Verifica dell'identità con Amazon Rekognition

Verifica l'identità dell'utente online utilizzando il machine learning

La verifica dell'identità dell'utente in presenza è lenta nella scalabilità, costosa e arreca disturbo gli utenti. La biometria facciale basata sul machine learning può consentire la verifica dell'identità di un utente online. Amazon Rekognition offre funzionalità di riconoscimento facciale e analisi pre-addestrate che puoi aggiungere rapidamente ai flussi di lavoro di autenticazione e onboarding degli utenti per verificare l'identità online degli utenti che hanno aderito. Non è richiesta alcuna esperienza in materia di machine learning. Con Amazon Rekognition, è possibile eseguire iscrizione e autenticazione degli utenti in pochi secondi rilevando account fraudolenti o duplicati. Di conseguenza, è possibile far crescere gli utenti più velocemente, ridurre le frodi e i costi di verifica degli utenti.

Cos'è la verifica dell’identità di Amazon Rekognition (1:22)

Vantaggi

Far crescere gli utenti più velocemente

Convertire un maggior numero di visitatori in clienti riducendo i tempi di onboarding e semplificando il processo per l'utente. Con Amazon Rekognition, è possibile verificare gli utenti online in pochi secondi in qualsiasi parte del mondo e scalare da centinaia a milioni di verifiche dell'identità all'ora. Gli utenti possono ora accedere ai servizi online senza doversi recare di persona.

Riduzione delle frodi

Rafforzare le proprie capacità di prevenzione delle frodi integrando l'autenticazione basata su password con la verifica dell'identità visiva online. Protezione da aperture o transazioni fraudolente di account confrontando l'immagine del selfie dell'utente con l'immagine del documento di identità o la raccolta di immagini degli utenti esistenti.

Costi e spese generali ridotti

Riduzione di tempi e costi di verifica dell'identità di persona utilizzando le API pre-addestrate e personalizzabili di Amazon Rekognition. Con Amazon Rekognition, è possibile eseguire iscrizione e autenticazione degli utenti online senza costruire e gestire una infrastruttura ML.

Come funziona

Come funziona Amazon Rekognition Face Liveness

Funzionalità

Riconoscimento facciale

Amazon Rekognition Face Liveness ti aiuta a verificare che solo gli utenti reali, e non i malintenzionati che utilizzano falsificazioni dell'identità, possano accedere ai tuoi servizi. È possibile rilevare le falsificazioni dell'identità mostrate alla fotocamera, come foto stampate, foto digitali, video digitali o maschere 3D, oltre a falsificazioni che aggirano la fotocamera, come video preregistrati o deepfake.

Convalida dei selfie

Il rilevamento del volto di Amazon Rekognition contribuisce ad assicurare che l'immagine del selfie dell'utente sia stata acquisita correttamente. Puoi rilevare se un volto è presente nell'immagine. È possibile anche utilizzare attributi previsti come dimensione del riquadro di delimitazione, posa, luminosità, nitidezza, occhi aperti, bocca aperta e occhiali indossati per stabilire la qualità dell'immagine.

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Confronta l'immagine del selfie con l'ID utente

Il confronto facciale di Amazon Rekognition permette di misurare la somiglianza di due volti per aiutarti a determinare se si tratta della stessa persona. Puoi ricevere una previsione del punteggio di somiglianza per l'immagine del selfie di un utente rispetto all'immagine del documento di identità quasi in tempo reale.

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Rilevamento di utenti duplicati

L'indice facciale e la ricerca di Amazon Rekognition consentono di creare una raccolta di volti di utenti esistenti e di cercare l'immagine del selfie di nuovi utenti tra tutti i volti di una raccolta per rilevare tentativi di creazione di account duplicati o fraudolenti.

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Classificazione del documento d'identità

Il rilevamento oggetti di Amazon Rekognition consente di definire il tipo di documento di identità dell'utente, come la patente di guida o il passaporto. È possibile anche utilizzare le etichette personalizzate Amazon Rekognition per rilevare un tipo di documento di identità univoco per la tua regione addestrando un modello di machine learning personalizzato con alcune immagini annotate.

