Почему распознавания паспорта РФ больше недостаточно и что нужно банку в 2026 году

Задача «распознать паспорт РФ» уже решена и больше не определяет уровень цифрового сервиса банка. Передовые российские решения позволяют извлекать данные десятков паспортов в секунду без использования GPU, а также распознают данные прямо на смартфонах и в браузере. На первый план сейчас выходят другие задачи – как выявлять мошенников, одинаково уверенно работать с документами других стран и сделать так, чтобы онбординг был быстрым, безопасным и одинаково удобным и в мобильном приложении, и в интернет-банке и офисе. Это новый вызов, который стоит перед разработчиками ИИ-решений для банков.

Содержание

1. Рынок изменился и требования тоже

2. Почему распознавания паспорта больше недостаточно

3. Что банку действительно нужно в 2026 году

4. Топ-10 вендоров технологий распознавания паспорта

5. Заключение

За последние десять лет рынок KYC и цифрового онбординга изменился кардинально. Тогда единственным по-настоящему доступным способом получения большинства банковских услуг был визит в офис. Клиент приходил лично, а сотрудник вручную перепечатывал данные из паспорта в систему или, в лучшем случае, использовал стационарный сканер, который делал процесс ввода информации чуть более быстрым.

Сегодня ситуация принципиально иная. Банки работают в настоящей омниканальной среде и предоставляют услуги не только в отделениях, но и в полудистанционно (при выездном обслуживании), и даже полностью онлайн – через мобильные приложения и веб-платформы. Во всех этих сценариях распознавание и ввод данных из паспорта – неотъемлемый элемент бизнес-процесса. В выездных кейсах сотруднику достаточно просто навести камеру смартфона или планшета на документ, и данные мгновенно оказываются в системе. В цифровых каналах клиенту тоже больше не нужно перепечатывать реквизиты: современные технологии искусственного интеллекта делают это автоматически, быстро и превосходят по качеству ручной ввод.

К 2026 году все крупные банки и государственные ведомства уже используют OCR-системы, способные быстро извлекать данные из российского паспорта. Эти функции стали «гигиеническим минимумом» цифрового онбординга – чем-то само собой разумеющимся, как интернет в офисе или мобильная версия сайта.

Вместе с развитием технологий изменилась и природа рисков. Сейчас перед банками стоят совсем другие задачи: не только извлечь данные из паспорта, но и проверить, настоящий ли документ, действительно ли он принадлежит предъявителю, не пытается ли пользователь получить обслуживание по поддельному документу. Современные мошенники активно используют высококачественные подделки, deepfake-техники и фоторедакторы, изготавливают «цифровые муляжи», «переснимают» документы с экранов других устройств, подменяют данные, изменяют фото документа, а иногда и вовсе создают полностью синтетические паспорта. Простое распознавание текста не способно защитить банк от таких угроз.

Кроме того, клиентский поток сегодня становится значительно более разнообразным и непредсказуемым. В банки приходят не только граждане РФ, но и мигранты, нерезиденты, студенты и специалисты, приехавшие по релокационным программам, экспаты международных компаний, туристы, фрилансеры и цифровые кочевники. Каждый из них предъявляет свой документ – национальный паспорт, вид на жительство, разрешение на работу, карточку резидента, водительское удостоверение, миграционную карту или иной документ, который может не соответствовать «привычному» российскому формату.

Для банков это означает одно: в потоке клиентских документов одновременно встречаются десятки типов паспортов и удостоверений личности, выпущенных в разных странах и по разным стандартам (ICAO Doc 9303, non-ICAO и другие), с разной степенью защищенности, разными системами нумерации, шрифтами, полями и визуальными зонами. В ряде случаев документ может не иметь привычной машиночитаемой зоны (MRZ), быть поврежден или оформлен в старом формате.

Чтобы уверенно идентифицировать такого клиента, банку уже недостаточно «уметь читать паспорт РФ». Требуется технология, которая способна корректно работать с документами из разных юрисдикций, анализировать структуру, проверять реквизиты, адаптироваться к разным видам защиты и надежно выявлять признаки подделки. Более того, система должна «знать» не только, что написано в документе, но и как должен выглядеть настоящий образец, чтобы отличить подлинный документ от качественной имитации. А если таких документов – сотни тысяч?

В 2026 году банку нужна не технология для простого считывания документа, а надежный комплексный инструмент, который обеспечивает высочайшую защиту от рисков, предсказуемость работы и удобство на всем пути онбординга. Перечислим ключевые критерии выбора технологии.

