Es ist einfach, uns um den Finger zu kreisen: Es wurde nachgewiesen, dass wir uns beim Erkennen des Gesichts einer Person etwa zehnmal häufiger irren als Autos. Die Forschung wurde an der University of Massachusetts basierend auf VisionLabs-Algorithmen durchgeführt.
VisionLabs ist eine Plattform, mit der Sie Gesichter mit hoher Genauigkeit erkennen können. Der Hauptnachteil moderner Gesichtserkennungstechnologien ist die Verschlechterung der Arbeitsqualität bei schlechten Lichtverhältnissen und eine Änderung der Position des Kopfes oder Winkels.
Daher sind die meisten dieser Technologien nicht genau genug, um sie im Unternehmen zu implementieren. Der VisionLabs-Algorithmus
wurde jedoch von der University of Massachusetts
als einer der besten unter den vorhandenen anerkannt.
Vertreter des Unternehmens werden auf der
AI-Konferenz mehr über ihre Plattform und ihre Fähigkeiten erzählen. In der Zwischenzeit präsentierten sie drei reale Fälle mit bereits in die Praxis umgesetzten Lösungen.
VisionLabs: Was ist das Besondere an der Plattform und wie funktioniert sie?
Die VisionLabs LUNA-Plattform analysiert kein Bild, sondern eine Reihe von daraus abgeleiteten Funktionen. Zunächst erkennt die Technologie ein Gesicht in einem Bild und startet einen Algorithmus zum Verfolgen in einem Videostream. Das Programm bestimmt, welches der 25 Bilder pro Sekunde ein Gesicht in der besten Qualität und im besten Winkel erfasst. Das vom Hintergrund gelöschte und in die gewünschte Position gedrehte Porträt wird an den Erkennungsdienst gesendet. Vom Standard-JPEG-Format wird es in einen Deskriptor konvertiert - einen Satz unveränderlicher Gesichtsparameter, der für den anschließenden Vergleich des Bildes mit einem anderen Bild verwendet wird. Gleichzeitig werden Faktoren wie Beleuchtungsstärke des Raumes, altersbedingte Veränderungen der Person, Haare und Make-up, Vorhandensein oder Fehlen von Bart und Schnurrbart eliminiert.
Ferner vergleicht das Programm zwei Deskriptoren und gibt eine Antwort, ob die Person, die in den Rahmen gefallen ist, in die Datenbank eingegeben wird. Die Ähnlichkeit wird als Prozentsatz bestimmt: Beispielsweise kann das System ein Ergebnis von übereinstimmenden Deskriptoren um 65 oder 99% erzeugen.
Bankwesen: Das Volumen des verhinderten Betrugs wird auf Hunderte Millionen Rubel geschätzt
Ziel: Verhinderung eines möglichen Betrugs durch Mitarbeiter der Post Bank
Die häufigste Bedrohung für Banken ist die Weitergabe personenbezogener Daten und deren Fälschung, die sowohl zu finanziellen Verlusten aufgrund von internem Betrug als auch zu ernsthaften Reputationsrisiken und infolgedessen zu einer Wertminderung von Aktien führt.
Nach den Erfahrungen von VisionLabs werden bis zu 90% des Bankbetrugs von Mitarbeitern begangen - allein oder in Absprache mit externen Betrügern. Die Sektoren, in denen Betrug am offensichtlichsten ist, sind Konsumentenkredite, Geldautomaten und alle Remote-Banking-Dienstleistungen. Bei der Post Bank wurde dieses Problem durch die Autorisierung beim Zugriff auf personenbezogene Daten in einer elektronischen Datenbank gelöst - mithilfe der Gesichtserkennungstechnologie.
Implementierungsprozess und ErgebnissePlattform zur Gesichtserkennung und -verifizierung LUNA verarbeitet täglich mehrere hunderttausend Fotos.
Sie vergleicht die biometrischen Parameter neuer Bankkunden mit den bereits in ihrer Datenbank vorhandenen Parametern und vergleicht sie auch mit der Datenbank der Betrüger.
Die Plattform wurde für 50.000 Arbeitsplätze an den Verkaufsstellen der Bank und der Partner implementiert. Es gibt keine besonderen Anforderungen für Kameras, die an den Arbeitsplätzen von Agenten verwendet werden. Die Bank stellt sicher, dass die Bildqualität fast jeder Kamera für eine effektive Kundenerkennung ausreicht.
Die wirtschaftlichen Auswirkungen der Einführung des Systems werden anhand des Ausmaßes des verhinderten Betrugs geschätzt: Unter Berücksichtigung der Wachstumsdynamik des Einzelhandelsnetzwerks und des Kundenstamms schätzt die Bank dies auf Hunderte Millionen Rubel. Gleichzeitig nahm die Anzahl der Versuche, betrügerische Transaktionen zu begehen, ab, da potenzielle Betrüger bereits über das Gesichtserkennungssystem Bescheid wussten.
