Mục lục:
- Bằng chứng sử dụng nhận diện khuôn mặt như thế nào
- Nhận dạng khuôn mặt trong hành động tại không gian ngang hàng
- Bản sắc trong nền kinh tế chia sẻ
Người dùng không tin tưởng
Video: Ngắm Hoa Lệ Rơi - Châu Khải Phong [ Lyrics MV ] (Tháng Chín 2024)
Kiểm tra lý lịch việc làm là một phần quan trọng của quy trình khi bạn là người xin việc hoặc được đưa lên tàu tại buổi biểu diễn tiếp theo của bạn. Bây giờ Evident ID, một công ty kiểm tra lý lịch cung cấp dịch vụ xác minh danh tính được sử dụng bằng cách chia sẻ các doanh nghiệp kinh tế, như Airbnb và TravelCar, đang thêm nhận dạng khuôn mặt vào quy trình này.
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt ánh xạ các đặc điểm của khuôn mặt của một người và so sánh họ với các khuôn mặt khác trong cơ sở dữ liệu đám mây để đảm bảo rằng các nhân viên là người mà họ tuyên bố và họ có thông tin để thực hiện công việc. Chẳng hạn, bằng cách so sánh ảnh tự sướng với các tài liệu của chính phủ trong hồ sơ trong cơ sở dữ liệu trực tuyến, Evident nhằm mục đích làm cho quá trình kiểm tra lý lịch nhanh hơn và chính xác hơn.
Mặc dù chụp ảnh tự sướng và xác minh nó dựa trên cơ sở dữ liệu trực tuyến có thể gây sợ hãi cho nhiều người dùng, Evident cũng nhằm mục đích làm cho quá trình này thoải mái hơn cho tất cả các bên liên quan. Nền tảng đảm bảo danh tính của Evident cho phép các công ty tiếp cận thực tế với dữ liệu nền, theo David Thomas, đồng sáng lập và CEO của Evident. Bằng cách đảm bảo các công ty không thực sự xử lý tài liệu nhạy cảm, Thomas hy vọng sẽ làm cho quá trình nhận dạng khuôn mặt trở nên ngon miệng hơn đối với khách hàng.
"Chúng tôi giúp các doanh nghiệp trả lời các câu hỏi nhận dạng phức tạp này mà không cần phải xử lý bất kỳ dữ liệu nguồn nhạy cảm nào", Thomas nói. Ông đã đưa ra ví dụ về một tài xế xe tải thương mại được cấp phép được xác minh thông qua nhận dạng khuôn mặt, mà không cần tài xế phải xuất trình một bản sao của giấy phép.
Vào tháng 5, Evident tuyên bố rằng họ đã huy động được 20 triệu đô la để phát triển hơn nữa nền tảng của mình để xác minh danh tính, khác với quản lý danh tính nơi các chuyên gia CNTT quản lý quyền người dùng đối với các ứng dụng và dịch vụ đám mây. Là một phần của điều này, Evident đang kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML) và tầm nhìn máy tính vào nền tảng của nó. Tầm nhìn máy tính cho phép các ứng dụng chụp và phân tích hình ảnh.
Bằng chứng sử dụng nhận diện khuôn mặt như thế nào
Evident đang sử dụng nhận dạng khuôn mặt để tự động hóa quá trình kiểm tra lý lịch. Đầu tiên, một khách hàng gửi yêu cầu xác minh, sau đó Evident đăng nhập vào cơ sở dữ liệu của nó. Nếu người dùng chọn tham gia kiểm tra nhận dạng khuôn mặt, thì họ có thể chụp ảnh tự sướng và gửi nó thông qua ứng dụng của Evident. Sau khi selfie được gửi, công ty sử dụng giao diện lập trình ứng dụng an toàn (API) để xác minh hình ảnh theo nhiều nguồn. Evident sau đó cung cấp một báo cáo với chỉ báo đạt / không cho biết liệu hình ảnh của cá nhân đó có khớp với tài liệu hay không. Cuối cùng, Evident gửi một bản tóm tắt email cho khách hàng của mình để cho họ biết khách hàng có đáp ứng chính sách xác minh của họ hay không. Một thuật toán kỹ thuật số ký kết quả.
Evident chụp ảnh trực tiếp một người và sử dụng ML để so sánh nó với nhiều hồ sơ chính phủ khác nhau để xác định tích cực cá nhân. Bằng cách thêm ML vào nhận dạng khuôn mặt, Evident giúp tự động hóa phân tích khuôn mặt đồng thời đẩy nhanh quá trình xác minh, theo Thomas.
