Биометрия

Биометрики существуют самые разные: речь, лицо, отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза и т. п. Компании хотят с помощью доступных инструментов биометрики решать возникающие проблемы и убыстрять обслуживание клиентов.

«Мы рассматриваем все возможности, но используем те, которые считаем реализуемыми – желательно быстро, недорого и с нужной степенью эффективности», – говорит Павел Гурин, советник председателя правления «Почта Банка».

Сейчас банк применяет в процессах идентификации отпечатки пальцев и изображение лица, а также голос. Отпечатки пальцев используются для проверки при входе в мобильное приложение, и этот современный способ находит позитивные отзывы у клиентов. Но предстоит решить еще одну основную задачу – интегрировать в мобильное приложение другие способы надежной идентификации, дав клиентам возможность не только получать информационное обслуживание, но и совершать активные операции: переводы, операции с вкладами, получение кредитов.

Голосовая биометрия на сегодняшний день самая спорная и сложная биометрическая технология. Она также исследуется в «Почта Банке» в рамках пилотных проектов для автоматического обслуживания клиентов.

Система распознавания лиц на платформе VisionLabs Luna используется наиболее активно, причем сразу в трех направлениях. Компании могут применять ее для идентификации своих сотрудников, которые работают в корпоративных системах и имеют доступ к важной информации, а также для распознавания клиентов на всех этапах кредитного процесса. Кроме того, к ней часто прибегают, чтобы обслужить клиентов, если они приходят в офис без паспорта, или когда у сотрудников появляются сомнения в том, что человек является тем, за кого себя выдает.

«Распознавание лиц – хороший мотор, но сам по себе он никуда не поедет, – подчеркивает Гурин. – Ему нужно шасси для приложения своих усилий и “топливо”, которое будет подаваться на вход. Важно понимать, где эта технология применима, и уметь встроить ее в операционные процессы». Систему распознавания лиц начали внедрять еще во времена «Лето Банка», после вхождения которого в структуры «Почты России» проект стал самым большим среди подобных в мире.

«Когда к нам приходит новый клиент, мы его фотографируем и уже в этот момент можем проверить наличие его данных в имеющейся базе по определенным правилам», – продолжает Гурин. Во-первых, проверяется, не известен ли он как мошенник. Во-вторых, не совпадает ли его изображение с фотографиями в других клиентских записях (в некоторых случаях – например, при замене паспорта – такое совпадение легитимно). А вот изменение лица у уже имеющегося клиента точно является поводом для разбирательства.

Однако такой, казалось бы, позитивный факт, как полное совпадение сделанной фотографии с уже имеющейся, также должен заставить насторожиться. Скорее всего, сотрудником банка была по каким-то причинам использована старая фотография клиента, и тогда есть повод заподозрить этого сотрудника в недобросовестности.

Стоит отметить, что распознавание лиц за последние несколько лет прошло достаточно большой эволюционный путь. Стало возможным надежное распознавание женщин с «боевым» макияжем, а также людей, меняющихся с возрастом, полнеющих или, наоборот, худеющих. Нейронные сети сделали шаг вперед, и теперь машина распознает людей лучше, чем человек, – для нее не проблема поворот головы на 45 градусов, очки, растительность на лице.

Дисциплинирующий эффект

«Мы – банк и умеем считать деньги. И именно поэтому мы активно используем технологии, связанные с распознаванием изображений», – подчеркивает Гурин. Фотокамеры стоят недорого, в свое время банк их покупал по несколько сотен рублей. Сейчас цена, конечно, несколько поменялась. Это исключительно вопрос целесообразности: если бы требовалось защитить одно централизованное хранилище с деньгами, были бы использованы все доступные биометрические технологии. Это было бы очень дорогое решение, но приемлемое для однократного выполнения критически важной задачи. Количество же отделений «Почта Банка» измеряется десятками тысяч, и средства, потраченные сверх нормы на их обустройство, выливаются в очень значительные суммы. Именно распознавание лиц на основе фотоизображений стало наиболее эффективным инструментом, позволяющим решить сразу несколько проблем.

Стоимость внедренного решения оказалась в пределах 10 млн руб., а серверные мощности и поддержка увеличили стоимость проекта еще в два-три раза. Однако полученные финансовые результаты позволяют говорить, что проект уже давно окупился.

Павел Гурин, советник председателя правления «Почта Банка»: «Технологии распознавания лиц за последние несколько лет прошли достаточно большой путь с точки зрения качества работы. Стало возможным надежное распознавание женщин с “боевым” макияжем, а также людей, меняющихся с возрастом, полнеющих или, наоборот, худеющих»

«Когда мы провели первый анализ своей базы клиентов, которых фотографировали на протяжении нескольких лет, обнаружили там фотографии Бреда Питта и прочих знаменитостей, животных, пальм и стульев», – рассказывает Гурин. Поскольку у банка 4,5 млн клиентов, а за время работы обрабатывались заявки гораздо большего числа людей, это неудивительно. Очевидно, что в отсутствие эффективного контроля правила оформления кредитных заявок грубо нарушались. Сейчас с подобной недобросовестностью сотрудников удается бороться.

Уже само наличие систем биометрической идентификации влияет на сокращение числа инцидентов. Когда становится известно, что банк использует подобные технологии, количество мошеннических действий резко снижается. У злоумышленников работает «сарафанное радио», а сотрудники учатся на своих ошибках.

«На пилотном этапе, в первое время после запуска процедуры распознавания, было очень много случаев, когда обнаруживались похожие лица у разных клиентов, – говорит Гурин. – Когда банк официально объявил о наличии системы биометрической идентификации, инцидентов стало намного меньше, и сейчас можно сказать, что число пойманных за руку людей относительно невелико». За 2016 год система обнаружила 4,5 тыс. повторно используемых фотографий, и выдача по ним новых кредитов не была допущена. Было отловлено 9,2 тыс. явно мошеннических заявок, когда за кредитом приходил неизвестный банку человек и предъявлял паспорт, уже имевшийся в банковской базе. Предотвращено сомнительных операций на общую сумму 1,5 млрд руб. Хотя справедливости ради следует отметить, что наверняка не все из них в итоге закончились бы потерей денег.

Правоохранительным органам удалось передать лишь четверых мошенников. Задерживать их в отсутствие сотрудников полиции – непростое дело. Впрочем, банк и не делает на этом акцента: гораздо важнее предотвратить мошенничество и не рисковать своими деньгами.

Что касается системы аутентификации собственных сотрудников, то экономия от замены SMS-информирования при входе в систему на фотографирование составила 3,5 млн руб. в год. Кроме того, предотвращено более 600 попыток входа в системы под учетной записью своих коллег. В числе прочего это было связано с попытками сдачи экзаменов за других людей в полностью дистанционной системе обучения и контроля знаний. Наличие массы необученных и не желающих учиться сотрудников, да еще готовых к мошенническим действиям, не могло радовать руководство, однако сейчас такие возможности обмана со стороны персонала полностью исключены.

Ощутимое проявление работы системы заключается также в снижении роли человеческого фактора и ускорении процессов обслуживания. Никакой банк не хочет затруднять жизнь добросовестным клиентам. Значительная часть функций по проверке паспортов и личностей граждан перенесена на биометрию. Операции стали проходить гораздо быстрее – это нравится клиентам и экономит время сотрудникам.