Проект

Открытие запустил денежные переводы по фотографии

Заказчики: Банк Открытие (ФК Открытие)

Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит

Продукт: VisionLabs Luna
Второй продукт: Q-WIN

Дата проекта: 2016/03 — 2016/12
Технология: ИБ - Биометрическая идентификация
подрядчики - 209
проекты - 703
системы - 382
вендоры - 242
Технология: Системы видеоаналитики
подрядчики - 160
проекты - 430
системы - 338
вендоры - 228
Технология: СУО - Системы управления очередью
подрядчики - 41
проекты - 309
системы - 56
вендоры - 42

Содержание

СМ. ТАКЖЕ (1)

2017

Денежные переводы по фотографии клиента

Банк «Открытие» стал первым банком в мире, запустившим в декабре 2017 года денежные переводы по фотографии клиента. Как рассказали в пресс-службе банка, услуга доступна в мобильном приложении «Открытие. Переводы». Сервис реализован с помощью уникальной технологии — нейросетевой системы распознавания лиц, которая позволяет с высокой степенью точности идентифицировать клиента по его биометрическим данным.

Для осуществления такого перевода в основном меню мобильного приложения необходимо выбрать тип перевода – «перевод по фото» — и сфотографировать получателя на камеру смартфона или же выбрать его фотографию из галереи. Далее изображение будет отправлено в систему распознавания лиц банка, которая определит получателя и выведет в приложение маскированный номер его банковской карты, на которую будет осуществлен перевод. Отправителю останется только ввести данные своей карты для отправки перевода или выбрать ее из списка ранее сохраненных.

Перевод по фотографии можно сделать с карты любого российского банка в адрес клиентов банка «Открытие», которые были сфотографированы в отделениях или при получении карты курьером. В будущем году «Открытие» планирует запустить переводы по фотографии и в адрес пользователей, которые не являются клиентами Банка «Открытие» — пользователи приложения «Открытие. Переводы» смогут загружать свои фотографии самостоятельно непосредственно через само приложение.

Тестирование новой технологии велось с 2016 года, и в мае 2017 года она впервые была представлена в прототипе мобильного приложения «Открытие. Переводы» на международной выставке «Connect:ID». С начала декабря 2017 г. услуга стала доступна и для широкой аудитории.

Анонсирование системы

Банк «Открытие» запустил в начале 2017 года идентификацию клиентов с использованием системы по анализу биометрии лица. Цель проекта - оптимизация обслуживания и времени ожидания клиентов в очереди в отделениях банка. Также в ходе проекта планируется протестировать точность идентификации средствами компьютерного зрения.

Проект был запущен в трех отделениях банка в Москве на базе специально развернутой самообучающейся нейронной сети. Анализ качества распознавания производится практически в режиме реального времени и используется для оценки эффективности системы для её перспективного использования в различных бизнес-процессах банка.TAdviser выпустил Карту российского рынка цифровизации строительства 25.6 т

В качестве технологических партнеров по данному проекту выступили: компания VisionLabs – отечественный разработчик программного комплекса СРЛ LUNA и компания Q-Systems – разработчик и поставщик программно-аппаратного комплекса для управления очередью Qmatic.

«Мы нацелены создать сервис, который можно будет использовать в различных продуктах, направлениях бизнеса и каналах обслуживания, в том числе дистанционных. Он поможет сократить время ожидания и упростит идентификацию клиента, а также облегчит доступ к огромному количеству банковских услуг. В ближайшем будущем мы планируем предоставлять возможность людям, заинтересованным в получении банковских услуг, делать это удаленно и практически из любой точки земного шара», - говорит директор по инновациям Банка «Открытие» Благирев Алексей.
Исходными данными для обучения системы и пилотного проекта стали фотографии клиентов, накопленные банком за последние несколько лет. В момент получения клиентом талона электронной очереди происходит его предварительная идентификация, что позволяет операционисту еще быстрее получить все необходимые для работы с клиентом данные и повысить скорость и качество обслуживания.