Размер шрифта
Маленький текст
Средний текст
Большой текст

Наука и власть

Shutterstock

Как наука банки охраняет

Система от резидента Фонда «Сколково» предотвращает финансовое мошенничество

Юлия Алексеева

Разработка сколковской компании VisionLabs для предотвращения мошенничества, основанная на технологии распознавания лиц, позволила банкам сэкономить в 2015 году более четырех миллиардов рублей.

Компания VisionLabs была создана в 2012 году специалистом в области компьютерного зрения Александром Ханиным и экспертом в области IT-технологий Алексеем Нехаевым. Ханин разработал алгоритм распознавания лиц на основе технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Идея превратилась в стартап после того, как проект получил 980 тысяч рублей инвестиций от Фонда Развития Интернет-Инициатив (ФРИИ). Сейчас у VisionLabs есть несколько систем, одна из которых – FPS.Bio – используется в банках для идентификации и верификации клиентов и сотрудников, когда требуется подтверждение личности.

Всего за три года VisionLabs вошла в тройку мировых лидеров в области распознавания образов. В 2014 году компания заключила контракт с Бюро кредитных историй «Эквифакс», по условиям которого по России начался запуск системы в ряде банков страны. Кроме того, благодаря статусу резидента Фонда «Сколково», компании удалось пройти процесс акселерации и познакомиться с представителями компании Intel.

По словам вице-президента, исполнительного директора ИТ-кластера Фонда «Сколково» Игоря Богачева, «VisionLabs — удачный пример того, как прорывная технология (нейронные сети для распознавания лиц) сочетается с точно выбранным сегментом рынка для коммерциализации (финансовый сектор), умело построенной командой, соединяющей представителей науки и бизнеса, и правильным местом для реализации проекта – Сколково».

Сейчас несколько десятков банков, в числе которых Тинькофф Банк, МТС-банк, Почта-банк, подключены к системе предотвращения мошенничества FPS.Bio, которая, в свою очередь, работает на платформе распознавания лиц VisionLabs LUNA.

В этой системе ключевую роль играет составление портретов, которые разработчики называют «биометрическими».

«Здесь слово «биометрия», наверное, несколько некорректна, оно используется по старинке. Биометрия – это определение ключевых точек лица и расстояния между ними, и на основе этого принимается решение о похожести или непохожести того или иного портрета. Сейчас, с приходом революции совершенных, глубоко обученных нейронных сетей, система сравнения изображений кардинально отличается. Поэтому если говорить про наш «биометрический» портрет, то это цифровой ключ, который описывает миллионы параметров лица и зашифровывает их бинарным кодом», — рассказал корреспонденту «Газеты.Ru» со-основатель компании VisionLabsАлексей Нехаев.

«Сердцем» системы является нейронная сеть, которая в течении нескольких секунд составляет «биометрический» портрет клиента, идентифицирует и верифицирует его, сравнивая сначала с фотографией в паспорте, а после с миллионами идентичных портретов и с базами лояльных клиентов и должников.

Далее система выдает информацию финансовому учреждению, которое на основе полученных данных принимает кредитное решение. Система очень стабильна, а вероятность ошибки ничтожно мала – 10-8. Более того, система повышает скорость обслуживания повторных клиентов и предотвращает внешнее и внутреннее кредитное мошенничество, то есть получение займов по подложному паспорту. На данный момент в базе находятся уже 70 миллионов биометрических портретов по 30 миллионам физических лиц – 40% активного населения страны.

В 2015 году экономия банков, которая стала возможной благодаря использованию системы резидента «Сколково», составила более четырех миллиардов рублей.

Этот показатель рассчитывается как сумма кредитов, которые не были выданы в силу обнаружения мошеннических схем, поддельных и украденных документов. В дальнейшем разработчики надеются, что этот показатель возрастет, а объем мошеннических операций, который с каждым годом растет, уменьшится.

Технология распознавания лиц также сейчас очень перспективна для верификации платежей: ее уже начали использовать некоторые крупные компании, например, MasterCard, Google, Amazon и другие.

«Так как в любых платежах требуется подтверждение личности плательщика, эта потенциальная технология может также заменить уже существующие способы подтверждения транзакции, в том числе и в мобильных платежах, конечно. И, с точки зрения пользовательского опыта, мы наблюдаем за тем, как это все происходит в странах Европы, в Америке. Пользователи адекватно реагируют, они принимают этот способ работы», — добавил Нехаев.