1. Выявление мошенничества, а не только чтение данных

Банки ежедневно сталкиваются с атаками, которые невозможно остановить одной OCR-системой. Необходимо уметь выявлять:

Это требует технологий, способных анализировать поведение документа в кадре, особенности печати, структуру защиты, световые аномалии, микродефекты – то есть работать с изображением глубже, чем традиционный OCR.

2. Проверка подлинности документов любой страны

В условиях растущих миграционных потоков банку важно одинаково уверенно работать с документами из России, СНГ, Азии, Европы, Ближнего Востока, Латинской Америки и других регионов. Здесь подразумевается:

Способность работать с многонациональным клиентским потоком становится критическим фактором роста и масштабирования бизнеса.

3. Сверка личности, которая не создает рисков для банка

Современные банки ищут баланс между безопасностью и соблюдением регуляторных требований – и все чаще обращаются к небиометрической сверке лиц. Такая технология позволяет сравнивать фото в документе с селфи клиента без выявления, сохранения и передачи биометрических шаблонов, что заметно снижает юридические риски (в т.ч. по ФЗ-152) и обеспечивает:

4. Единый онбординг во всех каналах: мобильное приложение, интернет-банк, офис, выездное обслуживание

В 2026 году банк уже не может позволить себе разрозненные решения, которые по-разному работают в приложении, браузере и отделении. Требуется единая платформа, обеспечивающая:

Только так можно обеспечить предсказуемость процесса, высокую конверсию и минимальную нагрузку на фронт-офис.

5. Импортонезависимость и автономность

Независимость для ИТ-инфраструктуры банков давно стала вопросом не только устойчивости, но и безопасности. Система должна надежно работать:

Это гарантирует контроль над данными, защищает от технологических рисков и позволяет предотвращать утечки данных.

Есть немало компаний, разрабатывающих решения для распознавания паспорта РФ. При этом существующие на рынке продукты могут отличаться как по своим функциональным возможностям, так и по методам работы с данными. Рассмотрим 10 известных вендоров таких технологий.

1. Smart Engines – Smart ID Engine

Smart Engines – российский разработчик систем распознавания и проверки подлинности документов на базе собственного импортонезависимого OCR-движка. Система Smart ID Engine извлекает печатные и рукописные данные из основного разворота паспорта РФ и штампов о регистрации. Решение поддерживает паспорта РФ, СНГ и всех стран мира и проверяет их на подлинность по 600 параметрам, выявляя как физические манипуляции, так и сложные типы подделок с использованием редакторов и генеративного ИИ.

Распознавание выполняется полностью в контуре заказчика, без использования GPU, передачи данных в облака и внешние серверы. Для удаленных сценариев разработчик предлагает модуль небиометрической сверки лиц, который сравнивает селфи предъявителя с фото держателя паспорта и детектирует атаки на предъявление. Компания делает акцент на удобстве интеграции продукта от серверных сборок до мобильных приложений, веб-страниц и мессенджеров.

2. VisionLabs – LUNA ID

Система LUNA ID от разработчика VisionLabs предназначена для удаленной идентификации клиентов. Подтверждение личности осуществляется за счет сверки биометрических данных с данными в базе, а верификация возможна даже с мобильного устройства. Решение адаптировано для встраивания в мобильные приложения ритейлеров, сервисов доставки и промышленных компаний.

VisionLabs была основана в 2012 году и является крупным игроком в области компьютерного зрения и распознавания лиц. Сильные стороны разработчика – алгоритмы распознавания лиц, интеграция биометрических решений и пригодность для разных отраслей.

3. NtechLab – FindFace

Программный продукт FindFace от NtechLab также специализируется на распознавании лиц и предназначается для ускорения паспортного контроля и онлайн-верификации клиентов. Системы компании применимы в промышленности, финтехе, медицине и логистике.

NtechLab была основана в 2015 году, а ее отличительная особенность – автоматическое определение эмоций и силуэтов людей. На международном конкурсе Megaface от Вашингтонского университета компания вошла в пятерку финалистов, представивших лучшие системы распознавания лиц на фотографиях.

4. ABBYY (Content AI) – PassportReader SDK

Content AI была основана сотрудниками ABBYY в 2022 году после ухода компании из страны и демонстративно антироссийской позиции основателя ABBYY Давида Яна. Сейчас Content AI работает с бывшими клиентами и партнерами ушедшей компании, а для оплаты зарубежной лицензии использовала турецкое юридическое лицо «Контент АИ солюшнс билишим ве текноложи хизметлери аноним ширкети».

Для работы со сканами паспортов компания предлагает продукт PassportReader SDK, полученный на базе созданных ABBYY технологий OCR. Компания специализируется на промышленной интеграции и сотрудничает с компаниями в сфере энергетики и нефтегазовой отрасли.