Darüber hinaus ermöglichte die Gesichtserkennung die Personalisierung jeder Operation von Mitarbeitern in der Bank. Infolgedessen wurde die Arbeit mit Kunden einfacher und die Informationssicherheit erhöht. Ein Foto des Benutzers, der sich im System angemeldet hat, wird gespeichert, und der Mitarbeiter der Bank oder des Einzelhandelsgeschäfts des Partners kann nicht auf Kundeninformationen zugreifen. Die Arbeitsdisziplin der Mitarbeiter hat zugenommen: Die Situation bei der Weitergabe ihrer Daten an andere Mitarbeiter ist völlig ausgeschlossen. Die Bank verfügt auch über ein Tool zur objektiven und genauen Abrechnung der Arbeitszeiten der Mitarbeiter.
Ziel: Schaffung der Möglichkeit von Geldtransfers gemäß dem Foto des Kunden in der Otkritie Bank
Um Geld zu überweisen, muss der Kunde traditionell die Kartennummer oder die Telefonnummer des Empfängers angeben, wenn er bei derselben Bank bedient wird.
Die Otkritie Bank war die erste Bank der Welt, die im Dezember 2017 Geldtransfers basierend auf einem Kundenfoto startete.
Implementierungsprozess und ErgebnisseDer Service wird mithilfe des Gesichtserkennungssystems implementiert, mit dem ein Kunde anhand seiner biometrischen Daten mit einem hohen Maß an Genauigkeit identifiziert werden kann.
Bereits im 1. Quartal 2017 hat die Bank in drei Moskauer Filialen ein System zur Kundenauthentifizierung eingeführt, das den Service vereinfacht und die Wartezeit in der Warteschlange verkürzt. Bereits zu Beginn des 2. Quartals nutzte die Bank die VisionLabs-Entwicklung in der mobilen Anwendung der Bank, um die Gesichtsauthentifizierung unter iOS zu prototypisieren. Die Lösung wurde von der Arbeitsgruppe der Bank getestet und bereits im Mai 2017 auf der internationalen Ausstellung Connect: ID vorgestellt.
Die Überweisung per Foto kann von der Karte jeder russischen Bank an die Kunden der Otkritie Bank erfolgen, die in den Filialen oder bei Lieferung der Karte per Kurier fotografiert wurden. Nächstes Jahr plant Otkritie, Überweisungen per Foto und an Benutzer zu starten, die keine Kunden der Bank sind - Benutzer der Otkritie-Anwendung. Übersetzungen “können ihre Fotos direkt über die Anwendung selbst hochladen.
Bildung: Die Schüler werden verantwortungsbewusster für das Studium
Ziel: Übertragung der Prüfungen in das Online-Format des Moskauer Instituts für Psychoanalyse
Das Institut entwickelte ein Schulungsportal für Schüler, Lehrer und Verwaltung, aber eine vollwertige Arbeit damit war unmöglich, da eine große Anzahl von Schülern versuchte, Dritte zum Bestehen von Prüfungen zu verwenden. Dies konnte in keiner Weise gesteuert werden, da das System einen Standard-Passwortzugriffsmechanismus verwendete.
Implementierungsprozess und ErgebnisseDerzeit erhalten mehr als 5.000 Studenten jede Woche Zugang zu den Kursmaterialien mithilfe einer biometrischen Identifikation. Vertreter des Instituts identifizieren nicht nur Studierende, sondern analysieren auch deren Tätigkeit bei der Arbeit mit Materialien. Ungefähr 5% der Schüler versuchen, Prüfungen durch Dritte zu bestehen, aber das System verhindert alle Betrugsfälle.
Das Institut bestätigt, dass die biometrische Identifizierung dazu beiträgt, die Qualität der Ausbildung von Studenten zu verbessern, die sich nicht mehr auf illegale Methoden zum Bestehen von Tests und Prüfungen verlassen, sondern bei ihrer Vorbereitung verantwortungsbewusster sind. Außerdem gingen die Schüler bewusster und verantwortungsbewusster mit Materialien an die Arbeit heran, da sie verstanden, dass ihre Aktivitäten aufgezeichnet werden.
Das Institut führte vor und nach der Einführung der biometrischen Identifizierung eine Umfrage durch. Die Umfrage ergab, dass die Studierenden zunächst mit Misstrauen auf eine solche Umsetzung reagierten, weil sie sich Sorgen über die verstärkte Kontrolle über ihre Aktivitäten auf dem Schulungsportal machten. Nach der Einführung erhielt das Institut jedoch Feedback von Studierenden, die glauben, dass sie sich ihrer Ausbildung und ihrer Arbeit jetzt bewusster sind Materialien.
Am 19. April wird es möglich sein, mit Unternehmensvertretern zu sprechen und auf der AI-Konferenz alles im Detail herauszufinden.