Как банк «Открытие» первым в мире запустил переводы денег по фотографии

В декабре банк «Открытие» запустил переводы по фото в мобильном приложении «Открытие. Переводы». Подробнее о том, как это работает, какие технологии использовали в банке и с какими проблемами столкнулись, рассказал FutureBanking начальник управления развития партнерских систем банка «Открытие» Алексей Матвеев.

Основная цель проекта – создать принципиально новый подход к онлайн-переводам и открыть для пользователей дополнительные жизненные сценарии переводов: вам больше не нужен номер карты друга, чтобы вернуть ему деньги – достаточно фотографии.

Сегодня ни один из участников мирового финансового рынка не предлагает подробного сервиса клиентам, что сделало «Открытие» первопроходцем. Проект создан под брендом Open Garage, который объединяет в себе три действующих направления банка: диджитал, ИТ и инновации.

Важно отметить, что банки и производители техники давно используют физическую биометрию для аутентификации клиентов: сканирование отпечатков пальцев от Motorola Atrix 4G, Selfie pay или MasterCard Identity Check от MasterCard и Bank of Montreal, Touch ID от Apple. Но до онлайн-переводов с использованием нейросетевой системы распознавания лиц пока добралось только «Открытие».

Как это работает Приложение «Открытие. Переводы» доступно для скачивания в App Store и Google Play. Сделать перевод по фото в приложении может клиент любого российского банка – главное, чтобы получатель был клиентом «Открытия». Процесс займет не больше минуты: в основном меню приложения нужно выбрать тип перевода «Перевод по фото», сфотографировать получателя на свой смартфон или выбрать его фото из галереи, проверить маскированный номер карты получателя по последним четырем цифрам и ввести данные своей карты.

Немного о технологии Система распознавания лиц (СРЛ) – это сервис, определяющий процент схожести одного лица с другим по фотографии. Где полезна эта система и в чем основные плюсы:

• Можно применять как быстрый дополнительный способ идентификации и верификации личности по фото с высокой степенью точности;
• Помогает уменьшить количество фрода и улучшить качество обслуживания в офисах. Технология на основе самообучающейся нейронной сети повышает скорость обслуживания: менеджер получает данные о клиенте ещё до того, как видит его паспорт.
• Позволяет реализовать различные инновационные сервисы, например, переводы по фотографии.
• Внутренние подразделения банка используют СРЛ в формате Platform as a Service. Подобный сервис можно связать с разными информационными системами банка и использовать в любых бизнес-процессах с минимальными затратами.

Мы основывались на нескольких важных условиях, когда выбирали вендора из этих 20 компаний: возможность интеграции с внутренними системами крупной финансовой организации, идентификация клиентов на мобильных устройствах, невысокие требования к вычислительным мощностям, результаты бенчмарков и общий опыт внедрения решений в банке. В итоге остановились на технологии LUNA от компании VisionLabs, которая отвечала всем нашим запросам.

Основные задачи и трудности при внедрении технологии Первым шагом было необходимо определить и задать порог, по которому нейросеть будет принимать решение о схожести загруженной фотографии и выбранной эталонной. В качестве эталонных изображений мы используем фото, сделанные специалистами банка и на которых есть только одно лицо.

Найти этот порог схожести можно лишь опытным путем, поэтому в начале 2017 года мы успешно запустили пилотный проект по интеграции СРЛ в систему управления очередью в трех московских офисах банка. Технология идентифицировала клиентов, когда они получали талон электронной очереди – это и помогло определить пороговые значения точности распознавания лиц.

Не менее важной задачей было сделать процесс полностью безопасным для клиента и не дать возможности злоумышленникам скомпрометировать или перехватить пользовательские данные. Несмотря на то, что СРЛ развернута в контуре банка и не имеет доступа во внешнюю сеть, мы не храним в ней пользовательских данных, даже фотографию: обученная нейросеть находит на изображении лицо и изучает его параметры – форму лба, расстояние между глазами. На основе этих измерений за доли секунды формируется специальный «ключ» – дескриптор, который позволяет сравнивать лица между собой, оставаясь при этом деперсонифицированным и обезличенным.

Из-за того, что интеграция технологии затрагивает пять банковских систем, в процессе возникали нетривиальные задачи и проблемы для бесперебойной работы сервиса. Нам пришлось дополнительно обучить нейросеть работе с фотографиями низкого качества, а еще встроить библиотеку в мобильное приложение.

В результате мы уменьшили скорость распознавания и поиска клиента в системах с 30-40 до 3 секунд, чтобы перевод по фото был не менее удобным, чем поиск по номеру телефона или карты.

В мае 2017 года мы впервые представили технологию в прототипе мобильного приложения «Открытие. Переводы» на международной выставке Connect:ID в США.

Редизайн приложения Раньше в приложении было только два типа переводов – по номеру карты и по номеру телефона, а отображались они в виде двух кнопок на главном экране. При выборе любого способа строка поиска менялась: если пользователь нажимал «По номеру карты», появлялась маска поля ввода «Введите номер карты».

Когда мы запускали третий способ перевода, его было трудно разместить рядом с двумя прежними кнопками: просто не оставалось места, а делать свайп мы не собирались принципиально – не хотели прятать новую функциональность. Поэтому пришлось заново проектировать главное меню.

Так появилось два варианта нового меню: 1. Логическое продолжение существующего – сделать отдельную кнопку перевода по фото в правом нижнем углу экрана или разместить кнопку в начале списка последних операций. 2. Совсем не похожий на существующий: меню представлено в виде орбиты. В центре – сохраненная в профиле клиента карта, а вокруг – последние отправленные и полученные переводы.

После долгих обсуждений и тестирований гипотез мы остановилсь на втором орбитальном варианте, хотя он был более трудоемким в реализации. Он не был похож ни на одно платежное решение на рынке, а функционал с переводом по фото лаконично размещался в главном меню рядом с другими способами.

Слева старый дизайн, справа – новый.

Юридическая подготовка к запуску Переводы по фотографии затрагивают обработку биометрических персональных данных клиентов, поэтому нам пришлось серьезно переработать действующую оферту в приложении. Тут мы добавили несколько новых определений и новый раздел, в котором прописали условия предоставления банком этой услуги.

Еще изменили клиентские формы, которые клиент подписывает при оформлении карты, кредита, вклада: добавили расширенную формулировку с согласием клиента на использование фотографии в качестве биометрических персональных данных.

Планы развития на 2018 год В следующем году мы планируем запустить переводы по фото клиентам любых банков – пользователи будут загружать свои фотографии самостоятельно прямо в приложении.

Прежние функции сохранятся: можно будет так же легко перевести деньги клиентам любых банков по номеру карты, а отправителю необязательно быть клиентом «Открытия». Все переводы проводятся с соблюдением стандартов PCI DSS и подтверждаются кодом 3D-secure, а это гарантирует безопасность пользовательских операций.

Эта статья была разослана 3607 людям, которые подписались на тему «Инновации»

Чтобы подписаться на «Инновации», просто введите Ваш электронный адрес.