Verificação de identidade com o uso do Amazon Rekognition

Verifique a identidade do usuário on-line usando ML

Por que escolher a verificação de identidade?

A verificação da identidade do usuário pessoalmente é mais lenta termos de escalonamento, custo e com alto impacto para os usuários. A biometria facial com machine learning (ML) pode ajudar na verificação da identidade de usuários on-line. O Amazon Rekognition oferece reconhecimento facial treinado previamente e analisa os recursos para que seja possível acrescentar rapidamente ao usuário os fluxos de trabalho de integração e autenticação para verificar a identidade dos usuários on-line escolhidos. Não é necessária experiência em ML. Com o Amazon Rekognition, é possível integrar e autenticar os usuários em segundos enquanto as contas fraudulentas e duplicadas são detectadas mais rapidamente. Consequentemente, é possível aumentar a quantidade de usuários rapidamente, reduzir fraude e diminuir os custos de verificação do usuário.

Benefícios da verificação de identidade

Converta mais visitantes em clientes diminuindo o tempo de integração e aumentando a conveniência do usuário. Com o Amazon Rekognition, é possível verificar os usuários on-line em segundos, em qualquer lugar do mundo, e escalar as verificações de identidade por hora de centenas para milhões. Agora, os usuários podem acessar os serviços on-line sem a necessidade de uma visita presencial.

Reduza o tempo e os custos da verificação de identidade pessoalmente ao usar APIs pré-treinadas e personalizáveis do Amazon Rekognition. Com o Amazon Rekognition, é possível integrar e autenticar os usuários on-line sem a necessidade de construir e gerenciar a própria infraestrutura de ML.

Fortaleça os recursos de prevenção contra fraudes complementando a autenticação baseada em senha com a verificação visual da identidade on-line. Evite a abertura de contas ou transações fraudulentas comparando a selfie do usuário com a foto da identidade do documento ou com a coleção de fotos existentes do usuário.

 

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Geral

Geral

O recurso Amazon Rekognition Face Liveness ajuda você a garantir que somente usuários reais, e não malfeitores que usam falsificações, possam acessar seus serviços. Você pode detectar falsificações apresentadas à câmera, como fotos impressas, fotos digitais, vídeos digitais ou máscaras 3D, bem como falsificações que ignoram a câmera, como vídeos pré-gravados ou deepfake.

O recurso Amazon Rekognition Face Detection ajuda a detectar se a selfie do usuário foi capturada corretamente. É possível detectar se o rosto está presente na imagem. Também é possível usar atributos previstos, como tamanho da caixa de delimitação, pose, brilho, nitidez, olhos abertos, boca aberta e óculos usados para determinar a qualidade da imagem.

O recurso Amazon Rekognition Face Comparison ajuda a avaliar a similaridade entre dois rostos para ajudar a determinar se eles são da mesma pessoa. É possível receber uma previsão de pontuação de similaridade para a selfie do usuário em relação à imagem do documento de identidade praticamente em tempo real.

O Amazon Rekognition Face Index e o recurso de Pesquisa ajudam a criar uma coleção de faces para usuários existentes e a pesquisa de selfies de novos usuários em relação a todos os rostos na coleção para detectar tentativas de criação de contas fraudulentas.

O recurso Object Detection do Amazon Rekognition ajuda a determinar o tipo do documento de identidade do usuário, como uma carteira de habilitação ou passaporte. Também é possível usar o Amazon Rekognition Custom Labels para detectar e identificar um único tipo de documento para a região ao treinar um modelo de ML personalizado com algumas poucas imagens anotadas.

O Amazon Rekognition Text Detection ajuda a extrair os principais trechos de texto em um documento de identificação, como nome, data de emissão, idade e número de identificação. É possível comparar as informações com os dados da ficha de inscrição do usuário.

Clientes

  • Aella Credit

    A Aella Credit concede empréstimos instantâneos a indivíduos com uma fonte de renda verificável em mercados emergentes usando dados biométricos, de empregadores e de telefonia móvel.

