面部识别在金融行业的3个应用

对某些人而言,面部识别可能感觉像是一种人工智能技术,似乎只对需要它的客户有用。虽然安全和反欺诈解决方案具备主导地位,但面部识别软件也有许多可行的应用。

在金融行业尤其如此,身份验证在业务的几乎所有方面都发挥着重要作用。执法等部门也需要创新,但安全和公共安全仍然是他们的主要动力。

在本报告中,我们将研究AI面部识别软件,以用于金融行业中最突出的应用类型。我们将讨论金融机构希望通过面部识别和未来公司可能的创新来解决的业务问题。

我们将讨论基于机器视觉的面部识别软件的应用如下:

  • 验证贷款批准的客户身份
  • 通过区块链应用访问加密货币钱包
  • 为营销活动匹配类似的面孔

在我们开始概述金融行业中的面部识别应用程序之前,我们将分享我们对该领域的研究中最重要的见解。

金融中的面部识别 - 关键见解

生活在银行不足区域或偏远地区的人们可以使用面部识别在贷款申请中识别自己。这对那些不经常与银行打交道的人来说更有用,因为识别他们及其雇主的能力对于获得批准的贷款申请非常宝贵。亚马逊网络服务为西非的一家公司提供了便利,该技术可用于桌面和移动应用。

面部识别技术有可能在未来的加密经济发展中发挥重要作用。像Ubanx这样的公司已经在寻求AI供应商帮助他们对数字钱包和支持区块链的应用进行身份验证。

除了增加客户加密货币组合的安全性之外,还可以将该技术与区块链本身集成。用于安全认证的特定数据集可以保存在不可变的区块链上以防止欺诈。

金融机构可能需要探索公司中可以更彻底地从AI技术中受益的领域。这是因为在极少数情况下,面部识别被用于推动营销活动并增加公司网站流量。

虽然它可能不是所有营销需求的永久解决方案,尤其是对于财务,但营销活动开发的创造性方面的应用具有深远的可能性。

这些可能包括简单的演示和网络广告的免费试用,以及公司网站上的专用页面,潜在客户可以参与活动的病毒方面。或许这可能是一个行动呼吁,例如上传自拍照,看看你与公司的吉祥物有多接近。

验证贷款批准的客户身份

金融机构可以使用面部识别技术来识别客户并批准他们的贷款申请。为了确认应用程序是由附加名称的客户真正发送的,客户将使用移动应用程序拍摄他们的脸部图片并允许机器学习模型进行验证。

这加快了识别过程并且可能潜在地阻止客户需要与金融机构安排面对面的预约。

这也可以帮助那些人口较少的地区的金融机构,那里几乎没有银行业历史的大型新客户每天都在招聘。除了增加网络安全并使欺诈更容易识别之外,对于这种情况,高效的客户识别也是必不可少的。

当在分析欺诈申请时相对缺乏银行业历史时,面部识别等替代渠道可能变得更加重要。

来自顾客面孔图像的生物特征数据也可以与金融机构在批准贷款申请之前要验证的金融数据相关联。这将包括银行历史和信用评分,但也可能包括就业历史或社交媒体信息。

通过这种方式将生物识别数据连接到各个客户数据集可以使金融机构更容易快速审查贷款申请。它还可以帮助识别发送应用程序的客户,这将改善客户体验并允许人员专注于其他任务。

下面是一个演示视频,展示了用户如何使用亚马逊的“Amazon Rekognition”平台创建.net应用程序。这种类型的应用程序允许用户通过桌面和移动应用程序上的Web浏览器访问亚马逊面部识别技术支持的功能和服务。演示于6:18开始:

亚马逊网络服务声称已帮助Aella Credit 在贷款申请结束时验证其客户的身份。Aella Credit的移动应用程序允许西非的银行不足人士申请几乎没有银行业务历史的贷款。他们批准基于生物识别和雇主数据的请求,以验证稳定的收入和低风险阈值。

根据案例研究,亚马逊网络服务能够帮助Aella信用保存,并将他们的生物识别数据组织成类别,如图像,视频和政府颁发的ID。亚马逊声称Aella信用卡将面部识别准确率提高了40%。

很明显,面部识别可以为需要替代数据源和验证方法的区域的贷方提供独特的价值。在批准具有更典型数据量的贷款时,面部识别仍将为每笔交易提供额外的安全性和识别。

通过区块链应用访问加密货币钱包

面部识别还可用于访问数字帐户,例如用于加密货币的钱包。与移动银行应用程序类似,用户可以通过将智能手机的内置摄像头保持在视线水平来登录。这将允许应用程序扫描并识别用户的面部,并允许他们访问他们的加密货币余额和帐户信息。

