من السهل أن تحيط بنا حول الإصبع: فقد ثبت أنه عند التعرف على وجه الشخص ، فإننا نخطئ حوالي 10 مرات أكثر من السيارات. تم إجراء البحث في جامعة ماساتشوستس بناءً على خوارزميات VisionLabs.
VisionLabs هي منصة تتيح لك التعرف على الوجوه بدقة عالية. العيب الرئيسي لتقنيات التعرف على الوجه الحديثة هو تدهور جودة العمل في الإضاءة المنخفضة وتغيير في وضع الرأس أو الزاوية.
لذلك ، فإن معظم هذه التقنيات ليست دقيقة بما يكفي لتطبيقها في الأعمال التجارية. لكن جامعة ماساتشوستس
اعترفت بخوارزمية VisionLabs كواحدة من أفضل الخوارزميات الموجودة.
سيخبر ممثلو الشركة المزيد عن منصتهم وقدراتهم في
مؤتمر الذكاء الاصطناعي . في غضون ذلك ، قدموا ثلاث حالات حقيقية مع حلول تم تطبيقها بالفعل.
VisionLabs: ما الذي يميز النظام الأساسي وكيف يعمل؟
لا تقوم منصة VisionLabs LUNA بتحليل صورة ، ولكن مجموعة من الميزات المستمدة منها. أولاً ، تكتشف التكنولوجيا وجهًا في إطار وتطلق خوارزمية لتتبعه في دفق فيديو - يحدد البرنامج أي الإطارات من 25 إطارًا في الثانية يلتقط وجهًا بأفضل جودة وزاوية. يتم إرسال الصورة ، التي تم مسحها من الخلفية وتدويرها إلى الموضع المطلوب ، إلى خدمة التعرف. من تنسيق JPEG القياسي ، يتم تحويله إلى واصف - مجموعة من معلمات الوجه التي لا تتغير ، والتي يتم استخدامها للمقارنة اللاحقة للصورة مع صورة أخرى. في الوقت نفسه ، يتم التخلص من عوامل مثل مستوى إضاءة الغرفة والتغيرات المرتبطة بالعمر في الشخص والشعر والماكياج ووجود أو عدم وجود لحية وشارب.
علاوة على ذلك ، يقارن البرنامج واصفين ويعطي إجابة عما إذا كان الشخص الذي وقع في الإطار قد تم إدخاله في قاعدة البيانات. يتم تحديد التشابه كنسبة مئوية: على سبيل المثال ، يمكن للنظام أن ينتج نتيجة مطابقة الواصفات بنسبة 65 أو 99٪.
الأعمال المصرفية: تقدر أحجام الاحتيال المحظور بمئات الملايين من الروبل
الهدف: منع الاحتيال المحتمل من قبل الموظفين في Post Bank
يتمثل التهديد الأكثر شيوعًا للبنوك في تسرب البيانات الشخصية وتزويرها ، مما يؤدي إلى خسائر مالية بسبب الاحتيال الداخلي ومخاطر السمعة الخطيرة ، ونتيجة لذلك ، انخفاض في قيمة الأسهم.
وفقًا لتجربة VisionLabs ، يرتكب الموظفون ما يصل إلى 90٪ من الاحتيال المصرفي - بمفردهم أو بالتواطؤ مع المحتالين الخارجيين. القطاعات التي يكون فيها الاحتيال أكثر وضوحًا هي إقراض المستهلك وأجهزة الصراف الآلي وجميع الخدمات المصرفية عن بعد. في Post Bank ، تم حل هذه المشكلة عن طريق التفويض عند الوصول إلى البيانات الشخصية في قاعدة بيانات إلكترونية - باستخدام تقنية التعرف على الوجوه.
عملية التنفيذ والنتائجتعالج منصة التعرف على الوجه والتحقق منه LUNA عدة مئات الآلاف من الصور الفوتوغرافية يوميًا.
تقارن المعلمات البيومترية لعملاء البنوك الجدد بالمعلمات الموجودة بالفعل في قاعدة بياناتها ، كما تقارنها بقاعدة بيانات المحتالين.
تم تنفيذ النظام الأساسي لخمسين ألف وظيفة في نقاط البيع للبنك والشركاء. لا توجد متطلبات خاصة للكاميرات المستخدمة في أماكن عمل الوكلاء. يؤكد البنك أن جودة الصورة لأي كاميرا تقريبًا كافية للتعرف الفعال على العميل.
يتم تقدير الأثر الاقتصادي لإدخال النظام بمقدار مقدار الاحتيال المحظور: مع مراعاة ديناميكيات نمو شبكة البيع بالتجزئة وقاعدة العملاء ، يقدر البنك ذلك بمئات الملايين من الروبل. في الوقت نفسه ، انخفض عدد محاولات ارتكاب معاملات احتيالية ، لأن المحتالين المحتملين يعرفون بالفعل نظام التعرف على الوجوه.
