La actividad facial de Amazon Rekognition le ayuda a comprobar que solo los usuarios reales, y no los agentes malintencionados que utilizan suplantaciones de identidad, puedan acceder a sus servicios. Puede detectar las falsificaciones que se presentan a la cámara, como fotografías impresas, fotografías digitales, videos digitales o máscaras 3D, así como las falsificaciones que eluden la cámara, como videos pregrabados o que usan deepfake.

La detección facial de Amazon Rekognition ayuda a detectar si la autofoto del usuario ha sido capturada correctamente. Puede detectar si una cara está presente en la imagen. También puede utilizar los atributos de predicción, como el tamaño del cuadro delimitador, la pose, el brillo, la nitidez, los ojos abiertos, la boca abierta y las gafas usadas, para determinar la calidad de la imagen.

Aella Credit ofrece préstamos instantáneos a personas con una fuente de ingresos verificable en los mercados emergentes mediante datos biométricos, del empleador y del teléfono móvil.

“La verificación y validación de identidades ha sido un gran desafío en mercados emergentes. La capacidad para identificar usuarios correctamente es un obstáculo clave a la hora de verificar la capacidad crediticia de miles de millones de personas en mercados emergentes. Utilizar Amazon Rekognition para la verificación de identidades en nuestra aplicación para dispositivos móviles redujo errores de verificación de manera significativa y nos dio la oportunidad de aumentar la escala. Ahora podemos detectar y verificar la identidad de un individuo en tiempo real sin intervención humana, lo que permite obtener acceso a nuestros productos con mayor rapidez. Probamos diferentes soluciones populares, pero ninguna de las alternativas más conocidas podía detectar con precisión tonalidades de piel distintas. Amazon Rekognition nos ayudó a reconocer de manera eficiente los rostros de los clientes en nuestros mercados. También nos ayudó con la política conozca a su cliente en relación con la detección de perfiles superpuestos y conjuntos de datos duplicados”.

Wale Akanbi, director de tecnología y cofundador de Aella Credit

AU Small Finance Bank (AU Bank), el banco de baja capitalización más grande de la India (en función de activos y pasivos), ha estado incorporando nuevos clientes con videos “conozca a su cliente” desde el 2020 y actualmente atiende a más de 2 700 000 de clientes en 900 puntos de contacto bancarios.

“AWS proporciona la escalabilidad y fiabilidad necesarias para la plataforma WorkApps y, gracias a una solución basada en la nube, nuestro tiempo de comercialización y tiempo de obtención de valor se han acelerado notablemente”.

Ankur Tripathi, director de información de AU Small Finance Bank

K-STAR Group es una empresa de entretenimiento que ofrece servicios de pago y venta de entradas para conciertos. 

“Como empresa de entretenimiento, proporcionamos servicios de pago y venta de entradas para conciertos a nuestros clientes. Un punto débil que se repite en los conciertos es la larga fila que los asistentes deben hacer para demostrar que han comprado una entrada en papel y que esta sea validada en la entrada. Para resolver este problema, desarrollamos un servicio de “entradas faciales” mediante el uso de Amazon Rekognition. Ahora, los asistentes pueden verificar rápidamente la compra en lugar de esperar en la fila para obtener las entradas o escanear la entrada de papel al entrar. Los conciertos que acompañamos ya no tienen filas y los asistentes han disfrutado de la comodidad y la experiencia divertida de utilizar nuestro nuevo sistema de “entrada facial”. Al desarrollar este servicio, comparamos Rekognition con otros servicios locales de análisis facial, y finalmente nos decidimos por Rekognition debido a su escalabilidad con S3 y a la perfecta integración con otros servicios de AWS”.

Hyojin Kim, Chairman, K-STAR Group

Software Colombia es una empresa de desarrollo de software de IA y ML de primer nivel que ofrece soluciones tecnológicas de vanguardia en todo el mundo. Su enfoque está puesto en la innovación, la calidad y la satisfacción del cliente en sus más de 300 proyectos activos.

“Nuestro principal desafío era implementar una plataforma de autenticación de usuarios sólida, rápida y precisa, y Amazon Rekognition y su API de detección Face Liveness nos ayudaron a lograrlo. Esta nueva API de Amazon Rekognition nos permitió crear un proceso interno de reconocimiento facial biométrico que nos ayudó a mitigar los riesgos y los ataques de suplantación de identidad en hasta un 95 %, lo que hizo que nuestros procesos de emisión y firma de certificados digitales X509 fueran más seguros y eficientes. La posibilidad de ofrecer a nuestros clientes la opción de autenticarse y verificar su identidad mediante la cámara de un teléfono también hace que nuestros servicios sean más inclusivos y estén disponibles en todas las regiones”.

Alex Chacón, Software Colombia, CEO