Общество

Цифровое подозрение: нейросети в России научились выявлять поддельные документы

​​​​​​​Разработку смогут использовать банки и нотариусы

Цифровое подозрение: нейросети в России научились выявлять поддельные документы

В России создали нейросеть для определения поддельных документов. В будущем ею смогут пользоваться банки и нотариусы, рассказала в компании-разработчике. «Известия» выяснили, какие документы могут проверять нейросети, как это работает и какую пользу принесет госоргонам, компаниям и обычным россиянам.

Новый инструмент

В России создали нейросеть для определения поддельных документов, которой в будущем смогут пользоваться банки и нотариусы. Об этом сообщили в компании Smart Engines.

Разработкой нейросети занимались ведущий российский разработчик систем распознавания Smart Engines, основной поставщик ПО для автоматизации нотариата «Триасофт» и производитель сканеров ГК «Интек». По словам создателей комплекса, в будущем он сможет защитить людей и бизнес от мошенничества с документами при выполнении нотариальных действий.

«К примеру, теперь более 7 тыс. нотариусов смогут автоматически выявлять поддельные паспорта РФ у участников сделки и документы мигрантов из СНГ при оформлении нотариальных переводов документов. С помощью передового ИИ появилась возможность проверять на подлинность свидетельства и доверенности», — отметили в компании.

Цифровое подозрение: нейросети в России научились выявлять поддельные документы

Как объяснили эксперты, сегодня преступники и мошенники часто используют качественно подделанные паспорта. ИИ может анализировать около 60 параметров для их распознавания: он автоматически определяет, какой документ перед ним, «читает» данные, проверяет оригинальность бланка документа и целостность его элементов защиты. При этом само сканирование занимает около секунды.

С помощью инструмента можно проверить подлинность паспортов всех иностранцев и национальных удостоверений стран СНГ. Также он способен сверять данные с информацией в чипе, если он есть.

«Дополнительно нотариусы могут проверить на подлинность без обращения к государственным базам данных бланки нотариальных доверенностей и свидетельств о браке, смерти, рождении, разводе, смене фамилии и так далее», — добавили в Smart Engines, отметив, что обученная нейросеть способна «обеспечить уровень безопасности нотариальных сделок как на государственной границе».

В будущем, отметил генеральный директор компании Владимир Арлазаров, организация собирается масштабировать технологии проверки подлинности документов в банках, чтобы защитить деньги россиян.

Метод проверки

Как объяснил «Известиям» старший инженер по анализу данных и машинному обучению компании ТеДо Евгений Орлов, сегодня практика распознавания подделок с помощью ИИ распространяется по всему миру. И это касается не только документов, но и денег, и даже произведений искусства. Например, музей Ван Гога в Амстердаме использует систему на основе нейронных сетей для проверки подлинности картин.

Технически это работает путем использования нейросетей и алгоритмов компьютерного зрения (КЗ), которые анализируют изображения и данные, чтобы обнаружить признаки подделки или несоответствия. Программно-аппаратные решения могут включать использование специальных камер (ИК, УФ) и освещения для улучшения точности распознавания.

Цифровое подозрение: нейросети в России научились выявлять поддельные документы

— Сама проверка проходит точно таким же методом, как это делает человек. Подлинные документы имеют специальные защитные механизмы: водяные знаки и специальные вкрапления. Также бумаги могут иметь дополнительные признаки подделки — например, переклейка фото, — рассказывает Орлов. — Одновременно есть возможность провести и проверку содержания документа: посмотреть в базах данных, что такой человек существует и параметры документа совпадают.

В целом с помощью ИИ можно проверять практически всё что угодно, поскольку нейросети в данном случае представляют собой лишь автоматизацию рутины человека, говорит собеседник «Известий». Для того чтобы они работали, требуется стандартизированный объект исследования и существование четких критериев соответствия и несоответствия. Если четких критериев нет, то и автоматическая система не будет выдавать однозначные результаты.

Цифровое подозрение: нейросети в России научились выявлять поддельные документы

— Например, автоматическая проверка качества широко используется в производственных процессах, когда требуется исследовать какой-то результат на качество. К примеру, это может быть качество сварочного шва, качество печати банкнот и т. д. Зачастую основным компонентом такой системы становится система КЗ на основе нейросетей. Она принимает на вход изображение и на выходе выдает сигнал: пройдена проверка или нет, — поясняет Орлов.

Для того чтобы система работала, ей требуется сбор множества примеров. В конечном счете, она обучается и может достоверно отличать подлинные (или качественные) образцы от поддельных (некачественных).

Возможности нейросетей

По словам руководителя отдела backend-разработки IT-компании SimbirSoft Сергея Галеева, проверочные сервисы и комплексы с ИИ в мире существуют уже несколько лет. В прошлом десятилетии применялись практики машинного обучения для улучшения анализа: уже тогда сервисы умели определять подлинность и проверять актуальность документов по фото. В нынешнем десятилетии развитие ИИ позволило продуктам, в том числе российским, выйти на новый уровень.

Сейчас нейросети уже можно использовать для проверки подлинности и качества различных объектов, таких как биометрические данные (лицо, отпечатки пальцев, голос, походка, почерк), чипы (RFID, NFC, смарт-карты) и другое.

Цифровое подозрение: нейросети в России научились выявлять поддельные документы

— В качестве примеров можно привести сервис идентификации и проверки личности, распознавания документов и верификации персональных данных в режиме одного окна от компании «Системы управления идентификацией». Аналогичные импортные системы, которые она заменяет, — MyDex, Digi.me, hubofallthings.com, Meeco, — говорит эксперт.

