их точности и подлинности.
  ‍
• Обнаружение мошенничества: Продвинутые алгоритмы проверяют наличие несоответствий или признаков подделки, гарантируя подлинность документа.

Благодаря сочетанию распознавания лиц, OCR и продвинутого ИИ, решения Vision AI могут сделать проверку личности быстрее, надежнее и проще для всех участников.

Использование ИИ в KYC: Трансформация цифровой идентификации

Теперь, когда мы изучили, как компьютерное зрение может использоваться в цифровой идентификации, давайте подробнее рассмотрим некоторые из его ключевых применений.

Совершенствование банковских процессов KYC с помощью финтех-инноваций

Компьютерное зрение в финансах охватывает множество приложений, особенно в таких областях, как банковское дело. Одним из интересных применений является улучшение обслуживания клиентов в отделениях. Модели, основанные на компьютерном зрении, такие как модели обнаружения объектов, например Ultralytics YOLO11, могут определять, когда люди входят в здание, помогая отслеживать посещаемость и управлять ресурсами. Между тем, системы распознавания лиц могут извлекать черты лица для идентификации клиентов. В сочетании с аналитическими данными ИИ эти технологии позволяют банкам прогнозировать цель визита клиента, помогая отделениям предоставлять более персонализированное и эффективное обслуживание.

Помимо улучшения обслуживания клиентов, компьютерное зрение также играет важную роль в повышении безопасности и борьбе с мошенничеством. Поскольку подделка личных данных затрагивает 95% предприятий в последние годы, 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 при этом удобство.

‍

Цифровая идентификация в процессах путешествий и иммиграции

Знаете ли вы, что почти половина взрослых в США (в возрасте 18-25 лет) сообщили, что знают кого-то, кто успешно использовал поддельное удостоверение личности? Такая статистика демонстрирует необходимость улучшения мер безопасности, особенно в современную цифровую эпоху. С ростом зависимости от цифровых инструментов для управления трансграничными поездками и миграцией приложения ИИ и компьютерного зрения становятся все более актуальными.

Фактически, правительства собирают и используют огромные объемы данных для улучшения систем миграции и путешествий, что косвенно приводит к увеличению инвестиций в автоматизацию на основе ИИ. Это расширение автоматизации затрагивает почти все аспекты управления миграцией, от оптимизации обработки виз до усиления протоколов безопасности.

Отличным примером использования ИИ в аэропортах является применение технологии распознавания лиц для идентификации пассажиров. Эти системы также могут быть интегрированы с другими технологиями ИИ, чтобы гарантировать, что на борт допускаются только проверенные пассажиры, что дополнительно повышает безопасность. 

Технология OCR — еще один важный инструмент, применяемый в таких случаях, как проверка паспортов и обработка багажа. Системы OCR могут автоматически считывать содержимое паспортов или багажных бирок, чтобы определить пункт назначения. Эти технологии повышают эффективность обработки багажа и снижают вероятность потери багажа.

‍

Защита сервисов электронной коммерции с помощью AI-идентификации.

Многие платформы электронной коммерции, такие как Shopify, ограничивают пользователям, не достигшим определенного возраста, возможность создавать интернет-магазины с использованием их сервисов. Согласно отчетам, каждый третий пользователь Интернета не достиг 18 лет. Это делает точную проверку возраста важной для соблюдения юридических требований и защиты несовершеннолетних от доступа к услугам, предназначенным для взрослых. Интересный вопрос, который возникает в связи с этим, заключается в том, 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 данных изображений людей всех возрастов, может извлекать закономерности и черты лица для оценки возраста пользователя.

Помимо подтверждения 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. Этот процесс обычно включает в себя сканирование документа, его прогон через систему обработки изображений документов для таких операций, как классификация, транскрипция и обнаружение мошенничества, а также безопасное хранение результатов проверки в базе данных.

Интересным примером этого является приложение для совместных поездок Uber. Uber использует компьютерное зрение для проверки удостоверений личности, сканируя удостоверения пользователей во время регистрации или когда они впервые запрашивают поездку. Это помогает обеспечить безопасность как пассажиров, так и водителей, одновременно упрощая процесс адаптации.

‍

Плюсы и минусы компьютерного зрения в цифровой идентификации 

Мы рассмотрели несколько способов использования ИИ и компьютерного зрения в цифровой идентификации. Теперь давайте рассмотрим некоторые из ключевых преимуществ, которые эти технологии предлагают в различных отраслях:

• Устраняет ручной ввод данных: Электронное программное обеспечение KYC, использующее технологию OCR, устраняет ручной ввод данных, освобождая сотрудников для выполнения других задач.

• Экономическая эффективность: Автоматизация проверки личности снижает зависимость от ручных проверок, экономя затраты на оплату труда и операционные расходы.

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

Однако внедрение систем компьютерного зрения для проверки цифровой идентификации также имеет некоторые ограничения, которые важно учитывать:

• Технические ограничения: Плохое освещение, низкое качество изображений или разные углы обзора лица могут повлиять на точность систем компьютерного зрения, что приведет к ложным срабатываниям или ошибкам при проверке личности.

• Подмена и враждебные атаки: Хотя технологии компьютерного зрения имеют функцию обнаружения живости, они все еще уязвимы для методов подмены (например, deepfakes или высококачественные фотографии), если они не объединены с дополнительными уровнями безопасности.

• Соблюдение актуальности нормативных требований: Правила KYC и AML четко определены национальными регуляторами. Однако эти правила в значительной степени технологически нейтральны. Финтех-компании, такие как банки, должны знать об этом и быть готовы обосновать используемые ими технологии искусственного интеллекта.

Баланс между инновациями и практичностью

Компьютерное зрение меняет проверку цифровой идентификации, делая ее быстрее, точнее и безопаснее. Оно играет решающую роль в различных отраслях, от повышения безопасности и удобства в банковском деле до оптимизации иммиграционных процессов и обеспечения безопасных онлайн-транзакций в электронной коммерции. 

Несмотря на многочисленные преимущества, такие как снижение человеческих ошибок и улучшение обслуживания клиентов, некоторые проблемы все еще остаются. Эти проблемы включают вопросы, связанные с изображениями низкого качества, различными углами обзора лица и рисками, такими как попытки подмены. Однако такие инновации, как обнаружение живости, решают эти ограничения. 

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

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