5. Google – Tesseract

Tesseract – компьютерная программа с открытым кодом для преобразования изображений и отсканированных документов в редактируемый текст. С 2006 года поддержкой системы занимается Google, однако у программы нет встроенного графического интерфейса, поэтому для ее использования часто применяют сторонние приложения или библиотеки.

Google была основана в 1998 году в США и специализируется в том числе на разработке интернет-сервисов и облачных платформ. Google Cloud – одно из ключевых направлений компании – предлагает инструменты для интеллектуального анализа документов, автоматизации обработки данных и внедрения ИИ в бизнес-процессы.

6. Microsoft – Azure

Экосистема Azure от Microsoft предназначена для распознавания документов, речи, поиска и обработки естественного языка. Решения работают на основе облачных сервисов, на которых происходит сканирование данных документов, анализ изображений, а также распознавание лиц. Продукты интегрируются в онлайн-формы, сервисы регистрации и корпоративные системы KYC.

Американская компания Microsoft была основана в 1975 году и, помимо разработки ПО, специализируется на развитии решений в области искусственного интеллекта и облачных вычислений. Azure на данный момент является одним из приоритетных направлений компании.

7. Tungsten Automation (Kofax) – Kofax Capture

Компания Tungsten (ранее Kofax) специализируется на распознавании и предлагает для этой задачи набор модулей в составе платформы Kofax Capture. Решение способно обрабатывать удостоверения личности и другие документы, необходимые для онбординга клиентов и верификации данных. OCR-технологии компании способны автоматически классифицировать документы и проверять их поля.

Tungsten Automation была основана в 1985 году в США и пользуется популярностью благодаря широкому набору продуктов для оцифровки, маршрутизации и управления документами.

8. Beorg – Beorg Smart Vision

Компания Beorg предлагает сервисные решения для оцифровки и распознавания документов на базе платформы Beorg Smart Vision – SaaS-системы для обработки анкет, паспортов, кадровых и бухгалтерских документов. Документы обрабатываются нейросетями и верифицируются живыми операторами компании, а краудсорсинговая платформа сервиса включает более 50 тысяч человек.

Компания Beorg (ООО «Биорг», позднее ООО «Новые технологии») является резидентом «Сколково» и занимается ИТ-разработками. В 2021 году налоговая служба обвинила ее в использовании схем занижения налоговой базы через технические фирмы и намеренном банкротстве, однако в 2025 году суд установил, что компания не участвовала в уклонении от налогов, и ответственность возложили на ее учредителя.

9. Tevian – TEVIAN DOC SDK

Tevian занимается развитием технологий видеоаналитики, распознавания лиц и сканирования типовых документов, включая паспорта РФ и водительские удостоверения. Продукт TEVIAN DOC SDK может быть встроен в устройства самообслуживания, системы контроля и управления доступом (СКУД), фронт-офисные решения и системы видеозахвата. Помимо решений для анализа и проверки клиентов компания разрабатывает продукты класса «умный город», а также технологии для ритейла, умного офиса и финтеха.

Tevian была основана в 2010 году выпускниками Лаборатории компьютерной графики и мультимедиа факультета Вычислительной Математики и Кибернетики МГУ. Компания разрабатывает CV-модули и технологии компьютерного зрения для задач видеоаналитики и контроля доступа.

10. Dbrain – облачный сервис распознавания паспорта

Dbrain предлагает сервис для распознавания паспортов и других документов. Продукт компании работает за счет облака и рассчитан на сценарии онлайн-онбординга, контакт-центров и бэк-офисов, где нужно переводить документы в редактируемые данные. Загруженные пользователями изображения паспортов отправляются на краудсорсинговую платформу «Яндекса» для ручного ввода данных операторами за вознаграждение в 10 копеек.

Dbrain была основана в 2018 году и развивает цифровые сервисы для корпоративных заказчиков из разных отраслей.

Таким образом, к 2026 году распознавание паспорта РФ перестает быть показателем технологической зрелости банка. Это лишь базовая функция, без которой невозможен цифровой онбординг, но которая сама по себе не решает ни задач безопасности, ни задач масштабирования. Реальную ценность сегодня создают системы, способные работать с многообразием документов и сценариев, выявлять сложные виды мошенничества и обеспечивать единый, предсказуемый пользовательский опыт во всех каналах обслуживания.

Банку 2026 года нужен не набор разрозненных инструментов, а целостная интеллектуальная платформа для работы с документами и идентификацией личности – автономная, импортонезависимая и ориентированная на риск-менеджмент.

Именно такие решения позволяют одновременно повышать безопасность, снижать операционные издержки и делать онбординг быстрым и удобным для честного клиента, независимо от того, с каким документом и через какой канал он приходит.