Применение технологии распознавания лиц в Почта Банке

Применение технологии распознавания лиц в Почта Банке

Советник президента и председателя правления «Почта Банка» Павел Гурин поделился результатами внедрения в компании системы распознавания лиц. Система построена на платформе VisionLabs LUNA, и, по оценкам генерального директора компании VisionLabs Александра Ханина, является крупнейшим в мире банковским внедрением системы распознавания лиц.

Биометрические технологии (распознавание отпечатков пальцев, голосовая биометрия, а теперь и распознавание лиц), как пояснил Павел Гурин, используются «Почта Банком» в процессах аутентификации при доступе персонала банка и партнеров к ресурсам (всего примерно 70 тыс. человек), а также при обслуживании клиентов (которых более 4,5 млн). Охват клиентов — физических лиц стопроцентный. Среди клиентов — юридических лиц использование распознавания лиц реализуется по желанию (примерно 20% из них сегодня отказываются от применения технологии).

В системе задействована база данных с результатами обработки более 10 млн изображений уникальных реальных лиц, которые одновременно используются для обучения самой системы. Один сервер системы в состоянии обрабатывать до 100 обращений в секунду, затрачивая не более 2 секунд на каждое обращение. При необходимости масштабирование может быть выполнено кластеризацией серверной части. Как подчеркнул Александр Ханин, данная конкретная реализация технологии распознавания лиц позволяет сравнивать за 1 секунду сотни миллионов изображений.

Заявив о том, что оценку эффективности системы распознаванию лиц делать сложно (хотя бы потому что она находится в постоянном развитии и с каждым обращением к ней улучшает свои характеристики), Павел Гурин сообщил, что система эффективно помогает банку снизить риски. Он подтвердил это статистикой эксплуатации системы распознавания лиц за 2016 год. По его словам, за этот период с помощью системы было:

  • предотвращено 4,5 тыс. нарушений с использованием одних и тех же фотографий клиентами с разными именами;
  • остановлено 9,2 тыс. потенциально мошеннических действий — обращений по утерянным или украденным паспортам (в том числе с выявлением мошенников по базе данных системы), ошибок персонала при вводе клиентских данных;
  • задержано четверо мошенников, пытавшихся использовать поддельные документы;
  • предотвращено около 600 попыток использования чужих учетных записей.

Заменив в двухфакторной аутентификации подтверждение через передачу одноразовых паролей по SMS, система распознавания лиц позволила за год сэкономить около 3,5 млн рублей.

Общий итог по предотвращению мошенничества с помощью системы распознавания лиц за 2016 год банк оценил примерно в 1,5 млрд рублей.

Кроме того, руководство «Почта Банка» отметило, что за тот же период система позволила сэкономить более 15 тыс. часов рабочего времени сотрудников фронт-линии за счет автоматизации процесса аутентификации 46 тыс. клиентов, изменивших в 2016 году те или иные анкетные данные.

Внедрение системы распознавания лиц на платформе LUNA Гурин оценил примерно в 10 млн рублей, а годовую поддержку, соответственно, в 30 млн рублей. Если сопоставить эти цифры с приведенными выше итогами предотвращения мошенничества с помощью распознавания лиц в 2016 году, то можно заключить, что за год система VisionLabs LUNA себя более чем окупила. 

Подпишитесь
в Facebook

Я уже с вами
Telegram AMПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новые статьи на Anti-Malware.ru