Лицо как доказательство
Лицо как доказательство

Павел Гурин: «Про непосредственный эффект от использования биометрии коротко рассказать сложно, так как она имеет еще и дисциплинирующий эффект, предотвращая многие действия»


12:25 11.09.2017   |  Николай Смирнов |  «Директор информационной службы»

Рубрика Предприятие |   324 прочтения



«Почта Банк» поделился результатами использования платформы биометрической идентификации.

 

«Распознавание лиц – это как хороший мотор, но сам по себе мотор никуда не поедет. Важно понять, где применима такая технология, и уметь встраивать ее в операционные процессы», — заявил Павел Гурин, советник президента-председателя правления «Почта Банка», на пресс-конференции, посвященной результатам внедрения платформы идентификации лиц VisionLabs Luna. Проект был начат еще во времена «Лето Банка», а после того, как банк вошел в структуру «Почты России», стал самым большим в нашей стране корпоративным проектом по распознаванию лиц – он охватывает 10 тыс. собственных сотрудников и еще 18 тыс. партнеров.

В банке нашли применение сразу несколько биометрических решений. Отпечаток пальца используется для входа в мобильное приложение. Распознавание лиц — для идентификации сотрудников, при принятии кредитных решений и идентификации клиентов. Кроме того, начат пилотный проект по использованию в системах самообслуживания голосовой биометрии.

По признанию Гурина, использование биометрии дает, помимо прочих плюсов, еще и дисциплинирующий эффект, предотвращая многие действия. Работает «сарафанное радио» среди злоумышленников, учатся на своих ошибках сотрудники. Но во время пилотного проекта срабатываний системы было действительно много.

«Проанализировав существующую базу клиентов, мы обнаружили фотографии Брэда Питта и других знаменитостей, животных, пальм и стульев. Были явные грубые нарушения при оформлении заявок, и это удалось побороть», — отметил Гурин.

Только за 2016 год в заявках обнаружено 4,5 тыс. повторяющихся фотографий, выявлено 9,2 тыс. потенциально мошеннических заявок, а мошеннических операций предотвращено на 1,5 млрд руб. Было задержано четверо мошенников (и остановлено несколько сотен), пытавшихся получить кредиты по поддельным документам. Кроме того, оптимизация работы сотрудников фронт-линии достигла 15 тыс. часов, а экономия на SMS-информировании при аутентификации сотрудников составила 3,5 млн руб.

Стоимость же работ, по словам Гурина, оказалась в пределах 10 млн руб., серверные мощности и поддержка увеличили стоимость проекта в два-три раза. Таким образом, проект уже давно окупился.

Александр Ханин

Александр Ханин: «Теперь машина распознает людей даже лучше, чем сам человек: для нее не проблема поворот головы на 45°, очки, макияж, растительность на лице»

Как отметил Александр Ханин, генеральный директор VisionLabs, в процессе распознавания лиц очень важно качество и точность самого распознавания: прежде проекты часто губило большое число допускаемых ошибок. Сейчас качество распознавания очень сильно улучшилось, и можно работать с большими объемами информации. Нейронные сети сделали серьезный шаг вперед, и теперь машина распознает людей даже лучше, чем это может сделать человек: для нее не проблема поворот головы на 45°, очки, макияж, растительность на лице. Однако важно подчеркнуть, что банкам нужен многофункциональный продукт, который можно применять в различных процессах.

Во-первых, у большинства банков накопилась огромная база клиентов, которых фотографируют в ходе кредитования. Необходимо навести порядок в этих базах.

Во-вторых, предотвращение кредитного мошенничества становится все более актуальным. Существуют целые группировки, массово вклеивающие в украденные паспорта свои фото. Известны случаи, когда отдельные «таланты» в одиночку брали до 150 кредитов в месяц.

Третья важная возможность заключается в идентификации клиентов, исключении человеческого фактора при их обслуживании. Ускорение процессов приводит к повышению лояльности и росту операционной эффективности.

Далее по значимости следует двухфакторная аутентификация сотрудников банка. Это не только исключает действий злоумышленников от имени пользователя системы, но и не допускает входа в систему одного сотрудника от имени другого.

Наконец, банки все больше интересуются мобильной идентификацией. Узнать клиента в дистанционных каналах – задача огромной важности. По словам Ханина, в российских банках ведется около 10 подобных проектов, однако мейнстримом это станет в следующем году. «Решить задачу идентификации лиц несложно. Гораздо труднее обеспечить защиту от мошенничества», — подчеркивает он. Важно убедиться в «живости» (lifeness) предоставляемого изображения, так как в дистанционных каналах у злоумышленников очень много возможностей для различных манипуляций.


Теги: Информационная безопасность Идентификация Биометрия Распознавание лиц Машинное обучение
На ту же тему: