Выбросьте ваши банковские карты и платите лицом

На конференции Finovate Fall в Нью-Йорке команда Ак Барс Банка представила прототип системы видеовалидации платежей по лицу Face2Pay («Плати лицом»), который представляет собой технологию распознавания лиц с целью дальнейшего списания оплаты за товары или услуги, а также безбарьерного доступа в различные учреждения.

Команда, работавшая над проектом, стремилась качественно изменить жизнь людей, устранить барьеры доступа в школы, предприятия, госучреждения и значительно упростить оплату в торгово-сервисных компаниях и транспорте.

Технология способна изменить повседневные привычки людей

В 2018 году на базе направления R&D Ак Барс Цифровые Технологии была собрана команда, которая начала разработку прототипа технологии видеовалидации платежей по лицу. Идея проекта – упростить процесс оплаты покупок, а также создать возможность безбарьерного доступа в местах большого скопления людей: в аэропортах, на транспорте, на спортивных мероприятиях, в образовательных учреждениях и других объектах. Команда стремилась к тому, чтобы разработка отличалась от других подобных технологий. Например, в отличие от технологии, используемой в Amazon Go, для оплаты покупок не нужен смартфон. Гаджет необходим только при первоначальной регистрации в системе и отправке видео-изображения лица.

Процесс разработки занял полгода. Команда работала итеративными методами. Работа началась с исследований в этой области – знакомства с научными статьями, блогами, открытыми источниками данных. Изначально была создана платформа для распознавания лиц на потоковом видео с использованием внешнего API. После успешной демонстрации проекта было принято решение разработать собственный алгоритм распознавания лиц. Команда изучила подходы Google, Facebook и других систем.

Модель была протестирована на собственных сотрудниках. Затем были разработаны кейсы, при которых технология может быть использована не только для распознавания лиц в потоковом видео, но и для оплаты на сайте и прохождения турникетов.

На российском рынке у технологии нет активных конкурентов

В мире примерно в одно и то же время несколько высокотехнологичных компаний внедрили подобную технологию в повседневную жизнь. К примеру, в Китае технология используется как на коммерческой основе, так и для наблюдения за порядком. В США Amazon Go внедрил бескассовое обслуживание. Достаточно широкое распространение получила идентификация пользователя в финансовых приложениях с помощью технологии Face ID.

Технология Face2Pay создавалась с перспективой применения на российском рынке, где у нее нет активных конкурентов. В новостях появилась информация, что Минстрой РФ планирует включить биометрическую систему распознавания лиц в стандарт «смарт-сити» для российских городов. Однако конкретных действий в этом направлении еще не предпринято. Компаний, которые уже имеют «боевые» прототипы подобной технологии, даже в мировом масштабе совсем немного.

Среди технологических трендов, которые сподвигли банк к созданию Face2Pay – появление системы бескассового обслуживания в магазинах Cashier Free. Еще один тренд – это токенизация платежей, которые становятся все безопаснее. Пользователи все меньше хотят брать с собой дополнительные инструменты – деньги и пластиковые карты, которые могут быть похищены или скопированы. Появление технологии Face ID сделало платежи еще более безопасными, а также предоставила возможность оплачивать товары и услуги онлайн с помощью биометрии. Такие технологии, как Face2Pay, станут последним этапом – когда и средство платежа похитить нельзя, и сам платеж защищен уникальными биометрическими данными.

Собственная разработка позволяет хранить информацию о клиентах в России

Наличие собственной разработки решает проблему необходимости хранить данные за пределами РФ. Если применять внешний сервис, то полуавтономные системы, которые не всегда подключены к интернету в реальном времени, могут давать сбой. Собственная технология может быть использована автономно, без подключения к удаленному сервису.

Для ведения разработок банку требовались специалисты, обладающие компетенциями в области компьютерного зрения, стандартных методов машинного обучения, нейронных сетей, дизайнеры, веб-разработчики, разработчики мобильных приложений и серверной части.

Точность 99.5%

Когда применялся внешний API, процесс распознавания лиц занимал достаточно много времени. После замены на собственный алгоритм проблема отпала, и теперь нужно не более 0.3 секунды на распознавание одного лица.

Также команда столкнулась с необходимостью балансировать между двумя видами ошибок в ответах алгоритма. В машинном обучении при выборе модели всегда приходится учитывать баланс между ложноотрицательными и ложноположительными ответами.

Ложноотрицательные – не распознали человека, ложноположительные – классифицировали как другого человека.

Уменьшая одну из ошибок, обычно увеличиваешь другую.

Поэтому потребовалась калибровка порогов принятия решений для минимизации негативного эффекта. Для этого использовались разные распределения данных: 2-ступенчатая модель принятия решения, тестирование линейных и нелинейных классификаторов.

В итоге удалось достичь точности близкой к 99.5% на целевой выборке лиц.

Люди боятся, что за ними будут следить

Когда банк рассказал о технологии в средствах массовой информации, некоторые читатели выразили свои сомнения.

Многие думают, что банк хранит фото и видео клиентов, связанные с паспортными данными

В базу вместо фотографий загружаются тензоры – многомерные числовые векторы, которые сопоставляются с обезличенными внутренними идентификаторами. Кроме того, эти данные защищены от мошенников.

Другие считают, что технология может применяться для слежки

Размышления о том, что переход на видеовалидацию при помощи биометрии, связан с отслеживанием перемещений людей, немного запоздали. В открытом доступе уже есть сервисы типа Find Face, которые в связке с видеокамерами на улицах позволяют отслеживать перемещения людей. И те, кто считает, что коммерческая технология оплаты лицом может быть использована в других целях, просто не понимает ситуацию в целом.

Платить лицом где угодно

Онлайн-платежи

От клиента не требуется, чтобы он вводил данные карты, нужно, чтобы у него просто был доступ к камере.

Оффлайн-платежи:

- оплата билетов в общественном транспорте

- покупки в бескассовых зонах магазинов

- оплата покупок в торгово-сервисных предприятиях

- оплата обедов в школьных столовых

- оплата услуг в фитнес-центрах, аквапарках, где особенно неудобно носить с собой карточку, а электронный браслет нужно предварительно пополнять

- оплата внутри гостиниц

- мгновенная покупка билетов непосредственно перед мероприятиями

Безбарьерная среда, где лицо служит пропуском:

- на форумы, конференции и другие мероприятия

- в образовательные учреждения

- в фитнес-центры, аквапарки

- в гостиницы

- и многие другие объекты

Опыт Finovate Fall 2018

Банк представляет свои инновационные решения на ярмарке мировых перспективных разработок Finovate уже второй год подряд. В этом году команда продемонстрировала возможности Face2Pay, а в прошлом году – дополненного искусственного интеллекта Aimee.

Вопреки мнению, что на Западе технологии являются более развитыми, и там уже давно работает то, о чем у нас в стране только начинают размышлять, во многих американских и европейских банках отсутствуют ФинТех-решения, внедренные в российских финансовых институтах. Конечно, такая ситуация не во всех областях, но тем не менее.

Поэтому зарубежные коллеги проявляют интерес к российским разработкам. Те, кто видел выступление команды банка в прошлом году, узнали, что представленное тогда решение – дополненный искусственный интеллект, уже используется для развития бизнеса. Для зарубежных коллег – это свидетельство того, что слова не расходятся с делом. В этот раз банк получил предложение о коллаборации в развитии совместного проекта.