Verifikasi Identitas menggunakan Amazon Rekognition
Verifikasi identitas pengguna secara langsung lambat diskalakan, mahal, dan menimbulkan gesekan yang tinggi bagi pengguna. Biometrik wajah yang didukung machine learning dapat mengaktifkan verifikasi identitas pengguna online. Amazon Rekognition menawarkan pengenalan wajah terlatih dan kemampuan analisis yang dapat Anda tambahkan dengan cepat ke alur kerja orientasi dan autentikasi pengguna untuk memverifikasi identitas pengguna yang diikutsertakan secara online. Tidak memerlukan keahlian machine learning. Dengan Amazon Rekognition, Anda dapat mengorientasikan dan mengautentikasi pengguna dalam hitungan detik sembari mendeteksi akun palsu atau duplikat. Hasilnya, Anda dapat meningkatkan pengguna lebih cepat, mengurangi penipuan, dan menurunkan biaya verifikasi pengguna.
Manfaat
Meningkatkan pengguna lebih cepat
Ubah lebih banyak pengunjung menjadi pelanggan dengan mengurangi waktu orientasi dan meningkatkan kenyamanan pengguna. Dengan Amazon Rekognition, Anda dapat memverifikasi pengguna dalam hitungan detik secara online di mana pun di seluruh dunia, dan menskalakan dari ratusan hingga jutaan verifikasi identitas per jam. Pengguna kini dapat mengakses layanan Anda secara online tanpa harus mengunjungi secara langsung.
Mengurangi penipuan
Perkuat kemampuan pencegahan penipuan Anda dengan melengkapi autentikasi berbasis kata sandi dengan verifikasi identitas visual online. Waspada terhadap penipuan pembukaan rekening atau transaksi dengan membandingkan foto selfie pengguna dengan foto dokumen identitas atau koleksi foto pengguna yang sudah ada.
Biaya dan biaya tambahan yang lebih rendah
Kurangi waktu dan biaya verifikasi identitas langsung dengan menggunakan API Amazon Rekognition yang telah dilatih sebelumnya dan dapat disesuaikan. Dengan Amazon Rekognition, Anda dapat mengorientasikan dan mengautentikasi pengguna secara online tanpa membangun dan mengelola infrastruktur ML Anda sendiri.
Cara kerja
Fitur
Mendeteksi keaktifan wajah
Amazon Rekognition Face Liveness membantu Anda memverifikasi bahwa hanya pengguna nyata, bukan aktor buruk yang menggunakan tipuan, yang dapat mengakses layanan Anda. Anda dapat mendeteksi tipuan yang ditunjukkan ke kamera, seperti foto cetak, foto digital, video digital, atau topeng 3D, serta tipuan yang melewati kamera, seperti video prarekaman atau deepfake.
Memvalidasi foto selfie
Amazon Rekognition Face Detection membantu Anda mendeteksi bahwa foto selfie pengguna diambil dengan benar. Anda dapat mendeteksi jika ada wajah dalam gambar. Anda juga dapat menggunakan atribut yang diprediksi, seperti ukuran kotak pembatas, pose, kecerahan, ketajaman, mata terbuka, mulut terbuka, dan kacamata yang dikenakan untuk menentukan kualitas gambar.
Membandingkan foto selfie dengan ID pengguna
Amazon Rekognition Face Comparison membantu Anda mengukur kesamaan antara dua wajah untuk membantu Anda menentukan apakah keduanya adalah orang yang sama. Anda dapat menerima prediksi skor kesamaan untuk foto selfie pengguna terhadap foto dokumen identitas mereka dalam waktu dekat.
Mendeteksi pengguna duplikat
Amazon Rekognition Face Index dan Pencarian memungkinkan Anda membuat koleksi wajah pengguna yang ada dan mencari foto selfie pengguna baru di semua wajah dalam koleksi Anda untuk mendeteksi upaya pembuatan akun duplikat atau penipuan.
Mengklasifikasikan dokumen ID
Amazon Rekognition Object Detection membantu Anda menentukan tipe dokumen identitas pengguna, seperti SIM atau paspor. Anda juga dapat menggunakan Amazon Rekognition Custom Labels guna mendeteksi tipe dokumen identitas yang unik untuk wilayah Anda dengan melatih model machine learning kustom dengan beberapa gambar beranotasi.
Mengekstrak data pengguna
Amazon Rekognition Text Detection membantu Anda mengekstrak potongan teks penting pada kartu identitas, seperti nama, tanggal penerbitan, usia, dan nomor identifikasi. Anda dapat membandingkan informasi ini dengan data formulir aplikasi pengguna.
