Ce trebuie să știi despre sistemele de recunoaștere facială?

10 decembrie 2021

Conform ComputerWeekly.com, în timp ce tot mai multe companii tind spre utilizarea soluțiilor de recunoaștere facială pentru a îmbunătăți gradul de digitalizare și pentru a asigura eficientizarea și securitatea proceselor, acestea sunt nevoite să ia în calcul dependența acestor instrumente de alte aplicații și sisteme.

Ce trebuie să știi despre sistemele de recunoaștere facială?

Indiferent dacă este folosit pentru deblocarea smartphone-ului, pentru a obține acces la un cont bancar online sau chiar în aeroporturi pentru a verifica utilizatorii și pentru a pune capăt cozilor pentru pașapoarte, un număr tot mai mare de organizații și guverne tind spre utilizarea sistemelor de recunoaștere facială pentru a verifica și pentru a realiza autentificarea utilizatorilor în diferite scenarii.

Potrivit Fortune Business Insights, în anul 2019, industria sistemelor de recunoaștere facială era estimată la 4,35 miliarde de dolari și se estimează ca valoarea să se tripleze până în anul 2027, bazat pe cererea ridicată și gradul imens de adopție.

În realitate, identificarea persoanelor se realizează, în mod instinctiv, în funcție de anumite criterii bazate pe trăsături fizice, după chip, ochi sau voce, de exemplu, dar online este mai greu să dovedești identitatea și mult mai ușor să se producă fraude.

Așadar, cum aceste fraude sunt cel mai des întâlnite în mediul online, unde, de cele mai multe ori, datele personale ale unui individ sunt furate și apoi vândute pe dark web, unde este ușor pentru fraudatori să obțină acreditări de conectare în masă. Creșterea fraudelor și a utilizării identităților sintetice arată cât de deteriorată este identitatea digitală.

Multe companii tind spre implementarea unor soluții de recunoaștere facială pentru a-și îmbunătăți practicile de identitate digitală, iar un prim pas în această direcție îl reprezintă conturarea unor strategii de verificare și autentificare. Iată câteva dintre beneficiile aduse de soluțiile de acest tip:

  • Oferă un proces fără contact, conturând simplitatea cu care sunt captate informațiile despre utilizator
  • Oferă diverse aplicații și funcționalități precum control de acces, combaterea crimelor, furturi, etc
  • Realizează potriviri cu un procent mare de acuratețe
  • Oferă rezultate rapide și precise

În primul rând, foarte importantă este diferențierea dintre verificarea și autentificarea unui utilizator. Când tehnologia de recunoaștere facială verifică un utilizator, detectează fața unei persoane, o analizează și apoi o compară cu informațiile furnizate, cum ar fi o carte de identitate. După ce identitatea a fost verificată, autentificarea se realizează ulterior prin solicitarea de acreditări suplimentare pentru a permite accesul la servicii – de exemplu, prin informații personale, cum ar fi o parolă sau un cod PIN.

Ca metodă de verificare, recunoașterea facială și biometria funcționează bine în general. De exemplu, atunci când deschid un nou cont bancar, consumatorii înțeleg că vor trebui să își verifice identitatea, așa că utilizarea biometriei este o metodă adecvată pentru a face acest lucru. Cu toate acestea, bazarea pe recunoașterea facială în scopuri de autentificare sau autorizare mai departe în experiența online a utilizatorului poate să nu fie adecvată din mai multe motive:

  1. Prejudecăți inerente

Utilizarea ca metodă de autentificare sau autorizare poate exclude grupuri de persoane cu anumite caracteristici diferite față de standardul prestabilit. Ca și exemplu, utilizarea de către Uber a recunoașterii faciale pentru șoferi pentru a accesa aplicația aferentă a avut consecințe nedorite prin părtinire rasială sau religioasă și elitism tehnologic.

  1. Fricțiune

Biometria fizică poate adăuga, de asemenea, fricțiuni asupra experienței utilizatorului. De exemplu, atunci când clienților li se cere să-și reconfirme identitatea înainte de a autoriza transferul unei sume mari de bani. Cu toate acestea, dacă experiența digitală este îngreunată de diferite sisteme de recunoaștere facilă în anumite contexte, tracțiunea pe care o anumită companie o va avea asupra clienților va fi, cel mai probabil, scăzută.

  1. Securitate

De exemplu, utilizarea unei fotografii simple ca formă unică de autentificare poate determina fraudatorii să pretindă în mod fals că metodele biometrice prezintă lacune doar pentru a ocoli procesul de autentificare. 

