पैसे बचाएं और धोखाधड़ी से बचें: रूस में वे कहाँ और कैसे चेहरा पहचान प्रणाली का उपयोग करते हैं

हमें उंगली के चारों ओर चक्कर लगाना आसान है: यह साबित हो गया कि किसी व्यक्ति के चेहरे को पहचानते समय, हम कारों के बारे में 10 गुना अधिक गलत होते हैं। मैसाचुसेट्स विश्वविद्यालय में विज़नलैब्स एल्गोरिदम पर आधारित शोध किया गया था।

VisionLabs एक ऐसा मंच है जो आपको उच्च सटीकता के साथ चेहरे को पहचानने की अनुमति देता है। आधुनिक चेहरा पहचान प्रौद्योगिकियों का मुख्य दोष कम रोशनी में काम की गुणवत्ता में गिरावट और सिर या कोण की स्थिति में बदलाव है।

इसलिए, इनमें से अधिकांश प्रौद्योगिकियां उन्हें व्यवसाय में लागू करने के लिए पर्याप्त सटीक नहीं हैं। लेकिन विज़नलैब्स एल्गोरिथ्म को मैसाचुसेट्स विश्वविद्यालय द्वारा मौजूदा लोगों में सर्वश्रेष्ठ के रूप में मान्यता दी गई थी ।

कंपनी के प्रतिनिधि एआई सम्मेलन में अपने मंच और इसकी क्षमताओं के बारे में अधिक बताएंगे। इस बीच, उन्होंने तीन वास्तविक मामलों को प्रस्तुत किया, जो पहले से ही चलन में हैं।

VisionLabs: प्लेटफ़ॉर्म के बारे में क्या खास है और यह कैसे काम करता है?

विज़नलैब्स LUNA प्लेटफ़ॉर्म एक तस्वीर का विश्लेषण नहीं करता है, लेकिन इससे प्राप्त सुविधाओं का एक सेट है। सबसे पहले, प्रौद्योगिकी एक फ्रेम में एक चेहरे का पता लगाती है और एक वीडियो स्ट्रीम में इसे ट्रैक करने के लिए एक एल्गोरिथ्म लॉन्च करती है - कार्यक्रम निर्धारित करता है कि प्रति सेकंड 25 फ्रेम में से कौन सबसे अच्छी गुणवत्ता और कोण में एक चेहरे को पकड़ता है। चित्र, पृष्ठभूमि से साफ किया गया और वांछित स्थिति में घुमाया गया, मान्यता सेवा को भेजा जाता है। मानक जेपीईजी प्रारूप से, इसे एक डिस्क्रिप्टर में बदल दिया जाता है - अपरिवर्तित चेहरे के मापदंडों का एक सेट, जिसका उपयोग किसी अन्य छवि के साथ छवि की बाद की तुलना के लिए किया जाता है। इसी समय, कमरे की रोशनी के स्तर, व्यक्ति में उम्र से संबंधित परिवर्तन, बाल और मेकअप, दाढ़ी और मूंछ की उपस्थिति या अनुपस्थिति जैसे कारक समाप्त हो जाते हैं।

इसके अलावा, कार्यक्रम दो विवरणों की तुलना करता है और एक उत्तर देता है कि क्या वह व्यक्ति जो फ्रेम में गिर गया है, डेटाबेस में दर्ज किया गया है। समानता एक प्रतिशत के रूप में निर्धारित की जाती है: उदाहरण के लिए, सिस्टम 65 या 99% से मेल खाने वाले विवरणों का परिणाम दे सकता है।

बैंकिंग: रोका धोखाधड़ी के संस्करणों का अनुमान सैकड़ों लाखों रूबल में है

उद्देश्य: पोस्ट बैंक में कर्मचारियों द्वारा संभावित धोखाधड़ी को रोकने के लिए

बैंकों के लिए सबसे आम खतरा व्यक्तिगत डेटा और उसके मिथ्याकरण का रिसाव है, जो आंतरिक धोखाधड़ी और गंभीर प्रतिष्ठित जोखिमों के कारण वित्तीय नुकसान दोनों का कारण बनता है और, परिणामस्वरूप, शेयरों के मूल्य में कमी।

