Verifica dell'identità con Amazon Rekognition

Verifica dell'identità utente online con il ML

Perché utilizzare la verifica dell'identità?

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 (ML) può aiutare a verificare l'identità di un utente online. Amazon Rekognition offre funzionalità di riconoscimento facciale e analisi pre-addestrate che si possono 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 competenza di ML. 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.

Vantaggi di Verifica dell'identità

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.

Riduci i tempi e i 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.

Rafforza le 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 di un selfie dell'utente con un'immagine del documento di identità o la raccolta di immagini degli utenti esistenti.

 

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Domande generali

Domande generali

Amazon Rekognition Face Liveness aiuta a verificare che solo gli utenti reali, e non i malintenzionati che utilizzano falsificazioni dell'identità, possano accedere ai 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.

Il rilevamento facciale 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.

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.

L'indice facciale e la ricerca di Amazon Rekognition aiutano a creare una raccolta di volti di utenti esistenti e a cercare le immagini dei selfie di nuovi utenti tra tutti i volti di una raccolta per rilevare tentativi di creazione di account duplicati o fraudolenti.

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 regione addestrando un modello di ML personalizzato con alcune immagini annotate.

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

    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, ha agevolato le pratiche di Know Your Customer (KYC) permettendoci di scoprire profili sovrapposti e set di dati duplicati.

    Wale Akanbi, CTO e cofondatore presso Aella Credit
  • AU Small Finance Bank

    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 offre la scalabilità e l'affidabilità necessarie per la piattaforma WorkApps e i nostri time-to-market e time-to-value sono notevolmente accelerati con una soluzione basata su cloud.

    Ankur Tripathi, Chief Information Officer, AU Small Finance Bank
  • Carbon

     

    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 presso OneFi
  • Software Colombia

    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.

    Leggi le storie di successo

     

    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 presso Software Colombia
  • 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.

    Guarda il video della testimonianza di Q5ID

    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 presso Q5id