加密货币平台可以通过在使用移动应用程序时为其客户提供额外的安全性和便利性而从中受益。一些机器学习模型还可以根据年龄和性别来检测和分类面部,这可以通过使用该生物识别数据来提供另一个安全通道。

另一个安全机会是在不可变区块链上存储用户面部数据集。这可以防止验证数据被篡改或以其他方式伪造。虽然在这个层面上实现人工智能的安全性还有待观察,但我们可以推断,面部识别将是众多兼容应用之一。

Kairos是一家总部位于纽约的面部识别公司,为包括加密货币平台在内的金融机构提供面部识别服务,用于身份验证。他们声称使用不同的数据集,以防止错误识别有色人种以及不同年龄组和性别。

Kairos声称已帮助移动加密货币平台Ubanx 为其客户提供基于面部识别的帐户验证。除了持续的验证流程外,该公司还希望实施面部识别,以实现客户入职和合规性。

根据案例研究,Ubanx在其分散信息资产(DIA)协议中实施了Kairos的面部识别软件。这使他们能够从单个数据源验证新老客户的身份。

Ubanx的区块链平台是一个数字平台的例子,可以将敏感的面部数据存储在区块链中。该公司提供多个区块链平台,用于加密银行,交换和购物,并将它们作为Ubanx生态系统进行营销。他们的网站指出,通过允许在应用内进行讨论,用户对平台的运行方式有发言权。

这与SingularityNET的首席执行官Ben Goertzel提出的想法相似,SingularityNET是一个用于识别,购买和销售AI应用程序的开源区块链网络。在一次采访中, Goertzel将AI“生态系统”概述为可以帮助人工智能行业民主化的一个因素,供应商和客户都可以通过评级系统提供他们对不同AI应用的洞察力。

关于每个应用程序的用户友好性和可访问性,Goertzel说,“你需要一种民主的治理和评级机制来实现AI的实际界面。”

就Ubanx而言,它们为区块链和财务运营提供了一个开放的讨论平台,但不一定适用于他们使用的AI应用程序。尽管这可能不是讨论存在的原始原因,但Ubanx似乎拥有可以使更大生态系统成为可能的基础设施。

为营销活动匹配类似的面孔

金融机构面部识别的一种新生但仍然可能的应用是匹配数据库中的面部以找到相似的面部。该用例可以用于其他行业以进行欺诈检测,但金融机构最突出的用例是创意营销活动。公司可以使用他们的面部识别数据来创建涉及寻找与用户非常相似的面部的交互式广告。

金融机构可以通过众多且可能无法预料的方式从这些营销活动中受益。如果像这样的广告很快受欢迎,公司可能会看到网站和社交媒体流量的增加。这可以在活动期间建立客户参与度,如果活动留下持久的印象,可以为未来的活动带来更多机会。

使用面部识别软件的营销活动将是类似的商业应用,用于创建过滤器,通常用于自拍的图形叠加,用于诸如SnapChat的社交应用。过滤器可以是静态图形,可以识别拍摄照片的位置,以及增强用户外观的面部覆盖。

公司可以创建一个过滤器,在摄像机视图中覆盖用户的脸部,用户可以通过叠加层增强图像来相互发送图像。

无论是照片过滤器还是互联网广告,每当用户与项目交互时,公司的名称都会被共享。在这里,面部识别技术是客户参与的工具,而项目的其余部分用于加强广告的乐趣和被宣传的公司之间的联系。

这种类型的活动需要独特的创造力和原创性,因此,这个应用程序在发布时相对较新。

也就是说,Aurora Computer Services是一家为金融机构提供面部识别解决方案的软件供应商。他们声称自己是英国领先的生物识别人脸识别系统供应商,并且部署的系统数量超过了其他国家的任何其他公司。

根据其网站上列出的案例研究,Aurora计算机服务公司与大型营销服务机构RAPP UK合作,为一家领先的金融机构开展营销活动。不幸的是,没有提到金融机构的名称。该活动名为MyPlayerTwin,由一个用户可以提交任何人脸图片的网页组成。

然后,连接到网页的面部识别软件将上传的图像与2012年和2013年的足球运动员的大型数据库进行比较。该软件将找到与上传图像中的面部最相似的足球运动员,并且网页将显示用户该播放器的图片。然后,用户可以与其他球迷分享这些信息并讨论相似之处。

案例研究表明,金融机构在六周内访问了他们网站的近200万次点击,并吸引了372,000名独立访问者。值得注意的是,Aurora计算机服务公司将RAPP UK列为此案例研究的客户。然而,这一事实尚不清楚,因为该案例研究表明两家公司都在为创建此营销活动服务于客户金融机构。