Yapay zeka kimlik doğrulamasında bilgisayar görüşünün rolü

Yapay zeka (AI) alanındaki gelişmeler sayesinde, çevrimiçi kimliğinizi doğrulamak hiç bu kadar kolay veya güvenli olmamıştı. Sadece yüzünüzü hızlıca taratarak banka hesabınızın kilidini açmanızı, hizmetlere erişmenizi veya işlemleri doğrulamanızı sağlayan en son teknolojinin mümkün kıldığı bir çağda yaşıyoruz.

Sonuç olarak, dijital kimlik doğrulama çeşitli sektörlerde yaygın olarak benimseniyor. Yapay zeka kimlik doğrulama, işletmelerin güvenliği artırmasına, sahtekarlığı önlemesine ve daha sorunsuz, daha güvenilir bir müşteri deneyimi sunmasına yardımcı olur. Bu faydalar göz önüne alındığında, küresel dijital kimlik doğrulama pazarının 2032 yılına kadar 38,8 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Özellikle, makinelerin görsel verileri işlemesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarlı görü (CV), kimlik doğrulamanın daha hızlı ve daha doğru hale getirilmesine yardımcı oluyor. Görü yapay zekası özellikli araçlar, Müşterini Tanı (KYC) süreçlerine ve Kara Para Aklamayı Önleme (AML) düzenlemelerine uyumu sağlamaya yardımcı olabilir. Bu araçlar aynı zamanda uzak iş ilişkilerinde bir güven katmanı oluşturmanın güvenilir bir yoludur ve şirketlerin dünya çapındaki müşteriler için güvenli bir şekilde hizmet sunmasına ve işlemleri gerçekleştirmesine yardımcı olur.

Bu makalede, yapay zeka ve bilgisayarlı görünün dijital kimlik doğrulamasını nasıl geliştirdiğini inceleyeceğiz. Ayrıca, yapay zeka kimlik doğrulamanın bazı kullanım örneklerini de inceleyeceğiz. Haydi başlayalım!

Görüntü özellikli kimlik doğrulamasını anlama

Görüntü özellikli kimlik doğrulama, bir kişinin kimliğini doğrulamak için görüntüleri ve videoları analiz etmek üzere bilgisayarlı görüden yararlanır. Özçekimler, taranmış kimlikler ve canlılık videoları (kişinin gerçek ve statik bir görüntü olmadığından emin olmak için küçük hareketleri yakalar) gibi veriler üzerinde modelleri eğiterek çalışır. Yüz tanıma ve optik karakter tanıma (OCR) gibi bilgisayarlı görü teknikleri bu sürecin merkezinde yer alır. 

Örneğin, nesne algılama modelleri Ultralytics YOLO11 bir görüntüdeki bir kişinin yüzünü detect etmek için kullanılabilir. Yüz tanımlama için tasarlanmış yapay zeka algoritmaları daha sonra gözlerin veya burnun şekli gibi temel özellikleri analiz ederek o yüz için benzersiz bir "parmak izi" oluşturmak için kullanılabilir. Bu dijital yüz izi, kişinin iddia edilen kimlikle eşleşip eşleşmediğini doğrulamak için saklanan kayıtlarla karşılaştırılır.

‍

Benzer şekilde, OCR, özellikle KYC kontrollerinde süreci kolaylaştırmada büyük rol oynar. Bir sürücü ehliyeti veya pasaport gibi görüntülerdeki metinleri okuyarak ve bir bilgisayarın anlayabileceği verilere dönüştürerek çalışır. Örneğin, OCR bir ad, doğum tarihi veya kimlik numarası gibi ayrıntıları çıkarabilir ve bunları ABD'deki Ulusal Sürücü Sicili gibi resmi veritabanlarıyla çapraz olarak kontrol edebilir. 

İşte bunun nasıl çalıştığına dair daha yakından bir bakış:

• Belge yakalama: Sistem, bir tarayıcı veya bilgisayarlı görü kamerası kullanarak pasaport veya sürücü ehliyeti gibi bir belgenin görüntüsünü yakalar.
  ‍
• Metin tanıma: OCR, belgedeki adlar, doğum tarihleri ve kimlik numaraları gibi önemli metin alanlarını tanımlar ve ayıklar.
  ‍
• Veri biçimlendirme: Çıkarılan metin, bilgisayarların işleyebileceği yapılandırılmış bir biçime dönüştürülür.
  ‍
• Doğrulama: Çıkarılan verilerin doğruluğunu ve gerçekliğini teyit etmek için güvenilir veri tabanları veya kayıtlarla çapraz referans yapılır.
  ‍
• Sahtekarlık tespiti: Gelişmiş algoritmalar, tutarsızlıkları veya kurcalama belirtilerini kontrol ederek belgenin meşru olduğundan emin olur.

