Amazon Rekognition を利用した ID 検証

機械学習を利用して、オンラインでユーザー ID を検証します。

実地でのユーザー ID 検証は、スケールに時間とコストがかかり、ユーザーにとって摩擦が大きくなります。機械学習を利用した顔バイオメトリクスにより、オンラインでのユーザー ID 検証が可能になります。Amazon Rekognition は、事前にトレーニングされた顔認識および分析機能を提供します。これらの機能をユーザーのオンボーディングおよび認証ワークフローに迅速に追加して、オプトインしたユーザーの ID 検証をオンラインで実行できます。機械学習の専門知識は不要です。Amazon Rekognition を利用すると、不正なアカウントや重複するアカウントを検出しながら、数秒でユーザーのオンボーディングと認証を行うことができます。その結果、ユーザー数をより早く増やし、不正行為を減らし、ユーザー検証コストを削減することができます。

What's Amazon Rekognition Identity Verification (Amazon Rekognition ID 検証とは) (1:22)

利点

ユーザー数をより速く増やす

オンボーディング時間を短縮し、ユーザーの利便性を高めることで、より多くの訪問者を顧客にコンバージョンします。Amazon Rekognition を利用すると、オンラインで世界中のどこからでもユーザーを数秒で検証でき、1 時間あたり数百から数百万の ID 検証にスケールできます。 ユーザーは、実地で訪問しなくても、オンラインでサービスにアクセスできるようになりました。

不正行為を減らす

オンラインの視覚的な ID 検証でパスワードベースの認証を補完することにより、不正防止機能を強化します。ユーザーの自撮り写真を、身分証明書の写真または既存のユーザーの写真のコレクションと比較することにより、不正なアカウントの開設や取引を防ぎます。

コストとオーバーヘッドを削減する

Amazon Rekognition の事前トレーニング済みでカスタマイズ可能な API を利用して、実地での ID 検証の時間とコストを削減します。Amazon Rekognition を利用すると、独自の ML インフラストラクチャを構築および管理することなく、ユーザーをオンラインでオンボーディングおよび認証できます。

仕組み

Amazon Redshift データ共有の仕組み

特徴

自撮り写真を検証する

Amazon Rekognition の Face Detection は、ユーザーの自撮り写真が正しくキャプチャされていることを検出するのに役立ちます。写真に顔が写っているかどうかを検出できます。また、バウンディングボックスのサイズ、姿勢、明るさ、シャープネス、目が開いていること、口が開いていること、眼鏡をかけていることなどの予測属性を利用して、画質を判断することもできます。

CBS

自撮り写真とユーザー ID を比較する

Amazon Rekognition の Face Comparison は、2 つの顔の類似性を測定して、それらが同じ人物であるかどうかを判断するのに役立ちます。ユーザーの自分撮り写真と身分証明書の写真の類似度スコアの予測をほぼリアルタイムで受け取ることができます。

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重複するユーザーを検出する

Amazon Rekognition の Face Index および Search を使用すると、既存のユーザーの顔コレクションを作成し、コレクション内のすべての顔に照らして新しいユーザーの自撮り写真を検索して、重複または不正なアカウント作成の試みを検出できます。

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身分証明書を分類する

Amazon Rekognition の Object Detection は、運転免許証やパスポートなどのユーザーの身分証明書の種類を判別するのに役立ちます。また、Amazon Rekognition Custom Labels を使用して、いくつかの注釈付き画像を使用してカスタム機械学習モデルをトレーニングすることにより、お住まいの地域に固有の身分証明書の種類を検出することもできます。

ユーザーデータを抽出する

Amazon Rekognition の Text Detection は、名前、発行日、年齢、ID 番号など、ID カード上の重要なテキストを抽出するのに役立ちます。この情報をユーザー申請フォームのデータと比較できます。

お客様

Aella Credit では、生体認証、雇用主、携帯電話のデータを使用して、新興市場で収入源を証明できる個人に即時ローンを提供しています。

「新興市場では、本人確認が大きな課題でした。新興市場の数十億人のユーザー向けに信用貸しの文化を構築するうえで、ユーザーの身元を適切に確認する機能が必要でした。当社のモバイルアプリケーションで本人確認に Amazon Rekognition を使用することで、確認エラーが大幅に減り、ビジネスを拡大できるようになりました。今では、人間が操作しなくても個人の身元をリアルタイムで検出し、確認できるようになったため、商品にすばやくアクセスできます。よく宣伝されているさまざまなソリューションを試しましたが、さまざまな肌の色合いを正確に認識できるものはありませんでした。Amazon Rekognition を使うことで、当社の市場でお客様の顔を効果的に認識できるようになりました。また、KYC にも有効で、重複するプロファイルや重複するデータセットを検出できるようにもなりました」