    A verificação e a validação de identidade são um grande desafio em mercados emergentes. A capacidade de identificar adequadamente os usuários é um obstáculo importante para a criação de crédito para bilhões de pessoas nesses mercados. Com o Amazon Rekognition para verificação de identidade, o nosso aplicativo móvel reduziu substancialmente os erros de verificação e nos permitiu escalar. Agora, podemos detectar e verificar a identidade de um indivíduo em tempo real, sem intervenção humana, agilizando assim o acesso aos nossos produtos. Experimentamos diversas soluções conhecidas, mas nenhuma das alternativas comuns conseguiu mapear precisamente os diversos tons de pele. O Amazon Rekognition nos ajudou a reconhecer eficazmente as faces dos clientes em nossos mercados. Além disso, o serviço nos ajudou a descobrir perfis sobrepostos e conjuntos de dados duplicados nas atividades de conhecimento do cliente (KYC).

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

    O AU Small Finance Bank (AU Bank), o maior banco de pequenas finanças da Índia (com base em ativos e passivos), ampliou com sucesso sua carteira de clientes com vídeos de KYC (Know Your Customer, conheça seu cliente) desde 2020, atendendo agora a mais de 2,7 milhões de clientes em 900 pontos de contato bancários.

    A AWS proporciona a escalabilidade e a confiabilidade necessárias para a plataforma WorkApps. Nossa entrada e valorização no mercado acelerou significativamente com essa solução baseada na nuvem.

    Ankur Tripathi, diretor executivo de informação, AU Small Finance Bank
  • Carbon

     

    Carbon é uma plataforma digital de serviços financeiros desenvolvida pela OneFi que oferece serviços para os indivíduos excluídos do sistema bancário na África Ocidental com um app móvel Android com mais de 900 mil downloads.

    Em maio de 2016, a Carbon lançou a aplicação móvel para o processo de solicitação de empréstimo. Com o app móvel, as imagens estão sendo constantemente geradas e consumidas em taxas mais rápidas do que antes. A Carbon precisou encontrar uma saída para a necessidade de crescimento de análise de imagem para detecção de fraude e análise de risco. Queríamos ser capazes de identificar se um rosto humano poderia ser de fato detectado em uma imagem carregada e identificar outras informações como gênero e identidade. Escolhemos o Amazon Rekognition devido a facilidade de acrescentar análise de imagem em nossa aplicação móvel, além da precisão de análise facial.

    Olawale Olaleye, diretor de engenharia de infraestrutura de TI - OneFi
  • Software Colombia

    A Software Colombia é uma empresa de desenvolvimento de software de IA e ML de primeira linha que fornece soluções de tecnologia de ponta em todo o mundo, com foco em inovação, qualidade e satisfação do cliente em mais de 300 projetos ativos.

    Leia a história de sucesso

     

    Nosso principal desafio foi implementar uma plataforma de autenticação de usuário robusta, rápida e precisa, e o Amazon Rekognition e sua API de detecção Face Liveness nos ajudaram a concretizá-la. Essa nova API do Amazon Rekognition nos permitiu criar um processo interno de reconhecimento facial biométrico que nos ajuda a mitigar ataques e riscos de falsificação de identidade em até 95%, tornando nossos processos de emissão e assinatura de certificados digitais X509 mais seguros e eficientes. A capacidade de oferecer a nossos clientes a opção de autenticar e verificar suas identidades usando uma câmera de telefone também torna nossos serviços mais inclusivos e disponíveis em várias regiões.

    Alex Chacón, CEO da Software Colombia
  • Q5id

    A Q5id fornece a consumidores e empresas uma solução robusta de Gerenciamento de identidade comprovada para ajudar os clientes a verificar identidades e proteger organizações.

    Assista o vídeo de testemunho do Q5ID

    A Q5id está focada em comprovar identidades individuais, e não em supor sua validade. Nossa meta é fornecer o mais alto nível de garantia para identificar e verificar se as pessoas são quem elas dizem ser para nossos clientes de serviços financeiros e os clientes deles. Conseguimos isso trabalhando com APIs de Verificação de identidade do Amazon Rekognition e seus recursos de reconhecimento facial. Em seguida, integramos nosso software interno para desenvolver nossos próprios produtos e serviços. A AWS nos ajudou a melhorar e equilibrar os padrões de identificação de reconhecimento facial que utilizamos e nos permitiu atingir uma taxa de aceitação falsa de 1 em 933 bilhões, um número que equivale a mais de 100 vezes a população mundial.

    Becky Wanta, diretor de tecnologia da Q5id