Константин Нерадовский 14/12/20
Опыт банка "Открытие"
Видеонаблюдение как часть системы обеспечения безопасности применяется практически во всех субъектах экономической деятельности уже несколько десятков лет, и банки не являются исключением. На начальных этапах функция видеоаналитики выполнялась сотрудниками службы безопасности вручную и приводила к большому числу ошибок в анализе событий на охраняемом объекте. С развитием технологий появился автоматизированный видеоанализ изображений с камер и сенсоров, и сейчас трудно представить себе крупные объекты, на которых сотрудники безопасности напряженно всматриваются в мониторы систем видеонаблюдения.
Уже продолжительное время автоматизированные системы видеоаналитики решают в банках задачи обеспечения безопасности – контроль периметра, мониторинг активности в периметре, подсчет людей и объектов. Развитие технологий машинного зрения и искусственного интеллекта открывает новые возможности применения анализа видео в различных отраслях экономики, и именно банки зачастую задают направления развития этих применений.
Выгоды удаленной идентификации
Наиболее интересными для банков являются аспекты, связанные с распознаванием человеческого лица и проявлений эмоций в ходе взаимодействия клиента и банка.
Первое, что приходит в голову при фразе "распознавание лица", – это биометрическая идентификация человека, в том числе удаленная, без посещения офиса организации, например банка. Это позволяет банкам привлекать в качестве новых клиентов жителей удаленных регионов, в которых нет точек присутствия банка.
Такое привлечение выгодно обеим сторонам: банкам это дает возможности для расширения клиентской базы без увеличения числа отделений, а для клиентов повышается уровень доступности финансовых услуг. В случае удаленной идентификации необязательно ограничиваться только финансовыми услугами, государство также очень заинтересовано в возможности удаленного предоставления государственных услуг при обеспечении должного уровня безопасности снятия и хранения биометрической информации.
Ответом на этот запрос должна стать Единая биометрическая система (ЕБС), реализуемая в рамках программы "Цифровая экономика".
ЕБС: преимущества и недостатки
На текущем этапе биометрическую информацию из ЕБС можно применять для оказания финансовых услуг. После присвоения ЕБС статуса государственной информационной системы ее станет возможно использовать для различных государственных и коммерческих услуг – образовательных, медицинских, юридических и др.
В настоящее время основным препятствием широкого внедрения ЕБС в процессы дистанционного банковского обслуживания является ее низкое проникновение в целевую аудиторию финансовых продуктов. ЕБС использует учетные записи портала госуслуг для авторизации граждан и привязки к ним биометрических слепков. на текущий момент в ЕБС присутствует около 150 тыс. биометрических слепков граждан. для сравнения: аудитория портала госуслуг на конец 2019 г. составляла 103 млн человек. В таких условиях для многих банков интеграция с ЕБС в части идентификации новых клиентов становится экономически неэффективной. Медленное наполнение ЕБС биометрическими слепками вызвано самой процедурой сдачи слепков гражданами. Для сдачи слепка гражданину необходимо лично посетить организацию, уполномоченную принимать биометрическую информацию для ЕБС, и потратить от 15 минут до 1 часа личного времени. Оператор системы ЕБС разрабатывает мобильное приложение, которое позволит гражданам самостоятельно сдавать биометрические слепки.
К сожалению, на начальном этапе они не будут доступны для предоставления финансовых услуг.
Еще одним недостатком ЕБС является то, что она предоставляет только услугу биометрической идентификации, тогда как функциональность распознавания документа, удостоверяющего личность, а также сличение фотографии на документе с лицом клиента требует интеграции с внешними системами.
Запуск собственного проекта
В начале 2020 г. случилась пандемия коронавируса, которая обострила потребность в удаленном привлечении новых клиентов. В этой ситуации мы решили не ждать приложения удаленного сбора слепков от оператора ЕБС и реализовать собственное решение по удаленной идентификации новых клиентов. Решение будет включать в себя всю необходимую функциональность, от снятия и сличения биометрических слепков до распознавания и проверки документов. Оно спроектировано совместимым со слепками и API ЕБС для того, чтобы при увеличении числа слепков в ЕБС мы могли бы быстро и просто переключиться на использование ЕБС в части работы с биометрическими слепками.
Существующая нормативно-правовая и регуляторная база накладывает ряд ограничений и требований к идентификации клиента. Единственным способом удаленной идентификации новых клиентов с целью использования банковских продуктов без ограничений является ЕБС.
Применение сторонних решений требует ограничений на ряд доступных продуктов и суммы транзакций. Тщательно взвесив возможные риски и ограничения внедрения собственной системы (регуляторные, юридические, налоговые и др.) и разработав процедуры их митигации, мы начали пилотный проект по удаленной идентификации новых клиентов.
