차례:
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취업 신원 확인은 취업 지원자이거나 다음 공연에 탑승 할 때 프로세스의 핵심 부분입니다. 이제 에어 비앤비 및 TravelCar와 같은 경제 사업을 공유하는 데 사용되는 신원 확인 서비스를 제공하는 신원 확인 서비스 인 Evident ID가이 프로세스에 얼굴 인식을 추가하고 있습니다.
얼굴 인식 기술은 개인의 얼굴 특성을 매핑하고 클라우드 데이터베이스의 다른 얼굴과 비교하여 작업자가 자신이 누구인지 주장하고 작업을 수행 할 자격이 있는지 확인합니다. 예를 들어 Evident는 온라인 데이터베이스의 파일에있는 정부 문서와 셀카를 비교하여 백그라운드 확인 프로세스를보다 빠르고 정확하게 만드는 것을 목표로합니다.
셀피를 찍고 온라인 데이터베이스를 검증하는 것은 많은 사용자에게 무서울 수 있지만, Evident는 관련 당사자 모두에게보다 편안한 프로세스를 제공하는 것을 목표로합니다. Evident의 공동 창립자이자 CEO 인 David Thomas에 따르면, Evident의 Identity Assurance Platform을 통해 기업은 백그라운드 데이터에 대한 직접적인 접근 방식을 취할 수 있습니다. 회사가 실제로 민감한 문서를 처리하지 않도록함으로써 Thomas는 안면 인식 프로세스를 고객에게보다 만족스럽게 만들려고합니다.
"우리는 민감한 소스 데이터를 처리 할 필요없이 기업이 복잡한 식별 질문에 답변 할 수 있도록 도와줍니다."라고 Thomas는 말했습니다. 그는 운전 면허증을 제시 할 필요없이 얼굴 인식을 통해 면허가있는 상용 트럭 운전사의 예를 제시했다.
5 월, Evident는 IT 전문가가 애플리케이션 및 클라우드 서비스에 대한 사용자 권한을 관리하는 ID 관리와는 다른 ID 확인 플랫폼을 추가로 개발하기 위해 2 천만 달러를 모금했다고 발표했습니다. 이에 Evident는 인공 지능 (AI), 기계 학습 (ML) 및 컴퓨터 비전을 플랫폼에 통합하고 있습니다. 컴퓨터 비전을 통해 앱은 이미지를 캡처하고 분석 할 수 있습니다.
명백한 얼굴 인식을 사용하는 방법
명백한 배경 인식 프로세스를 자동화하기 위해 얼굴 인식을 사용하고 있습니다. 먼저 고객이 확인 요청을 제출하면 Evident가 데이터베이스에 로그인합니다. 사용자가 안면 인식 검사를 선택하면 셀카를 찍고 Evident의 앱을 통해 제출할 수 있습니다. 셀카가 제출 된 후 회사는 보안 API (Application Programming Interface)를 사용하여 여러 소스에 대해 이미지를 검증합니다. 그런 다음 Evident는 개인의 이미지가 문서와 일치하는지 여부를 나타내는 통과 / 실패 표시기와 함께 보고서를 제공합니다. 마지막으로, Evident는 고객에게 확인 정책을 준수하는지 여부를 알려주는 전자 메일 요약을 고객에게 보냅니다. 알고리즘이 결과에 디지털로 서명합니다.
Evident는 사람의 생생한 사진을 찍고 ML을 사용하여 개인을 긍정적으로 식별하기 위해 다양한 정부 기록과 비교합니다. Thomas는 얼굴 인식에 ML을 추가하여 얼굴 분석을 자동화하는 동시에 검증 프로세스 속도를 높이는 데 도움을줍니다.
"우리의 기계에는 얼굴 인식 기술이 생성 한 결과에서 얻은 많은 양의 데이터가 공급되며 새로운 데이터를 예측하는 법을 배웁니다"라고 Thomas는 말했습니다. "두 가지를 함께 사용하면 Evident가 개인의 얼굴 특성 ID 문서를 분석하는 프로세스를 자동화 할 수있어 검증 프로세스가 더 빠르고 정확 해집니다."
일부 회사는 차량국이나 보험 회사와 같은 추가 타사 소스와 비교하여 셀카를 확인하여 더욱 안심할 수 있습니다. 추가 레벨의 검증은 임대 공간의 호스트 또는 승차 공유 회사의 운전자가 합법적임을 사용자에게 보장합니다.
분명한 것은 서비스 가격 책정에 대한 자세한 내용을 제공하지 않았지만, 이러한 종류의 서비스 중에서는 그와 동등한 수준 인 것 같습니다. 얼굴 인식없이 매월 35 달러부터 시작하는 경쟁 배경 서비스 검사기는 가을에 "Checkr Connect IDV"라는 얼굴 생체 인식 기능을 추가로 제공하지만이 옵션에 대한 가격 공유는 거부했습니다. Berbix와 Onfido는 Checker의 Connect IDV를위한 안면 인식 기능을 제공 할 것입니다. 또 다른 회사 인 Biometrica Systems는 고객의 사진을 데이터베이스의 레코드와 비교하여 수상한 사람을 식별하는 고급 안면 인식 모듈을 제공합니다.
Peerspace에서의 얼굴 인식
Peerspace라는 공유 이코노미 플레이어 인 Evident 고객 중 한 명은 얼굴 인식 기능을 사용하여 회의 공간 및 유사한 장소를 임대하기 위해 서비스에 연락하는 고객에 대한 배경 점검을 실행하고 있습니다. 피어 투 피어 마켓 플레이스를 통해 Peerspace (왼쪽 아래에 표시)를 사용하면 회의 및 사진 촬영과 같은 기타 활동을 위해 시간별로 공간을 예약 할 수 있습니다.
