Ксения Солина

Российские разработчики технологий обработки и распознавания изображений, компании VisionLabs и Smart Engines, представили новое решение класса «Know your customer» (KYC). Технология, не имеющая аналогов в России, позволит за полсекунды распознать текстовые данные документов на мобильных устройствах и в браузере, и сравнить фотографии на документах с селфи клиентов. Технология, в первую очередь, предназначена для верификации новых клиентов банков, которые пришли по digital-каналам без посещения офиса, говорится в пресс-релизе.
Представленная технология поможет банкам снизить свои риски при дистанционном банковском обслуживании при открытии счетов и принятии решений о выдаче кредитов. Это еще один шаг навстречу полностью удаленному банковскому обслуживанию, так как происходит не только идентификация пользователя по лицу, но и сверка лица и паспорта.
«Процесс верификации документов осложняется в первую очередь наличием на большинстве фотоизображений голографической защиты, которая при сканировании документа может искажать данные для распознавания. Технология, которую мы создали совместно с партнером Smart Engines, позволит эффективно распознавать такие изображения, и является комплексным решением, не требующим покупки дополнительного оборудования или сложной интеграции», — отмечает генеральный директор VisionLabs Александр Ханин.
«На данный момент у продукта нет конкурентов, которые могли бы предложить комплексное решение — распознавание текста и лица. К решению уже проявили интерес российские банки. Завершение пилотов и внедрение планируются на конец лета-начало осени», — рассказали «Хайтеку» в VisionLabs.

Технология позволяет производить обработку паспорта гражданина РФ, всех действующих видов водительских удостоверений, заграничного паспорта, а также СНИЛС, СТС и банковских карт. Система также поддерживает широкий класс национальных документов США, Великобритании, Германии, Италии, Испании, Израиля, Китая, Индии, Японии, Казахстана и других стран мира.
Распознавание лиц в технологии построено на базе платформы VisionLabs — LUNA, которая позволяет в режиме реального времени идентифицировать и верифицировать лица. Алгоритмы VisionLabs устойчивы к возрастным изменениям, бородам, очкам, яркому макияжу, показывают высокую достоверность распознавания даже при слабом освещении и работе с самым простым оборудованием (камеры от 0,3Мп), позволяют с одинаково высокой точностью распознавать как черно-белые, так и цветные изображения.
Для распознавания документов применяется технология Smart IDReader компании Smart Engines, в которой впервые было реализована возможность распознавания паспорта РФ не только на изображениях, но и в видеопотоке на мобильных телефонах в режиме «on-device».

Как рассказали «Хайтеку» в компании VisionLabs, кооперативное распознавание, когда человек смотрит в камеру, — это самый надежный метод. Точность зависит от оборудования (в данном случае камеры), условий освещения (может быть засветка или наоборот очень темно) и колеблется от 95 до 100%. Все сложности и особенности выявляются на этапе тестирования и к моменту внедрения все работает максимально точно.
«Мы предлагаем для внедрения только софт. Основное преимущество нашего решения в том, что оно внедряется на мобильные телефоны и работает в браузере, специализированное железо не нужно. Сроки масштабирования зависят от размера бизнеса», — пояснили представители VisionLabs.
Технология также может применяться в симкоматах — устройствах для выдачи sim-карт и обслуживания абонентов сотовых операторов. На данный момент симкомат может работать только при участии сотрудника колл-центра, который удаленно сравнивает фото человека с фото в паспорте.

Принцип работы прост — для верификации клиента в личном кабинете в интернет-банке, ему необходимо отправить на сервер «селфи» и отсканированный или сфотографированный документ. Система сама распознает текстовые данные, которые автоматически вносятся в заявление/анкету, находит фото клиента, и сравнивает его с загруженным пользователем «селфи». В мобильном приложении клиенту предлагается сфотографировать себя и «показать» системе документ, а она распознает его в видеопотоке.