Görüntü işleme yapay zeka çözümleri, yüz tanıma, OCR ve gelişmiş yapay zekayı bir araya getirerek kimlik doğrulamasını herkes için daha hızlı, daha güvenilir ve daha kolay hale getirebilir.

KYC'de yapay zeka kullanımı: Dijital kimlik doğrulamasında dönüşüm

Bilgisayarlı görünün dijital kimlik doğrulamasında nasıl kullanılabileceğini incelediğimize göre, temel uygulamalarından bazılarına daha yakından bakalım.

Fintek yenilikleri yoluyla bankacılık KYC süreçlerini geliştirme

Finans alanında bilgisayarla görme, özellikle bankacılık gibi alanlarda birçok uygulamayı kapsamaktadır. Heyecan verici kullanım alanlarından biri şube içi müşteri deneyimini iyileştirmektir. Ultralytics YOLO11 gibi nesne algılama modellerini destekleyenler gibi görüş tabanlı modeller, insanların binaya ne zaman girdiğini detect yaya trafiğini izlemeye ve kaynakları yönetmeye yardımcı olabilir. Bu arada, yüz tanıma sistemleri müşterileri tanımlamak için yüz özelliklerini çıkarabilir. Yapay zeka analitiğinden elde edilen içgörülerle birleştirilen bu teknolojiler, bankaların bir müşterinin ziyaret nedenini tahmin etmesini sağlayarak şubelerin daha kişiselleştirilmiş ve verimli bir hizmet sunmasına yardımcı olur.

Bilgisayarla görme, müşteri deneyimlerini geliştirmenin ötesinde, güvenliği artırmada ve dolandırıcılıkla mücadelede de kritik bir rol oynamaktadır. Son yıllarda işletmelerin %95'ini etkileyen kimlik dolandırıcılığı ile yüz tanıma ve biyometrik kontroller gibi araçlar güvenliği artırmaya ve dolandırıcılığı önlemeye yardımcı oluyor. Örneğin, CaixaBank yetkisiz erişimi detect etmek için ATM'lerinde yüz tanıma özelliğini kullanıyor. Bu sayede müşteriler hızlı ve güvenli bir şekilde nakit çekebiliyor ve kolaylık sağlıyor.

‍

Seyahat ve göç süreçlerinde dijital kimlik doğrulama

ABD'deki yetişkinlerin (18-25 yaş) neredeyse yarısının sahte bir kimliği başarıyla kullanan birini tanıdığını biliyor muydunuz? Bu tür istatistikler, özellikle günümüzün dijital çağında, daha iyi güvenlik önlemlerine duyulan ihtiyacı göstermektedir. Sınır ötesi seyahat ve göçü yönetmek için dijital araçlara olan bağımlılığın artmasıyla birlikte, yapay zeka ve bilgisayarlı görü uygulamaları giderek daha alakalı hale geldi.

Aslında, hükümetler göç ve seyahat sistemlerini iyileştirmek için büyük miktarda veri topluyor ve kullanıyor, bu da dolaylı olarak yapay zeka destekli otomasyona daha fazla yatırım yapılmasına yol açıyor. Otomasyondaki bu genişleme, vize işlemlerini kolaylaştırmaktan güvenlik protokollerini güçlendirmeye kadar göç yönetiminin neredeyse her alanına dokunuyor.

Havalimanlarında yapay zekanın harika bir örneği, yolcuları tanımlamak için yüz tanıma teknolojisinin kullanılmasıdır. Bu sistemler, yalnızca doğrulanmış yolcuların belirlenen uçaklara binmesini sağlamak için diğer yapay zeka teknolojileriyle de entegre edilebilir ve bu da güvenliği daha da artırır. 

OCR teknolojisi, pasaport doğrulama ve bagaj taşıma gibi durumlarda uygulanan bir diğer önemli araçtır. OCR sistemleri, pasaportların veya bagaj etiketlerinin içeriğini otomatik olarak okuyarak doğru varış yerini belirleyebilir. Bu teknolojiler, bagaj taşıma verimliliğini artırır ve kayıp bagaj olasılığını azaltır.

‍

Yapay zeka kimlik doğrulaması ile E-ticaret hizmetlerini koruma

Shopify gibi birçok e-ticaret platformu, kullanıcıların hizmetlerini kullanarak çevrimiçi mağazalar oluşturmasını yaşa göre kısıtlar. Raporlara göre, her üç internet kullanıcısından biri 18 yaşın altında. Bu, yasal gereklilikleri karşılamak ve reşit olmayanları yetişkinlere yönelik hizmetlere erişmekten korumak için doğru yaş doğrulamasını önemli hale getirir. Bununla ilgili ortaya çıkan büyüleyici bir soru, e-ticaret platformlarının kullanıcıların yaşını nasıl doğru bir şekilde doğruladığıdır.