"Máy móc của chúng tôi được cung cấp một lượng lớn dữ liệu lượm lặt được từ kết quả mà công nghệ nhận dạng khuôn mặt của chúng tôi tạo ra và chúng học cách đưa ra dự đoán về dữ liệu mới", Thomas nói. "Kết quả của cả hai được sử dụng cùng nhau là Evident có thể tự động hóa quá trình phân tích tài liệu ID đặc điểm khuôn mặt của một người, giúp quá trình xác minh của chúng tôi nhanh hơn và chính xác hơn."
Một số công ty sẽ kiểm tra selfie với các nguồn bên thứ ba bổ sung, chẳng hạn như Bộ phương tiện cơ giới hoặc nhà cung cấp bảo hiểm, để mang lại sự yên tâm hơn. Mức xác minh bổ sung sẽ đảm bảo cho người dùng rằng máy chủ của một không gian thuê hoặc tài xế trong một công ty chia sẻ đi xe là hợp pháp.
Evident từ chối cung cấp chi tiết về giá cả cho dịch vụ của mình, nhưng đó dường như là ngang bằng với các loại dịch vụ này. Dịch vụ nền cạnh tranh Checkr, bắt đầu ở mức 35 đô la mỗi tháng mà không nhận diện khuôn mặt, sẽ cung cấp một tiện ích bổ sung với sinh trắc học trên khuôn mặt có tên là "Checkr Connect IDV" vào mùa thu, mặc dù nó cũng từ chối chia sẻ giá cho tùy chọn này. Berbix và Onfido sẽ cung cấp khả năng nhận dạng khuôn mặt cho Connect IDV của Checkr. Tuy nhiên, một công ty khác, Biometrica Systems, cung cấp một mô-đun Nhận dạng khuôn mặt nâng cao để so sánh ảnh của khách hàng với các bản ghi trong cơ sở dữ liệu để xác định những người đáng ngờ.
Nhận dạng khuôn mặt trong hành động tại không gian ngang hàng
Một khách hàng của Evident, một người chơi kinh tế chia sẻ có tên là Peerspace, đang sử dụng nhận dạng khuôn mặt để chạy kiểm tra lý lịch cho những khách hàng liên hệ với dịch vụ này để thuê không gian họp và địa điểm tương tự. Thông qua thị trường ngang hàng, không gian ngang hàng (hiển thị bên dưới bên trái) cho phép mọi người đặt chỗ theo giờ cho các cuộc họp và các hoạt động khác như chụp ảnh, chẳng hạn.
"Bằng chứng giúp chúng tôi đảm bảo rằng người giao dịch trực tuyến là người họ nói, " Matt Bendett, đồng sáng lập và Phó chủ tịch điều hành tại Peerspace nói.
Khi hành vi đặt phòng của khách hàng có vẻ đáng ngờ, nhóm "niềm tin và an toàn" của Peerspace sẽ liên hệ với khách hàng để yêu cầu kiểm tra lý lịch với nhận dạng khuôn mặt. Nếu họ không trả lời, thì đó là dấu hiệu cho thấy hoạt động của người dùng là lừa đảo.
"Nếu chúng tôi có tín hiệu tốt ở đó và họ theo dõi, thì chúng tôi sẽ gửi email cho họ, gửi chúng qua luồng của Evident và về cơ bản họ sẽ gửi những bức ảnh khác nhau về ID cũng như ảnh tự sướng", Bendett giải thích. Bảng điều khiển của Evident sẽ hiển thị cho nhân viên Peerspace xem hình ảnh của người dùng có khớp với ảnh của khách hàng trên bằng lái xe hay không. Tuy nhiên, một điều phức tạp là có giấy phép lái xe giả trong cơ sở dữ liệu.
"Nếu chúng tôi nhận được một kết quả là giả mạo, thì chúng tôi có thể ngăn giao dịch xảy ra", Bendett nói. "Nếu đó là điều mà chúng tôi không biết đến, thì đôi khi chúng tôi sẽ lặn sâu hơn và đặt nhiều câu hỏi hơn trước khi chúng tôi đi qua." Một chuyến lặn sâu có thể liên quan đến việc công ty sử dụng các phương tiện truyền thống hơn để thăm dò sâu hơn về danh tính của khách hoặc chủ nhà.
Bản sắc trong nền kinh tế chia sẻ
Evident nhắm mục tiêu chia sẻ các công ty kinh tế như Peerspace vì mối quan hệ thường ngẫu nhiên giữa các nhà cung cấp và khách hàng. Trong nền kinh tế chia sẻ, một danh sách các nguồn tài nguyên đang phát triển nhanh chóng và đa dạng, chẳng hạn như giao thông, nhà ở và không gian hội họp, về cơ bản được cho bất kỳ ai có trình duyệt web thuê. Khi các nhà cung cấp dịch vụ "chia sẻ" này trở nên chính thống hơn, cả nhà cung cấp và khách hàng đều nhận thấy khuôn mặt là một công cụ hữu ích để tiến hành kinh doanh một cách an toàn.