Pelanggan
Aella Credit memberikan pinjaman cepat kepada orang-orang yang memiliki sumber pendapatan yang dapat diverifikasi dalam pasar yang sedang berkembang menggunakan data biometrik, perusahaan, dan telepon seluler.
“Verifikasi dan validasi identitas telah menjadi tantangan besar dalam pasar yang mulai berkembang. Kemampuan untuk dengan tepat mengidentifikasi pengguna adalah hambatan utama dalam membangun kredit bagi miliaran orang di pasar yang mulai berkembang. Menggunakan Amazon Rekognition untuk verifikasi identitas pada aplikasi seluler kami telah mengurangi kesalahan verifikasi secara signifikan, dan memberi kami kemampuan untuk meningkatkan skala. Kini kami dapat mendeteksi dan memverifikasi identitas individu secara real time tanpa intervensi manusia apa pun, sehingga memungkinkan akses lebih cepat ke produk kami. Kami telah mencoba berbagai solusi yang banyak diiklankan, tetapi tidak ada satu pun alternatif populer yang dapat secara akurat memetakan berbagai rona kulit. Amazon Rekognition membantu kami dengan efektif mengenali wajah pelanggan kami di pasar kami. Ini juga membantu kami dengan KYC dalam menemukan profil yang tumpang tindih dan set data duplikat."
Wale Akanbi, Kepala Staf Teknologi (Chief Technology Officer/CTO) & Rekan Pendiri (Co-Founder) - Aella Credit
AU Small Finance Bank (AU Bank), bank keuangan kecil terbesar di India (berdasarkan aset dan kewajiban), telah berhasil merangkul pelanggan baru dengan KYC video sejak tahun 2020, mendukung lebih dari 2,7 juta pelanggan di 900 titik kontak perbankan.
"AWS memberikan skalabilitas dan keandalan yang diperlukan untuk platform WorkApps, dan waktu kami ke pasar serta waktu ke nilai telah dipercepat secara signifikan dengan solusi berbasis cloud.”
Ankur Tripathi, Kepala Staf Informasi (Chief Information Officer), AU Small Finance Bank
Banco de Bogotá
Dengan 150 tahun pengalaman beroperasi, Banco de Bogotá adalah bagian dari Aval Group dan menempati urutan kedua dalam sistem perbankan Kolombia untuk asetnya, posisi yang menempatkannya sebagai pemain utama di negara tersebut.
"Dengan AWS, kami telah menjadi bank pertama di Kolombia yang meluncurkan produk pinjaman dan kredit, yang dapat dibeli dalam waktu kurang dari 5 menit dari saluran digital kami."
Gabriel Morris, Pemimpin Teknologi (Technology Leader), Direktorat Strategi dan Data Digital (Directorate of Digital Strategy and Data) - Bank of Bogotá
Carbon adalah platform layanan keuangan digital yang didukung oleh OneFi yang menyediakan layanan kepada individu yang tidak memiliki rekening bank di Afrika Barat melalui aplikasi seluler Android, yang memiliki lebih dari 900.000 unduhan.
"Pada bulan Mei 2016, Carbon meluncurkan aplikasi selulernya untuk proses aplikasi pinjamannya. Dengan aplikasi seluler, gambar terus-menerus dihasilkan dan dikonsumsi dengan kecepatan yang lebih tinggi dari sebelumnya. Carbon diperlukan untuk memenuhi kebutuhannya yang meningkat akan analisis gambar untuk deteksi penipuan dan analisis risiko. Kami ingin dapat mengidentifikasi apakah wajah manusia benar-benar terdeteksi dalam gambar yang diunggah dan mengidentifikasi label lain, seperti jenis kelamin dan identitas. Kami memilih Amazon Rekognition karena kemudahannya dalam menambah analisis gambar ke aplikasi seluler kami dan keakuratan analisis wajahnya."
Olawale Olaleye, Kepala Teknik Infrastruktur IT (Head of IT Infrastructure Engineering) - OneFi
CreditVidya
CreditVidya adalah perusahaan rintisan yang berkantor pusat di India yang teknologi penjaminannya membuka pasar pinjaman negara kepada lebih dari 250 juta warga negara yang tidak diikutsertakan secara finansial. CreditVidya berencana untuk segera hadir dengan Amazon Rekognition, yang menambahkan pengenalan wajah ke aplikasi.
"Kami berencana menggunakan Amazon Rekognition untuk menyelesaikan proses elektronik “kenali pelanggan Anda”. Kami akan membandingkan kartu identitas dengan selfie yang diunggah pengguna untuk memastikan bahwa pelamar mengunggah kartu identitas mereka sendiri.”
