É fácil circular em torno de nós: ficou provado que, ao reconhecer o rosto de uma pessoa, nos enganamos 10 vezes mais frequentemente que os carros. A pesquisa foi realizada na Universidade de Massachusetts com base nos algoritmos do VisionLabs.
O VisionLabs é uma plataforma que permite reconhecer rostos com alta precisão. A principal desvantagem das modernas tecnologias de reconhecimento de rosto é a deterioração da qualidade do trabalho com pouca luz e uma mudança na posição da cabeça ou do ângulo.
Portanto, a maioria dessas tecnologias não é precisa o suficiente para implementá-las nos negócios. Mas o algoritmo VisionLabs
foi reconhecido pela Universidade de Massachusetts
como um dos melhores dentre os existentes.
Os representantes da empresa falarão mais sobre sua plataforma e seus recursos na
Conferência da
AI . Enquanto isso, eles apresentaram três casos reais com soluções já colocadas em prática.
VisionLabs: o que há de especial na plataforma e como ela funciona?
A plataforma VisionLabs LUNA não analisa uma imagem, mas um conjunto de recursos derivados dela. Primeiro, a tecnologia detecta um rosto em um quadro e lança um algoritmo para rastreá-lo em um fluxo de vídeo - o programa determina qual dos 25 quadros por segundo captura um rosto com a melhor qualidade e ângulo. O retrato, limpo do fundo e girado para a posição desejada, é enviado ao serviço de reconhecimento. No formato JPEG padrão, ele é convertido em um descritor - um conjunto de parâmetros de face imutáveis, que é usado para comparação subsequente da imagem com outra imagem. Ao mesmo tempo, são eliminados fatores como o nível de iluminação da sala, mudanças na pessoa relacionadas à idade, cabelos e maquiagem, presença ou ausência de barba e bigode.
Além disso, o programa compara dois descritores e responde se a pessoa que caiu no quadro é inserida no banco de dados. A similaridade é determinada como uma porcentagem: por exemplo, o sistema pode produzir um resultado de correspondência de descritores em 65 ou 99%.
Serviços bancários: os volumes de fraude evitada são estimados em centenas de milhões de rublos
Objetivo: evitar possíveis fraudes por funcionários do Post Bank
A ameaça mais comum aos bancos é o vazamento de dados pessoais e sua falsificação, o que leva a perdas financeiras devido a fraudes internas e sérios riscos à reputação e, como conseqüência, a uma diminuição no valor das ações.
De acordo com a experiência do VisionLabs, até 90% das fraudes bancárias são cometidas pelos funcionários - por conta própria ou em conluio com fraudadores externos. Os setores nos quais a fraude é mais evidente são empréstimos ao consumidor, caixas eletrônicos e todos os serviços bancários remotos. No Post Bank, esse problema foi resolvido mediante autorização ao acessar dados pessoais em um banco de dados eletrônico - usando a tecnologia de reconhecimento de rosto.
Processo de Implementação e ResultadosPlataforma de identificação e verificação de rosto A LUNA processa várias centenas de milhares de fotografias diariamente.
Ela compara os parâmetros biométricos de novos clientes bancários com os parâmetros já existentes em seu banco de dados e também os compara com o banco de dados de golpistas.
A plataforma foi implementada para 50.000 empregos no banco e nos pontos de venda dos parceiros. Não há requisitos especiais para câmeras usadas nos locais de trabalho dos agentes. O banco garante que a qualidade da imagem de praticamente qualquer câmera seja suficiente para o reconhecimento efetivo do cliente.
O efeito econômico da introdução do sistema é estimado pela quantidade de fraude evitada: levando em consideração a dinâmica de crescimento da rede de varejo e da base de clientes, o banco estima em centenas de milhões de rublos. Ao mesmo tempo, o número de tentativas de cometer transações fraudulentas diminuiu, pois os possíveis fraudadores já sabiam sobre o sistema de reconhecimento de rosto.
Além disso, o reconhecimento facial tornou possível personalizar cada operação dos funcionários do banco. Como resultado, ficou mais fácil trabalhar com os clientes e aumentou o nível de segurança das informações. Uma foto do usuário que efetuou login no sistema é salva e o funcionário do banco ou ponto de venda do parceiro não pode obter acesso às informações do cliente. A disciplina trabalhista dos funcionários aumentou: a situação com a transferência de seus dados para outros funcionários é completamente excluída. O banco também possui uma ferramenta para contabilidade objetiva e precisa do horário de trabalho dos funcionários.
Objetivo: criar a possibilidade de transferências de dinheiro de acordo com a foto do cliente em Otkritie
Tradicionalmente, para transferir dinheiro, o cliente precisa indicar o número do cartão ou o número de telefone do destinatário, se ele é atendido no mesmo banco.
O Otkritie Bank foi o primeiro banco do mundo a lançar transferências de dinheiro com base na foto de um cliente em dezembro de 2017.
Processo de Implementação e ResultadosO serviço é implementado usando o sistema de reconhecimento facial, que permite que um cliente seja identificado com um alto grau de precisão por seus dados biométricos.
No 1º trimestre de 2017, o banco já introduziu um sistema para autenticação de clientes em três agências de Moscou, o que simplifica o serviço e reduz o tempo de espera na fila. Já no início do 2º trimestre, o banco usou o desenvolvimento do VisionLabs no aplicativo móvel do banco para prototipar a autenticação de face no iOS. A solução foi testada pelo grupo de trabalho do banco e, já em maio de 2017, foi apresentada na exposição internacional Connect: ID.
A transferência por foto pode ser feita a partir do cartão de qualquer banco russo para os clientes do Otkritie Bank, que foram fotografados nas agências ou quando o cartão foi entregue por correio. No próximo ano, a Otkritie planeja lançar transferências por foto e para usuários que não são clientes do banco - usuários do aplicativo Otkritie. Traduções ”poderá enviar suas fotos por conta própria diretamente através do aplicativo.
Educação: os alunos se tornam mais responsáveis por estudar
Objetivo: transferir os exames para o formato on-line no Instituto de Psicanálise de Moscou
O instituto desenvolveu um portal de treinamento para estudantes, professores e administração, mas o trabalho de pleno direito era impossível, pois um grande número de estudantes tentava usar terceiros para passar nos exames. Isso não pôde ser controlado de nenhuma maneira, porque o sistema usou um mecanismo de acesso a senha padrão.
Processo de Implementação e ResultadosAtualmente, mais de 5 mil estudantes estão acessando os materiais do curso todas as semanas usando identificação biométrica. Os representantes do instituto não apenas identificam os alunos, mas também analisam suas atividades ao trabalhar com materiais. Cerca de 5% dos estudantes tentam usar terceiros para passar nos exames, mas o sistema evita todos os casos de fraude.
O instituto confirma que a identificação biométrica ajuda a melhorar a qualidade da educação dos estudantes que não confiam mais em métodos ilegais de aprovação em exames e provas, mas são mais responsáveis em sua preparação. Além disso, os alunos começaram a abordar o trabalho de maneira mais consciente e responsável, pois entendem que suas atividades são registradas.
O Instituto realizou uma pesquisa antes e depois da introdução da identificação biométrica. A pesquisa mostrou que inicialmente os estudantes reagiram a essa implementação com desconfiança, porque estavam preocupados com o aumento do controle sobre suas atividades no portal de treinamento - mas após a introdução, o instituto recebeu feedback de estudantes que acreditam que agora estão mais conscientes sobre sua educação e trabalham com eles. materiais.
Será possível conversar com representantes da empresa e descobrir tudo em detalhes sobre eles em 19 de abril na Conferência da AI .