Аналитический отчет: "Исследование актуальных угроз мошенничества с использованием поддельных документов"

06.06.2024 г.

Smart Engines повысила качество распознавания рукописи в паспорте РФ на 25%

Технологический лидер на рынке распознавания документов Smart Engines представил новую версию своего флагманского продукта Smart ID Engine 2.4.0. Теперь решение на базе искусственного интеллекта еще лучше считывает рукописный текст в паспорте РФ и в штампе о прописке. Сделать прорыв и повысить качество распознавания ученым компании удалось благодаря новой модели генерации синтетических данных для обучения нейросетей.

Smart Engines повысила качество распознавания рукописи в паспорте РФ на 25%

В новой версии программного продукта количество ошибок распознавания прописки было сокращено на 30%. Smart ID Engine распознает рукописную и печатную прописку в паспорте на фотографиях, сканах и в видеопотоке в режиме реального времени. Если на страницах в паспорте РФ есть несколько штампов о регистрации и о снятии с регистрационного учета, то система распознает их все. Время распознавания страницы с пропиской на современном телефоне составляет 0,4 секунды. В серверных решениях без использования графических ускорителей можно распознавать десятки изображений в секунду.

Замеры на проверочных датасетах синтезированных изображений также показали, что по сравнению с предыдущей версией было улучшено качество распознавания всех буквенных и цифровых полей рукописного паспорта: в поле “Имя” количество ошибок сократилось на 53%, “Дата рождения” – на 24%, “Пол” – на 31%, “Фамилия” – на 16%, “Отчество” – на 10%.

Smart ID Engine – система, умеющая извлекать данные из паспорта РФ, водительских прав и еще более 2700 типов удостоверяющих документов 235 юрисдикций мира на более чем 100 языках. Технология являются on-premise решением, обеспечивающим распознавание документов на фото, сканах и в видеопотоке. В процессе распознавания данные и изображения не передаются в облачные сервисы или иным посторонним лицам, что обеспечивает безопасность обработки персональных данных для предъявителя документов и бизнеса.

Нейросети Smart Engines умеют выявлять поддельные документы. Алгоритмы проверяют оригинальность бланка документа, целостность его элементов защиты, а также находят переклейки, перепечатки и другие признаки механического вмешательства. Система также проверяет «действительность» документа на данный момент времени, выполняет кросс-валидацию данных в визуальной и машиночитаемой зонах. В общей сложности система проводит проверку по более чем 60 параметрам.

Еще одной функцией Smart ID Engine для идентификации клиентов является небиометрическая сверка лиц. Система сравнивает два изображения – фотографию в удостоверяющем документе и селфи его владельца – и дает оценку, насколько они похожи, при этом не выделяя биометрические дескрипторы.

Технологиям Smart Engines доверяют 10 из 13 системно образующих кредитных организаций – Газпромбанк, ВТБ, Альфа-Банк, МКБ, «Открытие», Росбанк, Тинькофф, Промсвязьбанк, Райффайзен Банк, Совкомбанк. Системы анализа и распознавания документов Smart Engines для идентификации клиентов применяют также ведущие операторы связи и страховые компании. ПО Smart Engines используется при продаже билетов в кассах РЖД, на автоматическом паспортном контроле в Шереметьево, в удостоверяющем центре СКБ Контур, при регистрации самозанятых в приложении ФНС “Мой налог”.

Тинькофф Банк

Smart Engines поставляет мобильные и серверные решения по распознаванию документов Тинькофф Банку

Альфа-Банк

Альфа-Банк распознает документы клиентов в мобильном приложении с помощью Smart ID Engine

ВТБ

ВТБ перешел на российские технологии для распознавания QR-кодов и банковских карт

Газпромбанк

Газпромбанк внедрил решение Smart Engines на основе искусственного интеллекта для распознавания QR-кодов

Заказать продукт

Для заказа решений, получения подробной информации или триал версий заполните приведенную ниже форму, и мы обязательно с Вами свяжемся.

    https://smartengines.ru/Array ( [_ym_uid] => 1718523425310912427 [_ym_d] => 1718523425 [_ga_RYL7V415F3] => GS1.1.1718523425.1.0.1718523425.60.0.0 [_ga] => GA1.1.1273653832.1718523425 [_ym_isad] => 2 [_ym_visorc] => w )