Разпознаването на лицето помага за проверка на фона

Проверките на заетостта са ключова част от процеса, когато сте кандидат за работа или получавате на борда на следващия си концерт. Сега Evident ID, компания за проверка на идентичността, която предоставя услуги за проверка на самоличността, използвани от споделяне на икономически бизнеси, като Airbnb и TravelCar, добавя разпознаване на лице към този процес.

Технологията за разпознаване на лица картографира характеристиките на лицето на човек и ги сравнява с други лица в облачна база данни, за да се уверят, че работниците са тези, за които твърдят, че са, и че имат пълномощията да изпълняват работата. Например, сравнявайки селфи с правителствени документи, които се съхраняват в онлайн бази данни, Evident цели да направи процеса на проверка на фона по-бърз и по-точен.

Въпреки че вземането на селфи и проверката му в онлайн базите данни може да бъде страшно за много потребители, Evident също така цели да направи процеса по-удобен за всички участващи страни. Платформата за осигуряване на идентичността на Evident позволява на компаниите да предприемат практически подход към основните данни, според Дейвид Томас, съосновател и изпълнителен директор на Evident. Като се увери, че компаниите всъщност не обработват чувствителна документация, Томас се надява да направи процеса на разпознаване на лица по-приятен за клиентите.

„Ние помагаме на компаниите да отговорят на тези сложни въпроси за идентификация, без те никога да не трябва да се справят с някой от чувствителните източници на данни“, каза Томас. Той даде примера на лицензиран шофьор на камион за камиони да бъде проверен чрез разпознаване на лице, без водачът да представи копие от лиценз.

През май Evident съобщи, че е събрал 20 милиона долара за по-нататъшно разработване на своята платформа за проверка на идентичността, която е различна от управлението на идентичността, където ИТ специалистите управляват правата на потребителите на приложения и облачни услуги. Като част от това Evident включва в своята платформа изкуствен интелект (AI), машинно обучение (ML) и компютърно зрение. Компютърното зрение позволява на приложенията да снимат и анализират изображения.

Как доказателствата използват разпознаването на лицето

Evident използва разпознаване на лица, за да автоматизира процеса на проверка на фона. Първо, клиентът подава заявка за потвърждение, която след това Evident влиза в своята база данни. Ако потребителите се включат в проверка за разпознаване на лице, тогава те могат да вземат селфи и да го изпратят чрез приложението на Evident. След като се представи селфито, компанията използва защитен интерфейс за програмиране на приложения (API), за да провери изображението срещу множество източници. След това Evident доставя отчет с индикатор за преминаване / неуспех, указващ дали изображението на лицето съответства на документацията или не. И накрая, Evident изпраща обобщение на имейла до клиента си, което му казва дали клиентът отговаря на тяхната политика за проверка или не. Алгоритъмът цифрово подписва резултатите.

Evident прави жива снимка на човек и използва ML, за да го сравнява с различни държавни записи, за да идентифицира положително индивида. Като добавя ML към разпознаването на лицето, Evident помага да се автоматизира анализа на лицето, като същевременно се ускорява процеса на проверка, според Томас.

"Нашите машини се хранят с големи количества данни, събрани от резултатите, които произвежда нашата технология за разпознаване на лица, и те се научават да правят прогнози за нови данни", каза Томас. "Резултатът от двете използвани заедно е, че Evident може да автоматизира процеса на анализ на документ за самоличност на характеристиките на лицето, което прави нашия процес на проверка по-бърз и по-точен."

Някои компании ще проверят селфито срещу допълнителни източници на трети страни, като например Министерството на моторните превозни средства или застрахователните доставчици, за да предложат допълнително спокойствие. Допълнителното ниво на проверка ще гарантира на потребителите, че домакинът на наето пространство или шофьор в компания за споделяне на езда е легитимен.

Очевидни отказаха да предоставят подробности относно цените за своята услуга, но това изглежда е равностойно за курса сред тези видове услуги. Конкуриращата се фонова услуга Checkr, която започва от $ 35 на месец без разпознаване на лицето, ще предложи добавка с лицева биометрия, наречена "Checkr Connect IDV" през есента, въпреки че също отказа да споделя ценообразуването за тази опция. Berbix и Onfido ще предоставят възможности за разпознаване на лица за Checkr's Connect IDV. Още една компания, Biometrica Systems, предлага модул за разширено разпознаване на лица, който сравнява снимката на клиента със записи в база данни, за да идентифицира подозрителни хора.

Разпознаване на лице в действие в Peerspace

Един Evident клиент, играч за споделяне на икономика, наречен Peerspace, използва разпознаване на лица, за да извършва проверки на фона на своите клиенти, които се свързват с услугата, за да наемат помещения за срещи и подобни места. Чрез пазара за партньорски връзки Peerspace (показано по-долу вляво) позволява на хората да резервират място по час за срещи и други дейности, като например фотосесии.

Peerspace използва функциите за разпознаване на лица на платформата на Evident, за да провери идентификацията на клиентите, които искат да наемат местата за срещи, когато тези страни смятат, че е необходима допълнителна проверка, за да се предотврати измама. Ако резервацията е в последната минута или Peerspace е подозрителен към определен потребител, тогава той ще използва Evident за проверка на заден план. В такива случаи Peerspace ще изпрати на потребителите имейл съобщение, за да ги уведоми, че ще получи заявка за проверка на фона.