Aella Credit、CTO 兼共同創設者、Wale Akanbi 氏

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Banco de Bogotá

150 年の運用経験を持つ Banco de Bogotá は、Aval Group の一員であり、その資産でコロンビアの銀行システムにおいて第 2 位にランクされており、国内の主要なプレーヤーとしての地位を確立するに至っています。

「AWS により、当行は、コロンビアでローンおよびクレジット商品を発売する最初の銀行となることができました。これらは、当行のデジタルチャネルから 5 分未満で購入できます」

Bank of Bogotá、テクノロジーリーダー、デジタル戦略およびデータ部門ディレクター、Gabriel Morris 氏

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Banco Inter SA

Banco Inter SA は、銀行、投資、クレジット、保険の完全なサービスを提供するほか、ブラジルで最高の小売業者が集うモールを運営しています。1,100 万人の顧客を抱える同社は、94 億 BRL の大きなクレジットポートフォリオ、33 億 BRL の株主資本、および 198 億 BRL の総資産を保有しています。

「3 年前、当社は 1 日に 200 の口座を開設していました。今日、日々 29,000 のアカウントが開設されており、Amazon Rekognition なしでは、当社はこれを実行するための俊敏性を備えることはできません」

Banco Inter、機械学習エンジニア、Bruno Picchioni 氏

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CreditVidya

CreditVidya はインドに本社を置くスタートアップ企業であり、そのアンダーライティングテクノロジーにより、2 億 5,000 万人を超える金融面で排除された市民に国のローンマーケットを開放しています。CreditVidya は、Amazon Rekognition を利用して間もなく本番稼働を開始する予定です。これにより、アプリケーションに顔認識が追加されます。

「当社では、電子的な『Know Your Customer』(本人確認) プロセスを完了するために、Amazon Rekognition を利用する予定です。ユーザーがアップロードした ID カードと自撮り写真を比較して、申請者が自分の ID カードをアップロードしていることを確認します」

CreditVidya、IT およびセキュリティ担当 VP、Srikanth Gaddam 氏

Carbon は、OneFi が運営するデジタル金融サービスプラットフォームで、Android 用モバイルアプリケーションを使用して銀行口座を開設できない西アフリカの個人にサービスを提供しており、ダウンロード数は 90 万件を超えています。

「2016 年 5 月より、Carbon はローン申し込み処理用のモバイルアプリケーションの提供を開始しました。モバイルアプリケーションでは、これまでにもまして速いペースで、画像が絶えず生成され、利用されています。Carbon では、不正行為の検出とリスクの分析を行うために画像分析を行うニーズの高まりに対応する必要がありました。当社は、アップロードした画像で人間の顔が検出されるかどうかを確認し、性別、身元などの他のラベルを識別できる必要がありました。当社が Amazon Rekognition を選んだのは、画像分析をモバイルアプリケーションに簡単に追加でき、高精度の顔分析を実行できるためでした」

OneFi、IT インフラストラクチャエンジニアリング担当リーダー、Olawale Olaleye 氏

K-STAR Group は、コンサートチケットの販売と支払いのサービスを提供するエンターテイメント企業です。 

「当社は、エンターテイメント企業として、コンサートチケットの販売と支払いのサービスを提供しています。コンサート会場では、紙のチケットを購入したことを証明するために長い列に並び、入場時にはそのチケットを確認するために再び長い列に並ぶ必要がありました。この問題を解決するために、当社は Amazon Rekognition を使用して "Face Ticket" サービスを開発しました。今では、入場者は、チケットを受け取ったり、入場時に紙のチケットをスキャンしたりするために列に並ばなくても、購入をすばやく証明することができます。当社がサポートするコンサートでは、入場者は列に並ぶ必要がなく、"Face Ticket" という新しいシステムを簡単かつ快適に利用しています。当社はこのサービスを開発する際に、Rekognition と現地で提供されている他の顔分析サービスを比較しました。最終的に、S3 とのスケーラビリティと AWS の他のサービスとのシームレスな統合が決め手となり、Rekognition を使用することに決めました。」

K-STAR Group、Chairman、Hyojin Kim 氏

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