"Nó phụ thuộc vào dịch vụ, nhưng trong rất nhiều dịch vụ kinh tế chia sẻ này, bao gồm Peerspace, có một thành phần trực tuyến và ngoại tuyến cho điều đó", Bendett nói. "Vì vậy, đó thực sự là quan điểm của tôi rằng, để tiếp tục mở rộng quy mô, chủ nhà và khách cần cảm thấy thoải mái với những người mà họ đang tương tác."
Thomas lưu ý rằng các nhà cung cấp thường thoải mái hơn với công nghệ nhận dạng khuôn mặt so với khách hàng. Người lái xe của dịch vụ chia sẻ đi xe có thể sẽ ít phản đối tìm kiếm nhận dạng khuôn mặt hơn người lái.
"Chắc chắn nhận dạng là một chủ đề thực sự quan trọng trong nền kinh tế, đặc biệt là khi các ứng dụng trở nên nhạy cảm hơn. Và may mắn thay, nó luôn nằm trong tâm trí của các công ty kinh tế ở một mức độ nào đó", Thomas nói. "Khi các công ty này trưởng thành và mở rộng tới đối tượng lớn hơn và các ứng dụng nhạy cảm hơn, họ đã phải leo thang loại xác minh danh tính mà họ thực hiện."
(Tín dụng hình ảnh: Statista)
Người dùng không tin tưởng
Nhưng vẫn còn trở ngại của sự mất lòng tin của người dùng. Các khảo sát gần đây, bao gồm biểu đồ Statista ở trên và khảo sát PCMag gần đây, cho thấy rõ rằng nhiều người vẫn không tin tưởng vào công nghệ nhận dạng khuôn mặt và các biện pháp bảo mật sinh trắc học nói chung. Tuy nhiên, công nghệ chắc chắn đang phát triển phổ biến về phía doanh nghiệp và nhà cung cấp. Nhận dạng khuôn mặt, đặc biệt, đang trở nên chính thống hơn như là một phần của hệ thống theo dõi ứng viên doanh nghiệp (AT) và là công cụ thường xuyên cho các nhiệm vụ khác được thực hiện bởi các chuyên gia nhân sự (HR).
Tim Steinkopf, Giám đốc điều hành của nhà cung cấp quản lý danh tính Centrify, nhận thấy tiềm năng tuyệt vời để nhận dạng khuôn mặt trong quá trình kiểm tra lý lịch vì mức độ chính xác cao.
"Nhận dạng khuôn mặt trở thành một tệp nhị phân. Nó được dịch thành số không và số không, và theo khả năng hack hoặc mạo danh khuôn mặt, mức độ khó có cao", Steinkopf nói. "Vì vậy, độ chính xác là tốt, và khả năng hack rất khó." Đó là hai chiến thắng mà cả nhà cung cấp kiểm tra lý lịch và khách hàng nhân sự của họ sẽ khó bỏ qua, bất kể mức độ thoải mái của người dùng.
- Dịch vụ kiểm tra lý lịch việc làm tốt nhất năm 2019 Dịch vụ kiểm tra lý lịch việc làm tốt nhất năm 2019
- Chỉ vì bạn có thể chụp ảnh tự sướng không có nghĩa là chúng tôi muốn bạn chỉ vì bạn có thể chụp ảnh tự sướng không có nghĩa là chúng tôi muốn bạn
- Cách chụp ảnh tự sướng tốt nhất Cách chụp ảnh tự sướng tốt nhất
Brenda Leong là Cố vấn cao cấp và Giám đốc Chiến lược tại Diễn đàn Tương lai Quyền riêng tư, một nhóm chuyên gia tư duy tập trung vào các vấn đề chính sách công xung quanh quyền riêng tư và quản lý dữ liệu. Leong thấy nhận dạng khuôn mặt trong xác minh danh tính là một bước hợp lý trong kiểm tra lý lịch việc làm. Nhưng có một điều Leong gọi là điều kiện tiên quyết trước khi các đại diện nhân sự sử dụng nhận dạng khuôn mặt.
"Tôi hy vọng sẽ có một yếu tố chọn tham gia", Leong nói. May mắn thay, đó là một tính năng mà Evident đã cung cấp. Nếu người tham gia từ chối xác minh danh tính, thì mỗi nhà cung cấp phải phát triển quy trình xác minh thay thế của riêng họ. Cho dù đó vẫn là quá trình được chấp nhận trong tương lai vẫn còn được nhìn thấy.
