面部识别KYC服务 | 利用无与伦比的生物识别验证帮助企业打击欺诈

人工智能革命使企业能够利用技术的力量进行KYC验证。Shufti不断升级其人脸识别技术，使其与最新的人工智能工具保持同步，从而进一步提升企业在数字化时代打击欺诈的能力。

Shufti 部署的生物识别面部验证系统可增强 KYC 流程，使企业在引入新客户时能够显著降低欺诈率。

2021年，人​​工智能面部识别市场规模接近5亿美元，预计将大幅增长。 的美元13亿元 到 2028 年，面部识别技术迄今为止已成功降低了数字化互联世界中的生物识别欺诈率。

Shufti是如何利用机器学习来改进人脸识别技术的？让我们深入了解一下。

机器学习与人脸识别——天作之合

官方数据显示，世界人口已超过8亿。企业面临着如何获取、管理和处理每个人数据的挑战。即使人们可能没有意识到，人脸识别技术也已无处不在。从登录智能手机到访问私人和机密数据，人脸识别已成为打击欺诈的行业标准。

很多人并不知道，人脸识别背后其实是机器学习在默默地发挥作用。

什么是机器学习？

简而言之，机器学习是指通过开发算法和检测欺诈模式，使计算机系统能够基于其处理的海量数据集不断改进自身能力的过程。机器利用这些海量数据来开发算法，从而分解并解决程序员无法解决的复杂问题。

什么是人脸识别？

人脸识别 是一个意念波· KYC流程 Shufti 使用该工具来识别用户的独特特征，并确认他们是否真的是他们所说的那个人。

目前市面上大多数商用人脸识别系统并不十分先进，它们只是简单地将用户的面部图像与数据库中已有的数据进行匹配。而Shufti采用基于人工智能的人脸识别技术，能够学习每张脸的独特特征，确保其与数据库中的数据完全一致。例如，一张高分辨率的彩色人脸照片或许能够骗过普通的人脸识别系统，但却无法绕过人工智能工具。但这还不是全部。基于人工智能的工具还能学习并识别面部特征发生变化的人，例如，长出了胡须。

人脸识别技术最大的用途是通过打击身份盗窃来阻止欺诈行为。

面部识别技术的工业应用案例 

人脸识别技术可应用于多个行业，以增强安全性并打击欺诈行为。以下列举几个例子：

• 在医疗行业，集成生物识别设备可以帮助验证员工和患者的身份。此外，它还可以实现医务人员、医生和护士的自动签到和签退。
• 就像Apple Pay和Google Pay无需实体卡即可在零售店付款一样，生物识别设备也能实现同样的功能。这使得非接触式支付机制成为可能，只有经过验证的用户才能被扣款。同时，它也免去了顾客排长队的等待时间。
• 在教育和企业领域，面部生物识别技术可以自动完成教职工、学生和员工的签到和签退，而无需人工考勤。
• 银行必须遵循一系列严格的规定才能让用户注册。 AML/KYC法规包括视频 KYC 和活体检测。
• 博彩服务提供商可以采用超越传统且过时的“验证我已年满 18 岁”声明的方式来引导用户，以确保他们所接纳的客户已年满 18 岁。

Shufti 的面部识别系统如何提供帮助

我们的机器学习技术能够以99%的准确率帮助打击欺诈和阻止身份盗窃。最棒的是，随着越来越多的数据集被输入系统进行训练，我们的系统会随着时间的推移不断改进。这就是机器学习的魅力所在。

一旦我们的客户完成新客户或企业的用户注册，第一步就是进行OCR，即光学字符识别。它使我们能够从用户的身份证、驾驶执照或任何其他用于验证身份的身份证明文件中提取所有文本信息。

因此，一个完整的用户 身份验证 该过程只需几秒钟即可完成。我们的客户使用这项技术来验证最终用户的身份，并确保只有合法客户才能加入。

我们的技术亮点：

• 政治公众人物
• 受到制裁的个人和公司
• 来自高风险国家的高风险实体

我们用于 KYC 和人脸识别的身份验证技术内置了安全防护功能。我们的多层认证流程可确保数据始终免受黑客和欺诈者的侵害。

再加上 光学字符识别 结合活体检测技术，与传统验证方法相比，人脸识别过程安全可靠，速度也更快。

舒夫提 Pro 的 AI 驱动的活体检测、3D 深度感知和伪造图像检测功能 面部识别 帮助企业遵守不断变化的反洗钱/了解你的客户 (AML/KYC) 法规。了解我们如何帮助您打击网络犯罪。

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