विज़नलैब्स के अनुभव के अनुसार, 90% तक बैंक धोखाधड़ी कर्मचारियों द्वारा - अपने दम पर या बाहरी धोखेबाजों के साथ मिलकर की जाती है। जिन क्षेत्रों में धोखाधड़ी सबसे स्पष्ट है, वे हैं उपभोक्ता ऋण, एटीएम और सभी दूरस्थ बैंकिंग सेवाएं। पोस्ट बैंक में, इस समस्या को प्राधिकरण द्वारा हल किया गया था जब एक इलेक्ट्रॉनिक डेटाबेस में व्यक्तिगत डेटा तक पहुंच प्राप्त करना - चेहरे की पहचान तकनीक का उपयोग करना।

कार्यान्वयन प्रक्रिया और परिणाम

फेस आइडेंटिफिकेशन एंड वेरिफिकेशन प्लेटफॉर्म LUNA रोजाना कई सौ तस्वीरों की प्रोसेसिंग करता है।

वह अपने डेटाबेस में पहले से मौजूद मापदंडों के साथ नए बैंक ग्राहकों के बायोमेट्रिक मापदंडों की तुलना करता है, और उनकी तुलना स्कैमर के डेटाबेस से भी करता है।

बैंक और भागीदारों की बिक्री के बिंदुओं पर 50,000 नौकरियों के लिए मंच को लागू किया गया था। एजेंटों के कार्यस्थलों में उपयोग किए जाने वाले कैमरों के लिए कोई विशेष आवश्यकताएं नहीं हैं। बैंक आश्वासन देता है कि प्रभावी ग्राहक मान्यता के लिए लगभग किसी भी कैमरे की छवि गुणवत्ता पर्याप्त है।

सिस्टम को शुरू करने के आर्थिक प्रभाव को अनुमानित धोखाधड़ी की राशि से अनुमान लगाया जाता है: खुदरा नेटवर्क और ग्राहक आधार की वृद्धि की गतिशीलता को ध्यान में रखते हुए, बैंक इसका अनुमान सैकड़ों करोड़ रूबल पर लगाता है। उसी समय, धोखाधड़ी लेनदेन करने के प्रयासों की संख्या कम हो गई, क्योंकि संभावित धोखेबाजों को पहले से ही चेहरे की पहचान प्रणाली के बारे में पता था।

इसके अलावा, चेहरा पहचानने से बैंक में कर्मचारियों के प्रत्येक ऑपरेशन को व्यक्तिगत बनाना संभव हो गया। नतीजतन, ग्राहकों के साथ काम करना आसान हो गया और सूचना सुरक्षा का स्तर बढ़ गया। सिस्टम में लॉग इन करने वाले उपयोगकर्ता का एक फोटो सहेजा जाता है, और बैंक या साझेदार के रिटेल आउटलेट के कर्मचारी ग्राहक की जानकारी तक नहीं पहुँच सकते हैं। कर्मचारियों का श्रम अनुशासन बढ़ा है: अन्य कर्मचारियों को उनके डेटा के हस्तांतरण के साथ स्थिति पूरी तरह से बाहर रखा गया है। बैंक में कर्मचारियों के काम के घंटों के उद्देश्य और सटीक लेखांकन के लिए एक उपकरण भी है।

उद्देश्य: ओट्रीटी में ग्राहक की तस्वीर के अनुसार धन हस्तांतरण की संभावना बनाना

परंपरागत रूप से, धन हस्तांतरित करने के लिए, ग्राहक को प्राप्तकर्ता के कार्ड नंबर या उसके फोन नंबर को इंगित करने की आवश्यकता होती है, यदि वह उसी बैंक में सेवा करता है।

दिसंबर 2017 में एक ग्राहक की तस्वीर के आधार पर मनी ट्रांसफर शुरू करने वाला ओटिट्री बैंक दुनिया का पहला बैंक था।

कार्यान्वयन प्रक्रिया और परिणाम

सेवा को चेहरे की पहचान प्रणाली का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है, जिससे ग्राहक को अपने बायोमेट्रिक डेटा द्वारा उच्च सटीकता के साथ पहचाना जा सकता है।