Peerspace의 공동 창립자이자 부사장 인 Matt Bendett은 "온라인 거래를하는 사람이 자신이 누구인지를 밝히는 데 도움이됩니다.
고객의 예약 행동이 의심스러워 보이면 Peerspace의 "신뢰 및 안전"팀이 고객에게 연락하여 얼굴 인식으로 배경 점검을 요청합니다. 응답하지 않으면 사용자의 활동이 사기 였다는 신호입니다.
벤 데트는“우리가 좋은 신호를 받고 후속 조치를 취하면 이메일을 보내 Evident의 흐름을 통해 전송하며 기본적으로 셀카뿐만 아니라 신분증의 다른 사진을 제출하게한다”고 설명했다. Evident의 대시 보드에는 Peerspace 직원이 사용자의 이미지가 운전 면허증의 고객 사진과 일치하는지 여부를 보여줍니다. 그러나 한 가지 복잡한 문제는 데이터베이스에 가짜 운전 면허증이 있다는 것입니다.
벤 데트는“위조 된 결과가 나오면 거래가 발생하는 것을 막을 수있다”고 말했다. "만약 그것이 우리에게 다소 알려지지 않은 것이면, 때때로 우리는 더 깊이 잠수하고 더 많은 질문을 할 것입니다." 심층 다이빙에는 회사가 게스트 나 호스트의 정체성을 심층적으로 조사하기 위해보다 전통적인 수단을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.
공유 경제의 정체성
Evident는 공급 업체와 고객간에 종종 임의의 관계가 있기 때문에 Peerspace와 같은 경제 회사를 공유하는 것을 목표로합니다. 공유 경제에서, 교통, 주택 및 회의 공간과 같이 빠르게 성장하고 다양한 자원 목록이 웹 브라우저를 가진 모든 사람에게 기본적으로 임대됩니다. 이러한 "공유 된"서비스 제공 업체가보다 주류가됨에 따라 공급 업체와 고객 모두 안면 인식이 비즈니스를 안전하게 수행하는 데 유용한 도구임을 알게되었습니다.
벤드 트는“서비스에 의존하지만 Peerspace를 포함한 많은 공유 경제 서비스에는 온라인과 오프라인 요소가있다”고 말했다. "그래서 계속 확장하기 위해서는 호스트와 게스트가 상호 작용하는 사람들과 편안하게 지내야한다는 것이 저의 관점입니다."
Thomas는 공급자가 일반적으로 고객보다 얼굴 인식 기술에 더 편하다고 지적했습니다. 라이딩 공유 서비스의 운전자는 라이더보다 얼굴 인식 검색에 덜 반대 할 것입니다.
Thomas는“확실히 식별은 응용 프로그램이 점점 더 민감 해짐에 따라 경제에서 매우 중요한 주제입니다. 그리고 고맙게도, 그것은 항상 어느 정도 경제 회사의 마음에있었습니다. "이러한 회사는 더 많은 청중과 더 민감한 애플리케이션으로 성숙하고 확장함에 따라 수행하는 신원 확인 유형을 확대해야했습니다."
(이미지 크레디트: Statista)
사용자 불신
그러나 여전히 사용자 불신의 장애물이 있습니다. 위의 Statista 차트 및 최근 PCMag 설문 조사를 포함한 최근 설문 조사에 따르면 많은 사람들이 얼굴 인식 기술과 생체 인식 보안 조치에 대해 일반적으로 신뢰할 수없는 것으로 남아 있습니다. 그러나이 기술은 비즈니스와 공급자 측면에서 확실히 인기를 얻고 있습니다. 특히 안면 인식은 기업 지원자 추적 (AT) 시스템 및 HR (인적 자원) 전문가가 수행하는 다른 작업을위한 정기적 인 도구의 일부로 점점 더 주류가되고 있습니다.
ID 관리 공급 업체 인 Centrify의 CEO 인 Tim Steinkopf는 정확도가 높기 때문에 배경 확인시 얼굴 인식 가능성이 뛰어납니다.
Steinkopf는 "얼굴 인식은 이진 파일이된다.이 파일은 0과 1로 변환되며, 얼굴을 해킹하거나 가장하는 능력이 있으면 난이도가 높다"고 말했다. "정확도는 좋으며 해킹하는 능력은 어렵다." 이는 배경 확인 제공 업체와 HR 고객 모두가 사용자 편의 수준에 관계없이 무시하기 어려운 두 가지 승리입니다.
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Brenda Leong은 프라이버시 및 데이터 관리와 관련된 공공 정책 문제에 중점을 둔 싱크 탱크 인 Future of Privacy Forum의 전략 담당 수석 고문이자 전략 디렉터입니다. Leong은 신원 확인에서 얼굴 인식이 고용 배경 확인의 합리적인 단계라고 생각합니다. 그러나 HR 담당자가 얼굴 인식을 사용하기 전에 Leong이 전제 조건으로 언급 한 것이 있습니다.
Leong은 "선택적 요소가 있기를 희망한다"고 말했다. 다행히도, 그것은 이미 분명한 기능입니다. 참가자가 신원 확인을 거부하면 각 공급자는 자체적 인 대체 확인 프로세스를 개발해야합니다. 그것이 앞으로도 받아 들여질 수있는 프로세스인지 여부는 여전히 남아 있습니다.
