Если вы стали гостем прошедшего недавно ПЛАС-форума, то уже знаете о востребованности компьютерного зрения в финансовой отрасли и ритейле. Удаленная верификация, оплата по лицу, детектор очередей, аналитика клиентских маршрутов – и это только часть реализованных кейсов. Подробнее о работе ИИ-технологий можно было узнать на стенде VisionLabs, одного из мировых лидеров в области машинного обучения.

«Наша компания VisionLabs занимается распознаванием лиц и human-centric-аналитикой — это распознавание силуэтов, элементов одежды, направления взгляда. Такие технологии сейчас внедряются везде, где компания может дотянуться до клиента с помощью камеры, особенно в банках. Если клиент сдал лицевую биометрию, его можно узнать уже на входе в отделение и предложить более персонализированный сервис», — рассказывает Евгений Заика.

Самым простым примером использования биометрических данных будет удаленная верификация.

«Мы уже все привыкли, что зайти в мобильный банкинг можно, показав свое лицо. Кроме того, технологии распознавания лиц используются для подтверждения финансово значимых операций в приложении или оформлении новых услуг без личного посещения офиса организации», — отмечает эксперт.

Также в России сейчас ведется активное внедрение банкоматов, к которым можно подойти без пластиковой карты и, просто посмотрев в камеру над дисплеем, воспользоваться всеми необходимыми услугами. 

Помимо этого, биометрия широко используется в сервисах оплаты по лицу.

«Яркий пример — это московское метро.  Сервис Face Pay, технологическим партнером которого выступила VisionLabs, позволяет оплатить проезд, не доставая карт и не совершая дополнительных действий, — достаточно просто посмотреть в камеру на турникете. Всё, что от вас потребуется для использования сервиса, — это пройти регистрацию в приложении на телефоне», — говорит представитель VisionLabs.

Правда, если мы говорим про распознавание лиц, сразу возникает вопрос о защищенности таких системы от спуфинг-атак, ведь мошенники могут попробовать предъявить в камеру распечатанную фотографию, изображение или видео с экрана мобильного устройства. 

«Конечно, когда мы говорим про удаленный канал обслуживания, остро встает вопрос фрода. Нам необходимо сделать так, чтобы биометрическая система могла противостоять попыткам подлога лица в кадре. Для решения этой задачи VisionLabs разрабатывает алгоритмы liveness. Они позволяют подтвердить, что перед камерой живой человек, и противостоять не только попыткам взлома с использованием фотографий или видео, но и самым сложным атакам с силиконовыми 3D-масками. Наши технологии уже обеспечивают защищенность таких сервисов, как оплата по лицу в ритейле и на транспорте, беспаспортное обслуживание в салонах связи, регистрация в финансовых  приложениях», — подчеркивает директор по развитию бизнеса в финансовом секторе VisionLabs.

В рамках крупнейших конференций по компьютерному зрению CVPR и ICCV алгоритмы liveness от VisionLabs три года подряд становились победителями в конкурсе Face Anti-spoofing Challenge. Для обеспечения более высокой защищенности технологии VisionLabs могут использоваться не только на RGB-камерах, но и с инфракрасными камерами или камерами с картами глубины.

«В большинстве случаев система работает следующим образом — обученные нейронные сети ищут на изображении артефакты, которые характерны для фейков (например, эффект муара, наличие бликов), анализируют текстуры и цветовую палитру. При активной проверке важны быстрая реакция пользователя, точность и неразрывность движений, а также их соответствие заданию», — пояснил Евгений Заика.

В Кыргызстане VisionLabs работает уже несколько лет, и на данный момент технологии разработчика используют порядка десяти отечественных компаний. 
Но как же выбрать подходящее решение для конкретного бизнеса? 

«Здесь можно провести аналогию с выбором автомобиля. При его покупке мы погружаемся на уровень технологий, чтобы разобраться, какие преимущества дают его характеристики и как они соотносятся с целью, для которой мы будем использовать автомобиль. Похожая ситуация с биометрическими системами на основе искусственного интеллекта – под одинаковым названием может быть разная технологическая начинка, и важно понять, что стоит за тем или иным предложением», — говорит Евгений Заика.

Компания помогает клиентам выбрать наиболее подходящие решения. На счету VisionLabs уже множество успешных кейсов. 

«Один из банков РФ развернул нашу биометрическую систему и начал проверять все кредитные заявки на предмет фрода. Ежегодно организация несла большие потери из-за мошеннических действий физических лиц, получавших кредиты по чужим или поддельным документам.  Внедрение наших технологий позволило снизить кредитные риски и повысить качество обслуживания. Всего за время использования биометрической системы банк сэкономил более $26 млн на предотвращении потенциально мошеннических сделок», — рассказал Евгений Заика.

Кроме этого, систему распознавания лиц можно эффективно интегрировать с системами таргетинга. Так, сотрудникам банка будет легче понять, что вам лучше всего предложить — новую кредитную карту или депозит с хорошими процентами. 

Но не только компаниям система распознавания лиц приносит пользу. Если вы привыкли активно использовать карту в магазинах, представьте, как удобно оплачивать покупки одним взглядом. Вам не нужно переживать о том, потеряете ли вы карту или забудете ее дома. Словно в фильме про будущее вам достаточно будет посмотреть в камеру. 

Возможно, для кого-то такие истории подобны фантастике, но будущее уже наступило и стало реальностью.