"Evident ни помага да се уверим, че човекът, който извършва онлайн сделки, е този, за когото казват, че е", казва Мат Бендет, съосновател и вицепрезидент на операциите в Peerspace.

Когато поведението на клиентите за резервации изглежда подозрително, екипът на Peerspace за "доверие и безопасност" ще се свърже с клиента, за да поиска проверка на фона с разпознаване на лицето. Ако те не реагират, това е знак, че дейността на потребителя е била измамна.

"Ако имаме добър сигнал там и те продължат, тогава ще им изпратим имейл, който ги изпраща през потока на Evident и по принцип ги кара да изпращат различни снимки от личната си карта, както и селфи", обясни Бендет. Таблото за управление на Evident ще покаже на служителите на Peerspace дали изображението на потребителя съответства на снимката на клиента в шофьорската книжка. Едно усложнение, обаче, е фалшивите шофьорски книжки в базата данни.

"Ако получим резултат, че е фалшив, тогава сме в състояние да предотвратим транзакцията да се случи", каза Бендет. "Ако това е нещо, където ни е някак непознато, тогава понякога ще направим по-задълбочено гмуркане и ще зададем още въпроси, преди да ни пуснат." Дълбокото гмуркане може да включва компанията, използвайки по-традиционни средства, за да проучи по-задълбочено самоличността на госта или домакина.

Идентичност в икономиката на споделяне

Очевидни цели се споделят икономически компании като Peerspace поради често случайните връзки между доставчици и клиенти. В икономиката на споделяне бързо нарастващ и разнообразен списък с ресурси, като транспорт, жилища и място за срещи, по същество се отдава под наем на всеки, който има уеб браузър. С тези „споделени“ доставчици на услуги стават все по-масови, както доставчиците, така и клиентите намират разпознаването на лица за полезен инструмент за безопасно извършване на бизнес.

„Зависи от услугата, но в много от тези услуги за икономия на споделяне, включително Peerspace, има онлайн и офлайн компонент за това“, каза Бендет. „Така че наистина ми е гледна точка, че за да продължат да мащабират, домакините и гостите трябва да се чувстват комфортно с хората, с които си взаимодействат“.

Томас отбеляза, че доставчиците обикновено са по-удобни от технологията за разпознаване на лица, отколкото клиентите. Шофьорът на услуга за споделяне на езда вероятно ще бъде по-малко против търсенето на лицево разпознаване, отколкото мотоциклетистът.

„Със сигурност идентифицирането е наистина критична тема в икономиката, особено след като приложенията стават по-чувствителни. И за щастие, това винаги е в главата на икономическите компании“, каза Томас. „Тъй като тези компании са зрели и се разширяват до по-широка аудитория и по-чувствителни приложения, те трябва да ескалират вида на проверката на самоличността, която извършват.“

(Изображение за кредит: Statista)

Недоверие на потребителя

Но все още има препятствие на недоверието на потребителите. Последните проучвания, включително диаграмата на Statista по-горе и скорошно проучване на PCMag, ясно показват, че мнозина остават недоверчиви към технологиите за разпознаване на лица и мерките за биометрична сигурност като цяло. Технологията обаче определено нараства популярността си от страна на бизнеса и доставчика. По-специално разпознаването на лица става все по-масово като част от системата за проследяване на корпоративните кандидати (AT) и редовен инструмент за други задачи, извършвани от професионалистите на човешките ресурси (HR).

Тим Щайнкофф, изпълнителен директор на доставчика на управление на идентичността Centrify, вижда отличен потенциал за разпознаване на лица по време на проверки на фона, поради високата си степен на точност.

„Разпознаването на лицето става двоичен файл. Превежда се в нули и такива и доколкото способността да се хакнат или представят лице, нивото на трудност там е високо“, каза Steinkopf. "Значи, точността е добра, а възможността за хакване е трудна." Това са две победи, които както доставчиците на проверка на фон, така и техните HR клиенти ще бъдат трудни за пренебрегване, независимо от нивата на комфорт на потребителите.

• Най-добрите услуги за проверка на заетостта за 2019 г. Най-добрите услуги за проверка на заетостта за 2019 г.
• Само защото можеш да вземеш селфи не означава, че искаме да те просто, защото можеш да вземеш селфи, не означава, че искаме да
• Как да щракнете най-добрите селфита Как да щракнете най-добрите селфита

Бренда Леонг е старши съветник и директор на Strategy for Future of Privacy Forum, мозъчен тръст, който се фокусира върху въпросите на обществената политика около поверителността и управлението на данните. Leong вижда разпознаването на лицето в проверката на идентичността като разумна стъпка при проверка на заетостта. Но има едно нещо, което Леонг извика като предпоставка, преди HR служителите да използват разпознаването на лицето.

"Надявам се да има фактор за включване", каза Леонг. За щастие, това е функция, която Evident вече предоставя. Ако участник откаже проверката на идентичността, тогава всеки доставчик трябва да разработи свой собствен алтернативен процес на проверка. Дали това остава приет процес в бъдеще, предстои да видим.