2017 की पहली तिमाही में, बैंक ने पहले से ही मॉस्को की तीन शाखाओं में ग्राहक प्रमाणीकरण के लिए एक प्रणाली शुरू की, जो उनकी सेवा को सरल बनाता है और कतार में प्रतीक्षा समय को कम करता है। पहले से ही 2 तिमाही की शुरुआत में, बैंक ने iOS पर प्रोटोटाइप फेस प्रमाणीकरण के लिए बैंक के मोबाइल एप्लिकेशन में विज़नलैब्स विकास का उपयोग किया। समाधान का परीक्षण बैंक के कार्यकारी समूह द्वारा किया गया था, और मई 2017 में इसे कनेक्ट: आईडी अंतर्राष्ट्रीय प्रदर्शनी में प्रस्तुत किया गया था।

तस्वीर द्वारा स्थानांतरण किसी भी रूसी बैंक के कार्ड से ओट्रीटी बैंक के ग्राहकों के लिए किया जा सकता है, जिनकी शाखाओं में या कार्ड द्वारा कूरियर द्वारा डिलीवरी की गई थी। अगले साल, ओटक्रिटि ने फोटो द्वारा और बैंक के ग्राहक नहीं होने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए स्थानान्तरण शुरू करने की योजना बनाई है। अनुवाद ”एप्लिकेशन के माध्यम से सीधे अपनी तस्वीरों को अपलोड करने में सक्षम होंगे।

शिक्षा: छात्र पढ़ाई के लिए अधिक जिम्मेदार बनते हैं

उद्देश्य: मास्को इंस्टीट्यूट ऑफ साइकोएनालिसिस में परीक्षाओं को ऑनलाइन प्रारूप में स्थानांतरित करना

संस्थान ने छात्रों, शिक्षकों और प्रशासन के लिए एक प्रशिक्षण पोर्टल विकसित किया, लेकिन इसके साथ पूर्ण कार्य असंभव था, क्योंकि बड़ी संख्या में छात्रों ने परीक्षा पास करने के लिए तीसरे पक्ष का उपयोग करने का प्रयास किया था। इसे किसी भी तरह से नियंत्रित नहीं किया जा सकता था, क्योंकि सिस्टम ने एक मानक पासवर्ड एक्सेस तंत्र का उपयोग किया था।

कार्यान्वयन प्रक्रिया और परिणाम

वर्तमान में, 5 हजार से अधिक छात्र हर हफ्ते बायोमेट्रिक पहचान का उपयोग करके पाठ्यक्रम सामग्री तक पहुंच प्राप्त कर रहे हैं। संस्थान के प्रतिनिधि न केवल छात्रों की पहचान करते हैं, बल्कि सामग्री के साथ काम करते समय उनकी गतिविधि का विश्लेषण भी करते हैं। लगभग 5% छात्र परीक्षा पास करने के लिए तीसरे पक्ष का उपयोग करने की कोशिश करते हैं, लेकिन सिस्टम धोखाधड़ी के सभी मामलों को रोकता है।

संस्थान इस बात की पुष्टि करता है कि बायोमेट्रिक पहचान उन छात्रों के लिए शिक्षा की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद करती है जो अब परीक्षा और परीक्षा उत्तीर्ण करने के अवैध तरीकों पर भरोसा नहीं करते हैं, लेकिन उनकी तैयारी में अधिक जिम्मेदार हैं। साथ ही, छात्रों ने अधिक सचेत रूप से और जिम्मेदारी के साथ सामग्री के साथ काम करना शुरू कर दिया, क्योंकि वे समझते हैं कि उनकी गतिविधि रिकॉर्ड की गई है।

संस्थान ने बायोमेट्रिक पहचान की शुरुआत से पहले और बाद में एक सर्वेक्षण किया। सर्वेक्षण से पता चला कि शुरू में छात्रों ने अविश्वास के साथ इस तरह के कार्यान्वयन पर प्रतिक्रिया व्यक्त की, क्योंकि वे प्रशिक्षण पोर्टल पर अपनी गतिविधियों पर बढ़ते नियंत्रण के बारे में चिंतित थे - लेकिन परिचय के बाद, संस्थान को उन छात्रों से प्रतिक्रिया मिली, जो मानते हैं कि वे अब अपनी शिक्षा और काम के बारे में अधिक जागरूक हैं। सामग्री।

कंपनी के प्रतिनिधियों के साथ बात करना और 19 अप्रैल को एआई सम्मेलन में उनसे विस्तार से सब कुछ पता लगाना संभव होगा।