  1. Lipsa de intimitate

Recunoașterea facială este obstructivă și nu protejează intimitatea. Trăsăturile faciale reprezintă informații de identificare personală (PII) și este necesară permisiunea pentru a colecta, stoca și procesa aceste informații în multe țări în conformitate cu Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR), așa că mulți oameni vor alege să nu folosească recunoașterea facială ca metodă de autentificare sau autorizare.

Conform unui studiu realizat de către ComputerWeekly.com, 38% dintre consumatorii din Marea Britanie se simt confortabil să utilizeze biometria statică, cum ar fi ID-ul amprentei sau recunoașterea facială, pentru a-și confirma identitatea atunci când folosesc un serviciu sau cumpără un produs.

  1. Punct unic de eșec

Utilizarea recunoașterii faciale ca autentificator se rezumă la o singură întrebare simplă - „Este aceasta fața utilizatorului?”. Este un răspuns tranșant, în alb și negru, iar dacă computerul sau telefonul nu recunoaște utilizatorul, care sunt consecințele? 

Din păcate, planul de rezervă constă, de cele mai multe ori, la restaurarea parolelor și pinului clasic, care sunt slabe și susceptibile de compromis - adesea motivul pentru care securitatea a fost intensificată la metoda aparent mai robustă de recunoaștere facială.

De la utilizarea securității la remedierea identității digitale

Deși recunoașterea facială reprezintă una dintre cele mai solide soluții de securitate, este vital ca o soluție de acest tip să fie implementată și utilizată împreună cu alte soluții complementare sau de back-up pentru a se asigura că nu există un singur punct de eșec în procesul de autentificare. O modalitate de a face acest lucru este prin biometria comportamentală.

Biometria comportamentală, cum ar fi glisarea sau tastarea, sunt extrem de greu de imitat și compromis. Tehnologia machine learning (ML) analizează modul în care consumatorii interacționează fizic cu dispozitivele lor, unghiul în care își țin dispozitivul mobil, cadența de tastare, presiunea pe care o aplică și chiar mișcările mouse-ului.

Prin stratificarea biometriei comportamentale cu alte inteligențe, cum ar fi dispozitivul și locația, companiile se pot asigura că nu există un singur punct de eșec dacă ceva nu arată în regulă.  

Așadar, implementarea unui sistem de recunoaștere facială poate fi problematică, iar alegerea celei mai bune soluții pliate specific pe nevoile companii, astfel încât să nu îngreuneze procesele și să nu afecteze relația dintre companie și clienți poate fi dificilă. Nimeni nu contestă eficiența oferită de instrumentele de acest tip, din acest motiv, implementarea trebuie realizată în mod asumat și cu un plan strategic bine pus la punct, asigurând integritatea și dependența corespunzătoare de sistemele conexe.

Ai nevoie de o soluție care folosește sisteme de recunoaștere facială? Solicită o ofertă completând formularul de mai jos sau trimite un e-mail pe adresa [email protected] 

Cauți o aplicație software?

Completați formularul și veți fi contactat de unul din consultanții noștri!


Articole IT&C similare
Softlead

De ce aplicații software are nevoie o franciză?

Conform datelor publicate de Ziarul Financiar, piaţa românească de francize s-a dez­vol­tat constant în ultimii ani, atât prin concepte create local, cât şi prin branduri internaţionale, ajungând de la 1,6 mld. euro în 2014 la 3,6 mld. euro în 2019, cu un total de 450 de...

Citește articolul arrow_forward
Softlead

Apivita alege Entersoft pentru a unifica activitățile de marketing, vânzări și merchandising

Creșterea și dezvoltarea companiei grecești Apivita a însemnat rezolvarea provocărilor în contextul eficienței gestionării vânzărilor, dar și oferirea unei experiențe prietenoase clienților din mediul online. Iată cum a reușit compania să răspundă noilor nevoi, prin implementarea aplicației software potrivite.- Studiu de caz -...

Citește articolul arrow_forward
Softlead

Raport GPeC E-Commerce România 2021: Cumpărături online de 6,2 miliarde de euro, în creștere cu 10% față de 2020

Potrivit estimărilor ARMO, GPeC și ale principalilor jucători din domeniu, sectorul e-commerce românesc a atins pragul de 6,2 miliarde de euro la finalul anului 2021, cu aprox. 10% mai mult decât în 2020 când valoarea comerțului online a fost estimată la 5,6 miliarde de euro. Creșterea a fost ușor sub previziunile inițiale potrivit cărora s-ar fi așteptat o...

Citește articolul arrow_forward