Мы решили использовать систему, которая хорошо зарекомендовала себя в операторах каршеринга и такси. для идентификации человеку необходимо продемонстрировать нашему мобильному приложению свое лицо и документ, удостоверяющий личность. Система проведет следующие проверки:
- определит лицо на изображениях;
- сравнит лицо с фотографией на паспорте и убедится в их совпадении;
- определит, что ей продемонстрирован настоящий человек, а не его фотография или видеоизображение;
- распознает информацию с первых страниц паспорта и проведет запрос на действительность такого документа.
Только после прохождения этих и ряда других внутренних проверок систем антифрода клиенту станет доступен продукт "виртуальная карта". Эту карту можно моментально выпустить в мобильном приложении и сразу же начать ей пользоваться, например расплачиваться за покупки при помощи мобильного телефона.
Мы надеемся, что это позволит нам не только расширить географию привлечения клиентов, но и минимизировать последствия закрытия офисов банков на время введения режима ограничений во время пандемии СOViD-19.
Аналитика Face ID в обслуживании
Проекту удаленной идентификации пандемия дала толчок в развитии, другой же наш проект по анализу видео и изображений она, наоборот, затормозила. В конце 2019-го и начале 2020 г. мы начали пилотный проект по распознаванию эмоций клиента в отделении во время обслуживания его сотрудником банка. Во время обслуживания клиента, после получения от него соответствующего согласия, будет производиться аудио- и видеозапись сеанса при помощи планшета, установленного на рабочем месте сотрудника и направленного лицевой стороной к клиенту. Простые мимические эмоции для определения общего настроя и состояния анализируются в режиме онлайн. После окончания сеанса запись обслуживания анализируется по следующим аспектам:
- мимические эмоции;
- внимание к диалогу;
- речь и интонации;
- содержание диалога;
- социально-демографические параметры клиента;
- точность следования сотрудника скрипту.
Руководитель сотрудника может подключиться к трансляции для помощи или контроля качества. Сохраненные записи можно будет использовать для обучения персонала и разбора инцидентов, возникших в ходе обслуживания.
Основными задачами пилотного проекта является подтверждение гипотезы о росте продаж и качества сервиса после внедрения этой системы. Мы рассчитываем, что она поможет нам изменить практику "тайный покупатель". Причем не только заменить, а сделать ее более эффективной: система автоматически будет находить нарушения в обслуживании клиента, таким образом каждый наш клиент становится "тайным покупателем". За счет онлайн-анализа эмоций клиента мы сможем предотвращать конфликтные ситуации, выдавая сотруднику рекомендации для управления конфликтом в режиме реального времени.
Видеозаписи после обработки могут быть использованы в обучении других сотрудников как примеры лучших практик обслуживания клиентов. Кроме того, с помощью этих записей сотрудники смогут проходит сертификацию после обучения без отрыва от производства. Фактом сдачи экзамена станет качественное обслуживание клиентов.
Мы планировали начать пилотирование системы распознавания эмоций при обслуживании клиента в отделении во II квартале 2020 г., но пандемия и масочный режим спутали нам карты. Во время карантина мы провели ряд исследований и установили, что система может распознавать эмоции даже при использовании клиентом маски. Даже в этом случае глаза, брови и лоб остаются открытыми и могут использоваться системой для распознавания эмоций. безусловно, без масок на клиентах система работает точнее, но тем не менее в начале октября 2020 г. мы запустили этот пилотный проект в трех московских отделениях.
Цель – потоковое распознавание
Еще одним аспектом применения видеоанализа у нас в банке может стать потоковое распознавание клиентов. идея заключается в том, чтобы определить, кто из клиентов присутствует сейчас в наших отделениях. и определить не только, что они присутствуют, но и как они выглядят.
Мы хотим предлагать клиентам персонализированное обслуживание уже в момент их прихода. Этот пилотный проект находится в самой ранней стадии проработки. Сейчас мы определяем способ идентификации (лицо, походка, поза в ожидании) и поставщиков решений, которые могут обеспечить выбранные способы идентификации. Одновременно с этим прорабатываем бизнес-гипотезу: какие показатели и насколько возрастут при обеспечении более персонализированного общения с клиентом.
Что дальше?
Проекты, которые я упоминал выше, – это настоящее или ближайшее будущее. А что нас может ждать в области видеоанализа на горизонте 3–5 лет?
С одной стороны, устройства будут становиться все более умными и производительными, а с другой – все большая часть обработки видеоконтента будет происходить в облачных сервисах. И здесь нет противоречия: на устройствах будет производиться быстрая обработка для выявления простых событий или проведения идентификаций, а в облаках видеоконтент будет анализироваться для индексации происшествий и генерации тревог и сигналов для обработки людьми.
Для банков, на мой взгляд, наиболее интересным из будущих проявлений может стать анализ микровыражений человека, производимый прямо в мобильном устройстве. Так мы сможем оценивать реакцию человека и более точно персонализировать предложения для этого клиента.
Что будет в еще более отдаленном будущем, предсказать уже невозможно. Около 20 лет назад мы не могли представить, что устройства будут узнавать нас по лицу. Уверен, что следующие 20 лет удивят нас не меньше.
Фото: ru.freepik.com
Поделитесь вашими идеями