Bilgisayarlı görü ve yüz tanıma, bir kişinin yaşını çevrimiçi olarak doğrulamak için harika araçlardır. Her yaştan insanın görüntüleri veri kümeleri üzerinde eğitilmiş bir bilgisayarlı görü modeli, kullanıcının yaşını tahmin etmek için kalıpları ve yüz özelliklerini çıkarabilir.

Yaş doğrulamasının yanı sıra, platformlar sahtekarlığı önlemek ve çevrimiçi işlemlerin güvenliğini garanti etmek için Görüntü İşleme Yapay Zekasını da kullanabilir. Kullanıcı tarafından sağlanan belgeler gerçek zamanlı olarak analiz edilerek orijinallikleri doğrulanır ve potansiyel riskler tespit edilir. İşlem genellikle belgeyi taramayı, sınıflandırma, transkripsiyon ve sahtekarlık tespiti gibi işlemler için bir belge görüntü işleme sisteminden geçirmeyi ve doğrulama sonuçlarını güvenli bir şekilde bir veritabanında saklamayı içerir.

Bunun ilginç bir örneği, araç paylaşım uygulaması Uber'dir. Uber, kayıt işlemi sırasında veya ilk kez bir yolculuk talep ettiklerinde kullanıcıların kimliklerini tarayarak kimlik doğrulaması için bilgisayarlı görü kullanır. Hem yolcuların hem de sürücülerin güvenliğini sağlamaya yardımcı olurken, aynı zamanda işe alım sürecini de kolaylaştırır.

‍

Dijital kimlik doğrulamasında bilgisayarlı görmenin artıları ve eksileri 

Yapay zeka ve bilgisayarlı görmenin dijital kimlik doğrulamasında kullanılma yöntemlerini inceledik. Şimdi, bu teknolojilerin farklı sektörlerde sunduğu temel avantajlara bir göz atalım:

• Manuel veri girişini ortadan kaldırır: OCR teknolojisini kullanan elektronik KYC yazılımı, manuel veri girişini ortadan kaldırarak çalışanların diğer görevlere odaklanmasını sağlar.

• Maliyet verimliliği: Kimlik doğrulamanın otomatikleştirilmesi, manuel kontrollere olan bağımlılığı azaltır, işçilik maliyetlerinden ve operasyonel giderlerden tasarruf sağlar.

• Küresel erişilebilirlik: Bu teknolojiler, çok çeşitli belge ve dilleri destekleyerek işletmelerin uluslararası müşterilere hitap etmesini sağlar. 

Ancak, dijital kimlik doğrulama için bilgisayarlı görme sistemlerinin uygulanmasının bazı sınırlamaları da vardır ve bunların akılda tutulması önemlidir:

• Teknik sınırlamalar: Kötü aydınlatma, düşük kaliteli görüntüler veya farklı yüz açıları, bilgisayarlı görme sistemlerinin doğruluğunu etkileyebilir ve yanlış negatiflere veya kimlik doğrulamasında hatalara yol açabilir.

• Sahtecilik ve saldırgan saldırılar: Bilgisayarlı görme teknolojilerinde canlılık algılama özelliği bulunmasına rağmen, ek güvenlik katmanlarıyla birleştirilmedikleri sürece sahtecilik tekniklerine (örneğin, deepfake'ler veya yüksek kaliteli fotoğraflar) karşı hala savunmasızdırlar.

• Mevzuatla güncel kalmak: KYC ve AML düzenlemeleri ulusal düzenleyiciler tarafından iyi tanımlanmıştır. Ancak, bu düzenlemeler büyük ölçüde teknoloji nötrdür. Bankalar gibi Fintek şirketleri, bunun farkında olmalı ve kullandıkları yapay zeka teknolojilerini haklı çıkarmaya hazır olmalıdır.

Yenilik ve uygulanabilirliği dengeleme

Bilgisayarlı görme, dijital kimlik doğrulamasını daha hızlı, daha doğru ve daha güvenli hale getirerek yeniden şekillendiriyor. Bankacılıkta güvenliği ve kolaylığı artırmaktan, göç süreçlerini kolaylaştırmaya ve e-ticarette güvenli çevrimiçi işlemleri sağlamaya kadar çeşitli sektörlerde önemli bir rol oynuyor. 

İnsan hatasını azaltmak ve müşteri deneyimini iyileştirmek gibi birçok faydasına rağmen, hala bazı zorluklar devam etmektedir. Bu endişeler arasında düşük kaliteli görüntüler, değişen yüz açıları ve sahtecilik girişimleri gibi risklerle ilgili sorunlar yer almaktadır. Ancak, canlılık algılama gibi yenilikler bu sınırlamaları ele almaktadır. 

Verimli ve güvenilir dijital kimlik doğrulama talebi artmaya devam ederken, bilgisayarlı görme, sahtekarlığı önlemek, uyumluluğu artırmak ve dijital çağda güveni teşvik etmek için önemli bir araç haline geliyor.

Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşim kurun. Çözüm sayfalarımızda otonom sürüşlü arabalarda ve tarımda yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