Розпізнавання обличчя допомагає перевірити фон

Перевірка рівня зайнятості є ключовою частиною процесу, коли ви претендент на роботу або отримуєте на борту наступного виступу. Тепер Evident ID - компанія, що здійснює перевірку ідентичності, яка надає послуги з підтвердження ідентичності, використовувані для спільного використання економічних підприємств, таких як Airbnb та TravelCar, додає до цього процесу розпізнавання обличчя.

Технологія розпізнавання обличчя відображає характеристики обличчя людини і порівнює їх з іншими особами у хмарній базі даних, щоб переконатися, що працівники є тими, кого вони претендують на себе, і що вони мають повноваження для виконання роботи. Наприклад, порівнюючи селфі з урядовими документами, що зберігаються в Інтернет-базі даних, Evident прагне зробити процес перевірки фону швидшим і точнішим.

Незважаючи на те, що зробити селфі та перевірити його на базі даних в Інтернеті може бути страшно для багатьох користувачів, Evident також прагне зробити процес більш комфортним для всіх учасників. За словами Девіда Томаса, співзасновника та генерального директора Evident, платформа забезпечення особистих даних Evident дозволяє компаніям застосовувати практичний підхід до базових даних. Переконуючись, що компанії насправді не обробляють конфіденційну документацію, Томас сподівається зробити процес розпізнавання обличчя більш приємним для клієнтів.

"Ми допомагаємо компаніям відповідати на ці складні питання щодо ідентифікації, без того, щоб вони ніколи не обробляли будь-який з конфіденційних джерел", - сказав Томас. Він наводив приклад перевірки ліцензованого водія комерційного вантажного автомобіля шляхом розпізнавання обличчя, без того, щоб водій повинен був пред'явити копію посвідчення.

У травні компанія Evident оголосила, що зібрала 20 мільйонів доларів для подальшого розвитку своєї платформи для перевірки ідентичності, яка відрізняється від управління ідентичністю, де ІТ-фахівці керують правами користувачів на програми та хмарні сервіси. В рамках цього Evident включає в себе платформу штучного інтелекту (AI), машинного навчання (ML) та комп'ютерного зору. Комп'ютерний зір дозволяє програмам знімати та аналізувати зображення.

Як очевидні засоби розпізнавання обличчя

Evident використовує розпізнавання обличчя для автоматизації процесу перевірки фону. По-перше, клієнт подає запит на підтвердження, який Evident потім входить у свою базу даних. Якщо користувачі ввімкнули перевірку розпізнавання обличчя, вони можуть зробити селфі і надіслати його через додаток Evident. Після подання selfie компанія використовує захищений інтерфейс програмування додатків (API) для перевірки зображення проти кількох джерел. Потім очевидні документи подають звіт із індикатором пропуску / відмови, який вказує, чи відповідає зображення особи документації. Нарешті, Evident надсилає своєму клієнту резюме електронної пошти, в якому повідомляє, чи відповідає клієнт їхній політиці підтвердження чи ні. Алгоритм цифровим чином підписує результати.

Очевидний знімає живу фотографію людини та використовує ML для порівняння її з різними державними записами, щоб позитивно визначити особу. Додаючи ML для розпізнавання обличчя, Evident допомагає автоматизувати аналіз обличчя, а також прискорює процес перевірки, вважає Томас.

"Наші машини подаються великою кількістю даних, отриманих за результатами, які дає наша технологія розпізнавання обличчя, і вони вчаться робити прогнози щодо нових даних", - сказав Томас. "Результатом використання двох разом є те, що Evident може автоматизувати процес аналізу документа, що посвідчує особистісні характеристики людини, що робить наш процес перевірки більш швидким та точним".

Деякі компанії перевірять селфі на додаткові сторонні джерела, такі як Департамент автотранспорту або страхові провайдери, щоб запропонувати додатковий спокій. Додатковий рівень перевірки запевнить користувачів, що розміщення орендованого приміщення або водія в компанії, що ділиться їздою, є законною.

Очевидний відмовився надати детальну інформацію про ціни на свою послугу, але це, здається, є рівним для курсу серед цих видів послуг. Змагання з фоновим сервісом Checkr, який починається від $ 35 на місяць без розпізнавання обличчя, запропонує доповнення з біометрикою для обличчя під назвою "Checkr Connect IDV" восени, хоча вона також відмовилася ділити ціноутворення на цю опцію. Berbix та Onfido нададуть можливості розпізнавання обличчя для CheckV's Connect IDV. Ще одна компанія, Biometrica Systems, пропонує модуль розширеного розпізнавання обличчя, який порівнює фотографії замовника із записами в базі даних для виявлення підозрілих людей.

Розпізнавання обличчя в дії на Peerspace

Один з очевидних клієнтів, гравець з економікою спільного використання, який називається Peerspace, використовує розпізнавання обличчя, щоб здійснити перевірку фонових даних щодо своїх клієнтів, які звертаються в службу, щоб орендувати місця для зустрічей та подібні місця. Через ринок однолітків, Peerspace (показано нижче ліворуч) дозволяє людям бронювати місця на годину для зустрічей та інших заходів, наприклад, фотосесій.

Peerspace використовує функції розпізнавання обличчя платформи Evident для перевірки ідентифікації клієнтів, які просять взяти в оренду місця для зустрічей, коли ці сторони вважають, що необхідна додаткова перевірка, щоб запобігти шахрайству. Якщо бронювання в останню хвилину або Peerspace підозріло ставиться до певного користувача, то воно використовуватиме Evident для фонової перевірки. У таких випадках Peerspace надсилатиме користувачам повідомлення електронною поштою, щоб повідомити, що вони отримуватимуть запит на попередню перевірку.