Estrazione dei dati dell'utente

Il rilevamento del testo di Amazon Rekognition consente di estrarre parti di testo chiave su una carta d'identità, come nome, data di emissione, età e numero di identificazione. È possibile confrontare queste informazioni con i dati del modulo di domanda dell'utente.

Clienti

Aella Credit offre prestiti istantanei a persone con una fonte di reddito verificabile nei mercati emergenti, utilizzando dati biometrici, del datore di lavoro e del telefono cellulare.

"La verifica e la convalida delle identità rappresentano una sfida importante per i mercati emergenti. La capacità di identificare gli utenti senza margine di errore è un ostacolo fondamentale nella costruzione del credito di miliardi di persone nei mercati emergenti. L'utilizzo di Amazon Rekognition per verificare l'identità nell'ambito della nostra applicazione mobile ha ridotto in modo significativo gli errori di verifica e ci offre scalabilità. Ora è possibile rilevare e verificare l'identità di un individuo in tempo reale senza alcun intervento umano, il che velocizza l'accesso ai nostri prodotti. Per quanto abbiamo provato varie soluzioni ben pubblicizzate, nessuna delle alternative più note è stata in grado di tracciare accuratamente le varie tonalità della pelle. Amazon Rekognition ci ha permesso di riconoscere efficacemente i volti dei nostri clienti all'interno dei nostri mercati. Inoltre, il requisito KYC del servizio ci ha aiutato a scoprire profili sovrapposti e set di dati duplicati."

Wale Akanbi, CTO & Co-Founder (direttore tecnico e cofondatore) - Aella Credit

AU Small Finance Bank (AU Bank), la più grande piccola banca finanziaria dell'India (basata su attività e passività), ha accolto con successo nuovi clienti con video KYC dal 2020 e supporta ora più di 2,7 milioni di clienti in 900 punti di contatto bancari.

"AWS fornisce la scalabilità e l'affidabilità necessarie per la piattaforma WorkApps e il nostro time-to-market e il time-to-value sono notevolmente accelerati con una soluzione basata su cloud".

Ankur Tripathi, Chief Information Officer, AU Small Finance Bank

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Banco de Bogotá

Vantando 150 anni di esperienza operativa, Banco de Bogotá fa parte del Gruppo Aval e si colloca al secondo posto nel sistema bancario colombiano per patrimonio, posizione che lo colloca tra i principali attori del paese.

"Grazie ad AWS, siamo diventati la prima banca in Colombia a lanciare prodotti di prestito e credito che possono essere acquistati in meno di 5 minuti sui nostri canali digitali".

Gabriel Morris, Technology Leader, Directorate of Digital Strategy and Data (responsabile tecnologia, direzione strategia digitale e dati) - Banca di Bogotá

Carbon è una piattaforma di servizi finanziari digitali basata su OneFi che fornisce servizi a persone non bancarizzate in Africa occidentale tramite un'app mobile Android che ha superato i 900.000 download.

"A maggio 2016 Carbon ha lanciato la sua app mobile per il processo di richiesta di prestito. Con l'app mobile, le immagini vengono costantemente generate e consumate a velocità più elevate rispetto al passato. Carbon doveva soddisfare la crescente esigenza di analisi delle immagini per il rilevamento delle frodi e l'analisi dei rischi. Volevamo essere in grado di identificare se in un'immagine caricata fosse stato davvero individuato un volto umano e identificare altre etichette come il genere e l'identità. Abbiamo scelto Amazon Rekognition per la sua facilità nell'aggiungere l'analisi delle immagini alla nostra app mobile e per l'accuratezza dell'analisi dei volti".

Olawale Olaleye, Head of IT Infrastructure Engineering (responsabile progettazione dell'infrastruttura IT) - OneFi

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CreditVidya

CreditVidya è una startup con sede in India la cui tecnologia di sottoscrizione sta aprendo il mercato dei prestiti del Paese a oltre 250 milioni di cittadini finanziariamente esclusi. CreditVidya ha in programma di entrare presto in funzione con Amazon Rekognition, che aggiunge il riconoscimento facciale alle applicazioni.

"Prevediamo di utilizzare Amazon Rekognition per completare i nostri processi elettronici volti alla conoscenza del cliente". Confronteremo le carte d'identità e i selfie caricati dagli utenti per garantire che i candidati carichino le proprie carte d'identità".