Мировыми решениями, которые могут выполнять ту же функцию, он называет Passport Reader от ABBYY, VeriGO TrueID от Veridos, AuthentiScan от Keesing Technologies. От российской новинки они отличаются тем, что осуществляют распознавание через сканеры и не имеют возможности проверки через смартфон. Они используют КЗ и машинное обучение для автоматизации проверки документов. Эти системы интегрируются в бизнес-процессы организаций.

— С помощью них можно проверять подлинность различных видов документов: не только паспорта, но и водительских прав, служебного удостоверения, диплома об образовании, сертификатов соответствия товаров и прочего. Кроме документов, можно удостовериться в подлинности банкнот. ИИ анализирует характерные признаки, элементы защиты и серийные номера купюр, — рассказывает собеседник «Известий».

Цифровое подозрение: нейросети в России научились выявлять поддельные документы

Помимо того, нейросети уже обучили проверять подлинность и достоверность видео, аудиозаписей и даже текста, добавляет эксперт Центра искусственного интеллекта СКБ Контур Дмитрий Иванков. По его словам, уже есть много примеров, когда разработчики предлагают методы для определения, сгенерирован ли текст ИИ или написан человеком.

— Это также делается с помощью алгоритмов машинного обучения, которые обучают распознавать и анализировать различные характеристики информации. Для этого используются большие объемы обучающих данных (настоящих и сгенерированных), которые позволяют научить модели различать поддельные и настоящие примеры, — говорит он.

Польза для компаний

Новые системы проверки с помощью искусственного интеллекта могут быть полезны госорганам и разным организациям, которые постоянно работают с документами и сталкиваются с их проверкой на подлинность, говорят эксперты «Известий».

К примеру, банки и страховые компании могут использовать такие инструменты для проверки личности клиентов, снижения рисков мошенничества, нотариусы — для подтверждения подлинности удостоверяющих личность документов. Инструмент будет полезен и тем, кому постоянно приходится заниматься ручным заполнением данных из документов, например, в кадровом делопроизводстве, — это ускорит процессы и снизит риск ошибок.

Цифровое подозрение: нейросети в России научились выявлять поддельные документы

— Автоматизация процесса проверки на подлинность — это очень полезная инициатива, поскольку, с одной стороны, она помогает проводить проверку почти мгновенно, что экономит время, с другой стороны, избавляет от человеческого фактора. Таким образом, повышается надежность всей системы, и простые пользователи могут быть в большей степени уверены, что никто не сможет по поддельным документам провести мошеннические действия, — поясняет старший инженер по анализу данных и машинному обучению Евгений Орлов.

Обычным людям ИИ-проверка документов тоже может пригодиться, добавляет Сергей Галеев из SimbirSoft. Например, при заключении договоров и сделок — оформлении доверенностей, аренды жилья, купли-продажи авто. Так можно быстро проверить чужие паспорта и другие документы и подтвердить подлинность своих.

— Приложения с ИИ позволяют снизить риски стать жертвой мошенников. Таксомоторные парки или сервисы каршеринга могут моментально проверять паспорт и водительское удостоверение у желающих взять автомобиль в аренду через сайт или приложение. В организациях данные приложения могут быть полезны при приеме на работу — для проверки дипломов, справок, трудовых книжек и фактически любых личных документов соискателя, — заключает он.

Риски инструмента

Сфера ИИ-проверки документов активно развивается, и в будущем ее применение вырастет в банковской сфере, госсекторе, бизнесе и среди населения. Для детекции подделок компаниям будет важно использовать современные ИИ-технологии и обучать сотрудников методам проверки. Но, как и любой инструмент, такие решения нужно использовать как дополнение к экспертному контролю и не пытаться его заменить полностью, полагаясь на технику, считает эксперт Сергей Галеев.

К минусам такого подхода Евгений Орлов относит некоторую ограниченность искусственного интеллекта: он не может сказать, почему вынес то или иное решение (подлинный документ или нет). И это можно определить только косвенно и не всегда точно с помощью специализированных методик.

— Также у человека есть возможность рассмотреть документ со всех сторон (например, определить, нет ли там расслаивания), а у ИИ шанса провести такую проверку не будет: ему на вход может подаваться только одно изображение, которое, к тому же, будет сильно зависеть от качества сканера, — добавляет собеседник «Известий».

Цифровое подозрение: нейросети в России научились выявлять поддельные документы

По этой причине инженер систем компьютерного зрения ГК Softline Владимир Валеев рекомендует использовать комбинацию программных и аппаратных решений. По его словам, компаниям важно уже сейчас инвестировать в современные технологии, такие как ИИ и компьютерное зрение, а также обучать сотрудников правильным методам проверки. Кроме того, важно регулярно обновлять и тестировать системы для защиты от новых видов мошенничества.

— При выборе инструментов для проверки подлинности документов важно убедиться, что решение (ПО) соответствует требованиям безопасности и конфиденциальности данных. Также рекомендуется регулярно обновлять программное обеспечение и базы данных, чтобы обеспечить актуальность информации и эффективность работы системы. Стоит дополнительно проверять информацию с помощью нескольких источников и не исключать из системы человека, — заключает эксперт Центра искусственного интеллекта «СКБ Контур» Дмитрий Иванков.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Введите ответ *Достигнут лимит времени. Пожалуйста, введите CAPTCHA снова.

Похожие статьи

Кнопка «Наверх»
Для комфортной работы сайта, мы используем файлы cookie!
OK
Политика конфиденциальности