"Докази допомагають нам переконатися, що людина, яка здійснює трансакцію в Інтернеті, - це те, про кого вони говорять", - сказав Метт Бендетт, співзасновник і віце-президент з операцій Peerspace.

Коли поведінка клієнтів із бронюванням виглядає підозрілою, команда компанії Peerspace з довірою та безпекою звернеться до клієнта з проханням перевірити передумови з розпізнаванням обличчя. Якщо вони не відповідають, то це знак того, що діяльність користувача була шахрайською.

"Якщо у нас є хороший сигнал, і вони продовжують діяти, то ми надішлемо їм електронний лист, який надсилає їх через потік Evident. В основному, вони надсилають різні фотографії своїх посвідчень, а також селфі", - пояснив Бендетт. На приладовій панелі Evident буде показано персонал Peerspace, чи відповідає зображення користувача фотографії клієнта на посвідченні водія. Однак одним із ускладнень є підроблені водійські посвідчення в базі даних.

"Якщо ми отримаємо результат, що він підроблений, то ми можемо не допустити транзакції", - сказав Бендетт. "Якщо це щось там, де нам дещо невідомо, то іноді ми робимо глибше занурення і задамо більше питань, перш ніж нас відпустить". Глибоке занурення може залучати компанію, використовуючи більш традиційні засоби, щоб проаналізувати глибше особистість гостя чи господаря.

Ідентичність в економіці поділу

Очевидні цілі для обміну економічними компаніями, такими як Peerspace, через часто випадкові відносини між постачальниками та замовниками. В економіці спільного користування швидко зростаючий і різноманітний перелік ресурсів, таких як транспорт, житло та приміщення для зустрічей, по суті здається в оренду для всіх, хто має веб-браузер. Коли ці «спільні» постачальники послуг стають все більш основними, і постачальники, і клієнти знаходять розпізнавання обличчя корисним інструментом для безпечного ведення бізнесу.

"Це залежить від сервісу, але у багатьох таких послугах економії спільного використання, включаючи Peerspace, для цього є онлайн та офлайн", - сказав Бендетт. "Тож я дійсно мою точку зору, що для того, щоб продовжувати масштабувати, господарі та гості повинні відчувати себе комфортно з людьми, з якими вони взаємодіють".

Томас зазначив, що постачальникам послуг, як правило, зручніше розпізнавати обличчя, ніж клієнтам. Водій служби обміну їздою, швидше за все, буде менш проти пошуку розпізнавання обличчя, ніж мотоцикліст.

"Безумовно, ідентифікація є дійсно критичною темою в економіці, тим більше, що додатки стають більш чутливими. І, на щастя, це завжди було в думці економічних компаній певною мірою", - сказав Томас. "По мірі того, як ці компанії дозрівають і розширюються до більшої аудиторії та більш чутливих додатків, їм довелося переробити тип перевірки ідентичності, який вони виконують."

(Кредитна графіка: Statista)

Недовіра користувачів

Але все ще існує перешкода недовіри користувачів. Останні опитування, включаючи діаграму Statista вище та недавнє опитування PCMag, явно показують, що багато хто залишається з недовірою щодо техніки розпізнавання обличчя та заходів біометричної безпеки в цілому. Однак технологія, безумовно, зростає у популярності з боку бізнесу та постачальників послуг. Зокрема, розпізнавання обличчя стає все більш актуальним як частина системи відстеження корпоративних претендентів (AT) та звичайний інструмент для інших завдань, що виконуються професіоналами людських ресурсів (HR).

Тім Штейнкопф, генеральний директор продавця управління персоналом Centrify, бачить відмінний потенціал для розпізнавання обличчя під час фонових перевірок через високу ступінь точності.

"Розпізнавання обличчя стає двійковим файлом. Він перетворюється на нулі та одиниці, і що стосується здатності зламати чи видавати себе за обличчя, рівень складності там високий", - сказав Штайнкофф. "Отже, точність хороша, а вміння зламати - важко". Це дві виграші, які як постачальникам фонових перевірок, так і їхнім HR-замовникам буде важко ігнорувати, незалежно від рівня комфорту користувачів.

• Найкращі послуги із перевірки рівня зайнятості на 2019 рік. Найкращі послуги із перевірки рівня зайнятості на 2019 рік
• Тільки тому, що ви можете взяти селфі, це не означає, що ми хочемо вас просто тому, що ви можете взяти селфі, не означає, що ми хочемо вас
• Як зняти найкращі селфі Як зробити знімки найкращих селфі

Бренда Леонг - старший радник та директор стратегії на Форумі майбутнього конфіденційності, аналітичного центру, який фокусується на питаннях державної політики навколо конфіденційності та управління даними. Розпізнавання обличчя Леонг вважає розумним кроком у перевірці зайнятості. Але є одне, що Леонг назвав необхідною умовою, перш ніж представники HR використовуватимуть розпізнавання обличчя.

"Я би сподівався, що є чинник, який відключається", - сказав Леонг. На щастя, це особливість, яку Evident вже надає. Якщо учасник відмовляється від підтвердження ідентичності, то кожен постачальник повинен розробити власний альтернативний процес підтвердження. Чи залишається це прийнятим процесом у майбутньому, залишається побачити.