بالإضافة إلى ذلك ، جعل التعرف على الوجوه من الممكن جعل كل عملية للموظفين في البنك شخصية. ونتيجة لذلك ، أصبح من السهل العمل مع العملاء وزيادة مستوى أمن المعلومات. يتم حفظ صورة المستخدم الذي قام بتسجيل الدخول إلى النظام ، ولا يمكن لموظف منفذ البيع بالتجزئة لدى البنك أو الشريك الوصول إلى معلومات العميل. ازداد انضباط العمل للموظفين: تم استبعاد الوضع تمامًا مع نقل بياناتهم إلى موظفين آخرين. يمتلك البنك أيضًا أداة للمحاسبة الموضوعية والدقيقة لساعات عمل الموظفين.
الهدف: خلق إمكانية تحويل الأموال وفقا لصورة العميل في Otkritie
تقليديا ، لتحويل الأموال ، يحتاج العميل إلى الإشارة إلى رقم بطاقة المستلم أو رقم هاتفه ، إذا كان يخدم في نفس البنك.
كان Otkritie Bank أول بنك في العالم يطلق التحويلات المالية بناءً على صورة العميل في ديسمبر 2017.
عملية التنفيذ والنتائجيتم تنفيذ الخدمة باستخدام نظام التعرف على الوجه ، والذي يسمح للعميل بالتعرف بدرجة عالية من الدقة من خلال بياناته البيومترية.
في الربع الأول من عام 2017 ، قدم البنك بالفعل نظامًا لمصادقة العملاء في ثلاثة فروع في موسكو ، مما يبسط خدماتهم ويقلل وقت الانتظار في قائمة الانتظار. بالفعل في بداية الربع الثاني ، استخدم البنك تطوير VisionLabs في تطبيق الهاتف المحمول للبنك لوضع نموذج مصادقة الوجه على iOS. تم اختبار الحل من قبل مجموعة عمل البنك ، وتم بالفعل تقديمه في مايو 2017 في معرض Connect: ID الدولي.
يمكن إجراء التحويل عن طريق الصورة من بطاقة أي بنك روسي إلى عملاء Otkritie Bank ، الذين تم تصويرهم في الفروع أو عندما تم تسليم البطاقة عن طريق البريد. في العام المقبل ، تخطط Otkritie لإطلاق التحويلات عن طريق الصور وللمستخدمين الذين ليسوا عملاء للبنك - مستخدمي تطبيق Otkritie. سيتمكن برنامج "الترجمات" من تحميل صوره بنفسه مباشرة من خلال التطبيق.
التعليم: يصبح الطلاب أكثر مسؤولية عن الدراسة
الهدف: نقل الامتحانات إلى تنسيق عبر الإنترنت في معهد موسكو للتحليل النفسي
طور المعهد بوابة تدريب للطلاب والمعلمين والإدارة ، ولكن العمل الكامل معها كان مستحيلًا ، حيث حاول عدد كبير من الطلاب استخدام أطراف ثالثة لاجتياز الامتحانات. لا يمكن التحكم في ذلك بأي شكل من الأشكال ، لأن النظام استخدم آلية الوصول إلى كلمة المرور القياسية.
عملية التنفيذ والنتائجفي الوقت الحالي ، يتمكن أكثر من 5 آلاف طالب من الوصول إلى مواد الدورة كل أسبوع باستخدام التعرف البيومتري. لا يقوم ممثلو المعهد بتحديد الطلاب فقط ، ولكن أيضًا تحليل نشاطهم عند العمل مع المواد. يحاول حوالي 5٪ من الطلاب استخدام جهات خارجية لاجتياز الامتحانات ، ولكن النظام يمنع جميع حالات الاحتيال.
يؤكد المعهد أن التحديد البيومتري يساعد على تحسين جودة التعليم للطلاب الذين لم يعودوا يعتمدون على طرق غير قانونية لاجتياز الاختبارات والامتحانات ، ولكنهم أكثر مسؤولية في إعدادهم. أيضًا ، بدأ الطلاب في التعامل مع المواد بوعي ومسؤولية أكثر ، لأنهم يفهمون أن نشاطهم مسجل.
أجرى المعهد مسحًا قبل وبعد إدخال التعريف البيومترية. أظهر الاستطلاع أن الطلاب تفاعلوا في البداية مع مثل هذا التنفيذ بريبة ، لأنهم كانوا قلقين بشأن زيادة السيطرة على أنشطتهم على بوابة التدريب - ولكن بعد المقدمة ، تلقى المعهد ملاحظات من الطلاب الذين يعتقدون أنهم الآن أكثر وعياً بشأن تعليمهم والعمل مع المواد.
سيكون من الممكن التحدث مع ممثلي الشركة ومعرفة كل شيء بالتفصيل منهم في 19 أبريل في مؤتمر AI .