Srikanth Gaddam, VP IT & Security - CreditVidya
Banco Inter SA
Banco Inter SA menawarkan layanan lengkap di bidang perbankan, investasi, kredit dan asuransi, selain memiliki mal yang menyatukan pengecer terbaik di Brasil. Dengan 11 juta pelanggan, perusahaan memiliki portofolio kredit yang diperluas sebesar 9,4 miliar BRL, ekuitas pemegang saham sebesar 3,3 miliar BRL, dan total aset 19,8 miliar BRL.
"Tiga tahun lalu, kami membuka 200 akun dalam sehari. Kini ada 29.000 akun yang dibuka setiap hari dan, tanpa Amazon Rekognition, kami tidak akan memiliki ketangkasan untuk melakukannya.”
Bruno Picchioni, Machine Learning Engineer - Banco Inter
K-STAR Group adalah perusahaan hiburan yang menyediakan layanan tiket konser dan pembayaran.
“Sebagai perusahaan hiburan, kami menyediakan layanan tiket konser dan pembayaran untuk pelanggan kami. Masalah utama yang berulang pada suatu konser adalah antrean panjang yang harus dilalui oleh para peserta untuk memberikan bukti tiket kertas yang mereka beli, lalu memvalidasinya di pintu masuk. Untuk mengatasi masalah ini, kami mengembangkan layanan 'Tiket Wajah' menggunakan Amazon Rekognition. Kini peserta dapat dengan cepat memverifikasi pembelian dibandingkan menunggu dalam antrean untuk mendapatkan tiket atau memindai tiket kertas mereka saat masuk. Konser yang kami dukung tidak lagi memiliki antrean dan para peserta telah menikmati kenyamanan dan pengalaman menyenangkan menggunakan sistem 'Tiket Wajah' baru kami. Saat mengembangkan layanan ini, kami membandingkan Rekognition dengan layanan analisis wajah lokal lainnya, dan akhirnya memutuskan untuk menggunakan Rekognition karena skalabilitasnya dengan S3 serta integrasi tanpa batas dengan layanan AWS lainnya.”
Hyojin Kim, Chairman - K-STAR Group
Software Colombia adalah perusahaan pengembangan perangkat lunak AI dan ML tingkat atas yang menyediakan solusi teknologi mutakhir secara global, yang fokus pada inovasi, kualitas, dan kepuasan klien pada lebih dari 300 proyek aktifnya.
“Tantangan utama kami adalah menerapkan sebuah platform autentikasi pengguna yang tidak hanya kuat, tetapi juga cepat dan akurat. Amazon Rekognition dengan API deteksi Face Liveness-nya telah membantu kami mengatasi tantangan tersebut. API Amazon Rekognition yang baru ini memungkinkan kami membangun proses pengenalan wajah biometrik internal untuk membantu kami mengurangi serangan dan risiko penipuan identitas hingga 95% sehingga membuat penerbitan sertifikat digital X509 serta proses tanda tangan kami menjadi lebih aman dan efisien. Kemampuan untuk memberi pelanggan kami opsi untuk mengautentikasi dan memverifikasi identitas mereka menggunakan kamera ponsel juga menjadikan layanan kami lebih inklusif dan tersedia di seluruh wilayah."
Alex Chacón, Software Colombia CEO
Q5id
Q5id memberi konsumen dan pebisnis sebuah solusi Manajemen Identitas Terbukti yang kuat untuk membantu pelanggan memverifikasi identitas dan mengamankan organisasi.
"Q5id difokuskan pada pembuktian identitas individu versus asumsi validitasnya. Tujuan kami adalah untuk memberikan tingkat jaminan tertinggi guna mengidentifikasi dan memverifikasi bahwa individu tersebut sesuai dengan identitas untuk klien jasa keuangan kami dan pelanggan mereka. Kami mencapai hal ini dengan bekerja dengan API Verifikasi Identitas Amazon Rekognition dan kemampuan pengenalan wajahnya, kemudian mengintegrasikan perangkat lunak milik kami untuk membangun produk dan layanan kami. AWS membantu kami meningkatkan dan menyeimbangkan pola identifikasi pengenalan wajah yang kami gunakan untuk mencapai tingkat kesalahan penerimaan sebesar 1 dalam 933 miliar – angka yang melebihi 100 kali populasi dunia."
Becky Wanta, Kepala Petugas Teknologi (Chief Technology Officer) - Q5id
Pelajari selengkapnya tentang harga Amazon Rekognition