Amazon Rekognition を利用した ID 検証

ML を使用してユーザー ID をオンラインで検証する

ID 検証を利用すべき理由

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 (ML) を利用した顔バイオメトリクスは、オンラインでのユーザー ID 検証に役立ちます。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 ををオンラインで検証できます。機械学習の専門知識は必要ありません。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。

ID 検証の利点

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、実地ではなく、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。

Amazon Rekognition の事前トレーニング済みでカスタマイズ可能な API を使用して、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。

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。

 

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全般

全般

Amazon Rekognition Face Liveness は、実際のユーザーのみがサービスにアクセスできること (なりすましを使用する悪意のあるユーザーがアクセスできないこと) を検証するのに役立ちます。印刷された写真、デジタル写真、デジタルビデオ、3D マスクなどのなりすましや、事前に録画されたビデオやディープフェイクビデオなど、カメラを迂回するなりすましも検出できます。

Amazon Rekognition 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。

Amazon Rekognition 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。

Amazon Rekognition Face Index および Search は、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するのに役立ちます。

Amazon Rekognition 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、いくつかのアノテーション付き画像を使用してカスタム ML 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種類の身分証明書を検出することもできます。

Amazon Rekognition 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

    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、ID 検証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 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するのにも役立ちました。

    Aella Credit、CTO 兼共同創業者、Wale Akanbi 氏
  • AU Small Finance Bank

    インド最大の小規模金融機関 (資産負債ベース) である AU Small Finance Bank (AU Bank)は、2020 年からビデオ KYC による新規顧客の取り込みに成功し、900 の銀行タッチポイントにおいて現在 270 万人を超える顧客をサポートしています。

    AWS は WorkApps プラットフォームに必要なスケーラビリティと信頼性を提供してくれました。また、クラウドベースのソリューションにより、市場投入や価値実現までの時間が著しく短縮されました。

    AU Small Finance Bank 最高情報責任者 Ankur Tripathi 氏
  • Carbon

     

    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 月に、Carbon はローン申し込み処理用のモバイルアプリをリリースしました。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。Amazon Rekognition では画像分析をモバイルアプリに簡単に追加でき、高精度の顔分析を実現できるため、当社は Amazon Rekognition を選びました。

    OneFi、Head of IT Infrastructure Engineering、Olawale Olaleye 氏
  • Software Colombia

    Software Colombia は、最先端のテクノロジーソリューションをグローバルに提供するトップクラスの AI および ML ソフトウェア開発企業であり、300 を超えるアクティブなプロジェクトにおいて、イノベーション、品質、お客様満足度に重点を置いています。

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    当社の主な課題は、強力でありながら高速かつ正確なユーザー認証プラットフォームを実装することでした。Amazon Rekognition とその Face Liveness 検出 API がそれを実現するのに役立ちました。この新しい Amazon Rekognition API により、社内で生体認証による顔認識プロセスを構築できるようになりました。これにより、ID なりすまし攻撃とリスクを最大 95% 軽減でき、X509 デジタル証明書の発行と署名プロセスの安全性と効率性が向上しました。また、電話のカメラを使用して認証と ID 検証を行うオプションをお客様に提供できることで、当社のサービスはよりインクルーシブになり、複数の地域で利用できるようになりました。

    Software Colombia、CEO、Alex Chacón 氏
  • Q5id

    Q5id は、消費者と企業に堅牢な Proven Identity Management ソリューションを提供し、顧客が本人証明を行い、組織を保護するのに役立ちます。

    Q5ID のお客様の声を動画で見る

    Q5id は、個人の本人性を証明することと、その正当性を推測することに重点的に取り組んでいます。当社の目標は、金融サービスのクライアントとその顧客向けに、個人の本人性を識別および検証するに際して最高レベルの保証を提供することです。当社では、Amazon Rekognition Identity Verification API とその顔認識機能を使用してこれを実現し、独自のソフトウェアを統合して製品とサービスを構築しています。AWS は、9,330 億分の 1 の他人受入率 (世界人口の 100 倍を超える数字) を達成するために当社が使用する顔認識識別パターンを改善し、バランスを取るのをサポートしてくれました。

    Q5id、Chief Technology Officer、Becky Wanta 氏