Srikanth Gaddam, vicepresidente IT e sicurezza, CreditVidya

Banco Inter

Banco Inter SA

Banco Inter SA offre servizi completi nel settore bancario, investimenti, credito e assicurazioni, oltre ad avere un centro commerciale che riunisce i migliori rivenditori del Brasile. Con 11 milioni di clienti, la società ha un portafoglio crediti ampliato di 9,4 miliardi USD di real, un patrimonio netto di 3,3 miliardi USD di real e un patrimonio totale di 19,8 miliardi USD di real.

"Tre anni fa abbiamo aperto 200 conti al giorno. Oggi registriamo 29.000 conti aperti ogni giorno e, senza Amazon Rekognition, non potremmo farlo".

Bruno Picchioni, Ingegnere del machine learning, Banco Inter

K-STAR Group è una società di intrattenimento che fornisce servizi di pagamento e biglietteria per concerti. 

"In qualità di società di intrattenimento, forniamo ai nostri clienti servizi di biglietteria e pagamento per concerti. Un punto dolente tipico dei concerti è la lunga fila che fanno i partecipanti per fornire la prova del biglietto cartaceo acquistato e poi farlo convalidare all'ingresso. Per risolvere questo problema, abbiamo sviluppato un servizio "Face Ticket"("biglietto facciale") utilizzando Amazon Rekognition. Ora i partecipanti possono verificare rapidamente il loro acquisto invece di fare la fila per prendere i biglietti o scansionare il biglietto cartaceo all'ingresso. I concerti che sosteniamo non hanno più file e i partecipanti hanno apprezzato la comodità e l'esperienza divertente dell'utilizzo del nostro nuovo sistema "Face Ticket". Durante lo sviluppo di questo servizio abbiamo confrontato Rekognition con altri servizi di analisi facciale locali e alla fine abbiamo deciso di utilizzarlo grazie alla sua scalabilità con S3 e alla perfetta integrazione con altri servizi AWS".

Hyojin Kim, presidente, K-STAR Group

Software Colombia è una società di sviluppo di software IA e ML di alto livello che fornisce soluzioni tecnologiche all'avanguardia a livello globale, con particolare attenzione all'innovazione, alla qualità e alla soddisfazione del cliente nei suoi oltre 300 progetti attivi.

"La nostra sfida principale era implementare una piattaforma di autenticazione utente solida, veloce e accurata e Amazon Rekognition e la sua API di rilevamento Face Liveness ci hanno aiutato a realizzarla. Questa nuova API Amazon Rekognition ci ha permesso di creare un processo di riconoscimento biometrico facciale interno che ci aiuta a mitigare gli attacchi e i rischi di spoofing dell'identità fino al 95%, rendendo i nostri processi di emissione e firma dei nostri certificati digitali X509 più sicuri ed efficienti. La possibilità di offrire ai nostri clienti la possibilità di autenticare e verificare la propria identità utilizzando la fotocamera del telefono rende inoltre i nostri servizi più inclusivi e disponibili in tutte le regioni".

Alex Chacón, CEO di Software Colombia

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Q5id

Q5id

Q5id fornisce ai clienti e alle aziende una valida soluzione di gestione dell’identità comprovata per aiutarli a verificare le identità e a proteggere le organizzazioni.

"Q5id vuole verificare le identità individuali e non limitarsi a considerarle valide. Il nostro obiettivo è offrire il livello di garanzia più alto per identificare e verificare la reale identità dei soggetti e proteggere così i clienti dei nostri servizi finanziari. Stiamo raggiungendo questo obiettivo lavorando con le API di verifica dell'identità di Amazon Rekognition e le sue funzionalità di riconoscimento facciale, integrando poi il nostro software proprietario per creare i nostri prodotti e servizi. AWS ci ha aiutato a migliorare ed equilibrare gli schemi di identificazione del riconoscimento facciale che utilizziamo per ottenere un falso tasso di accettazione di 1 a 933 miliardi, un numero superiore a 100 volte il totale della popolazione mondiale".

Becky Wanta, Chief Technology Officer (Direttore Tecnico) - Q5id

Guarda il video della testimonianza di Q5ID 

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