Современные методы биометрической верификации актуальны для компаний из разных сфер: от банков и медицинских организаций до государственного сектора и путешествий. Она позволяет узнавать пользователей по голосу и лицу. В основе этой системы — machine learning, нейросети, DeepLearning и компьютерное зрение. Узнать больше о подобных технологиях можно у специалистов MTS AI.

Где и как используют биометрическую идентификацию?

Системы электронного документооборота, страховые службы, пенсионные фонды применяют проверку биометрических данных для авторизации граждан по голосу и лицу, идентификации личности. Этот подход позволяет защитить конфиденциальную информацию, исключить мошеннические действия. В банках с помощью биометрии проводится авторизация клиентов в колл-центрах, приложениях с целью обезопасить их финансы, сохранить в тайне платежную и другую информацию. Корпоративный сектор использует технологию биометрической верификации для простого учета рабочего времени, контроля доступа. Аналогичными целями, такими как защита персональных данных и безопасность от мошенников, обусловлено применение биометрии в ритейле, здравоохранении.

Биометрические данные крайне сложно подделать, но в то же время их проще использовать, чем просить пользователя пройти идентификацию с помощью паролей и кодов на телефон, email. Подобные решения реализуют проверку личности с высочайшей точностью, снижают временные затраты и делает использование персональных данных в коммерции проще для компаний и их клиентов.

Проблемы традиционных методов верификации

  • Подтверждать личность с помощью паролей, кодов, кодовых слов небезопасно: клиент может забыть или потерять их, передать данные мошенникам.

  • Паспортные данные могут быть украдены и применены в незаконных транзакциях без ведома клиента.

  • Операторы контакт-центров, которые проводят аутентификацию, могут совершать ошибки, не распознавая мошенника.

  • Клиенты вынуждены тратить время, чтобы дождаться смс с кодом, перейти по ссылке и выполнять другие действия.

Аутентификация в приложениях

Комплексные разработки для мультимодальной верификации можно интегрировать в любые приложения. Они распознают пользователя за несколько секунд и открывают ему доступ к различным сервисам: счетам, покупкам, медицинским данным.

Плюсы для клиентов:

  • Простой доступ без лишних данных;

  • Высокая защита от мошенничества;

  • Надежность и точность работы.

Плюсы для компаний, внедряющих решение:

  • Повышение лояльности клиентов;

  • Сокращение временных затрат для получения вашей услуги;

  • Потенциальный рост среднего чека и жизненного цикла клиента.

Аутентификация в контактных центрах

С помощью ИИ система определяет личность человека по ряду уникальных характеристик голоса: тембра, высоты, особенностей дикции и интонирования. Нейросеть выявляет и запоминает уникальные особенности голосов людей, постоянно обучаясь на получаемых данных.

Плюсы для клиентов:

  • Не нужно запоминать или скрывать от подслушивания пароли;

  • Услуги легко получить даже при звонке с другого номера.

Преимущества для компаний, внедряющих решение:

  • Более быстрое обслуживание клиентов;

  • Рост FCR;

  • Усиленная защита данных;

  • Повышение лояльности клиентов.

Почему бизнесу стоит выбрать подобное решение?

  • Распознавание личности звонящего и подтвердить ее за счет голосовой биометрии за несколько секунд. ИИ гарантирует безопасность и конфиденциальность транзакций.

  • Системы, аналогичные Liveness от VisionLabs, обеспечивают непрерывную идентификацию личности по голосу в процессе разговора, что повышает степень защиты от мошенничества.

  • EER (процент ошибок) верификации голоса у современных решений составляет менее 1% при тесте на русском языке.

  • Есть возможность интеграции с модулем речевой аналитики для поиска «узких» мест и оптимизации обслуживания клиентов.

Современные системы идентификации по лицу и голосу используют независимую от текста биометрию и поддерживают не только русский, но и другие языки. По желанию заказчика, чтобы повысить точности идентификации людей, говорящих на иностранном языке, можно дообучить систему на данных компании. Это займет по времени от одной недели и увеличит точность работы сервиса . Развернуть решение можно на серверах заказчика.