Система распознавания лиц. Искусственный интеллект на службе банков

Банк – мой друг!

Прошли времена, когда деньги хранили под матрацем, а зарплату получали наличными под роспись. Представить современного человека в отрыве от банка невозможно: зарплатные карты, потребительские кредиты, ипотека, оплата квитанций, налогов, штрафов – везде нужен банк, мобильное приложение, терминал. Это те немногие сценарии, с которыми сталкивается практически каждый. А банку нужна надёжная технология идентификации клиента. И такая технология есть.

liza

 

Мгновенное распознавание клиентов.

Распознать, кто перед тобой, – на первый взгляд задача тривиальная. Взял документ, сверил фотографию с оригиналом, проверил базу данных на наличие клиента, проверил фотографию в базе данных. Ничего сложного! Но требует времени. В терминале, банкомате или мобильном приложении всё еще проще – логин, пароль или просто 4 цифры пин-кода – и ты в системе. Просто как дважды два! Но, если пин/пароль/телефон украдут – уже небезопасно.

А можно ли идентифицировать клиента, когда он только переступил порог твоего банка или только открыл мобильное приложение, не тратить время на проверку документов или ввод логина и пароля? Ответ – можно!

 

Нейронная сеть распознаёт лица.

Распознать человека по фотографии или по изображению с видеокамеры умеет нейронная сеть. По аналогии с нервной системой человека искусственная нейронная сеть умеет думать и учиться. На основании десятков миллионов изображений людей нейронная сеть выделяет и классифицирует наиболее значимые для идентификации области лица, которые в дальнейшем используются для построения небольшого по размеру дескриптора – биометрического паспорта человека. Уникальность такого «паспорта/идентификатора» позволяет решать многие задачи, актуальные в банковской сфере.

 

Возможные сценарии распознавания лиц.

1. Двухфакторная аутентификация – вход в систему банка для сотрудников:

• время распознавания 1-2 секунды,

• нет специфических требований к системе,

• защищенный доступ в CRM и АБС.

2. Аутентификация для доступа в мобильный банк – дополнительный фактор надежности.

3. Распознавание лиц на документах:

• распознавание документов разных стран,

• распознавание фото через водяные знаки и ламинацию.

4. Обслуживание клиентов банка - идентификация по фотоизображению.

5. Выявление мошенников.

6. Адресные предложения в точках продаж:

• анализ посещений партнерских точек продаж,

• персонифицированные предложения в момент присутствия в точке продаж,

• выявление присутствия клиента в точке продаж.

7. Видеоанализ в отделениях банка:

• среднее время присутствия,

• уровень конверсии.

 

Работа на всех платформах.

Нетребовательность к оборудованию, а также повсеместное распространение видеокамер позволяет применять технологию распознавания лиц практически без ограничений.

 

Вот лишь небольшой список устройств, где возможно применение данной технологии:

• АТМ/терминалы,

• дверные видеоглазки,

• браузеры,

• мобильные устройства (например, мобильный банк),

• IP камеры,

• персональные компьютеры.

 

Плюсы технологии:

• практически мгновенное распознавание (доли секунды),

• высокая точность распознавания, подтвержденная экспериментами и математическими моделями,

• повышение клиентоориентированности для банка,

• большая безопасность и дополнительная защита средств для клиента.

 

В следующем посте о биометрических технологиях мы расскажем как банки экономят миллионы рублей в месяц на противодействии мошенникам.


21 декабря 2017г. / Индустрия 4.0
3226 | Обсудить в   
Александр Подвойский
Старший системный архитектор, ГК АйТи
Техника узнавания. Ритейл
Еще по теме
Цифровая трансформация: драйвер конкурентных изменений

Цифровая трансформация: драйвер конкурентных изменений

О цифровой трансформации бизнеса сегодня говорят все. Государством принята Национальная программа “Цифровая экономика”. Вместе с тем, у бизнеса пока нет четкого понимания, с какой стороны начинать “цифровизироваться”. Что такое цифровая трансформация? Это очередной, как сейчас модно говорить, “хайп”, о котором через несколько лет все забудут, или стратегическое направление развития, по которому рано или поздно должна пойти каждая компания?

1959
Путь трансформации: люди, процессы, технологии

Путь трансформации: люди, процессы, технологии

С одной стороны, цифровые технологии трансформируют компании, с другой, конечно, есть риски, связанные с тем, что «лоскутное» внедрение информационных технологий не решает проблем, не трансформирует работу компании по-настоящему.

1978
Как искусственный интеллект работает с документами

Как искусственный интеллект работает с документами

Сегодня мы рассказываем о технологии класса text mining — интеллектуальной обработке документов.

1584