Il riconoscimento facciale aiuta i controlli in background

I controlli del background lavorativo sono una parte fondamentale del processo quando sei un candidato o sei iscritto al tuo prossimo concerto. Ora Evident ID, una società di controllo dei precedenti che fornisce servizi di verifica dell'identità utilizzati da aziende che condividono l'economia, come Airbnb e TravelCar, sta aggiungendo il riconoscimento facciale a questo processo.

La tecnologia di riconoscimento facciale mappa le caratteristiche del volto di una persona e le confronta con altre facce in un database cloud per assicurarsi che i lavoratori siano chi dichiarano di essere e che abbiano le credenziali per svolgere il lavoro. Confrontando un selfie con i documenti governativi archiviati nei database online, ad esempio, Evident mira a rendere il processo di controllo in background più veloce e più accurato.

Sebbene fare un selfie e verificarlo con i database online possa essere spaventoso per molti utenti, Evident mira anche a rendere il processo più confortevole per tutte le parti coinvolte. La piattaforma Identity Assurance di Evident consente alle aziende di adottare un approccio pratico ai dati di base, secondo David Thomas, co-fondatore e CEO di Evident. Assicurandosi che le aziende non stiano effettivamente gestendo la documentazione sensibile, Thomas spera di rendere il processo di riconoscimento facciale più appetibile per i clienti.

"Aiutiamo le aziende a rispondere a queste complicate domande di identificazione, senza che debbano mai gestire i dati di origine sensibili", ha affermato Thomas. Ha fornito l'esempio di un autista di camion commerciale con licenza che viene verificato attraverso il riconoscimento facciale, senza che il conducente debba presentare una copia di una licenza.

A maggio, Evident ha annunciato di aver raccolto $ 20 milioni per sviluppare ulteriormente la sua piattaforma per la verifica dell'identità, che è diversa dalla gestione dell'identità in cui i professionisti IT gestiscono i diritti degli utenti su applicazioni e servizi cloud. Come parte di questo, Evident sta incorporando intelligenza artificiale (AI), machine learning (ML) e computer vision nella sua piattaforma. La visione artificiale consente alle app di acquisire e analizzare immagini.

Come Evident utilizza il riconoscimento facciale

Evident sta usando il riconoscimento facciale per automatizzare il processo di controllo in background. Innanzitutto, un cliente invia una richiesta di verifica, che Evident accede quindi al suo database. Se gli utenti optano per un controllo del riconoscimento facciale, possono fare un selfie e inviarlo tramite l'app di Evident. Dopo l'invio del selfie, la società utilizza un'interfaccia di programmazione dell'applicazione (API) sicura per verificare l'immagine rispetto a più fonti. Evident invia quindi un rapporto con un indicatore di superamento / errore che indica se l'immagine dell'individuo corrisponde o meno alla documentazione. Infine, Evident invia un riepilogo via e-mail al proprio cliente per comunicare se il cliente soddisfa o meno la propria politica di verifica. Un algoritmo firma digitalmente i risultati.

Evident scatta una foto dal vivo di una persona e usa ML per confrontarlo con una varietà di documenti governativi per identificare positivamente l'individuo. Aggiungendo ML al riconoscimento facciale, Evident aiuta ad automatizzare l'analisi facciale accelerando al contempo il processo di verifica, secondo Thomas.

"Le nostre macchine ricevono grandi quantità di dati raccolti dai risultati prodotti dalla nostra tecnologia di riconoscimento facciale e imparano a fare previsioni su nuovi dati", ha affermato Thomas. "Il risultato dei due utilizzati insieme è che Evident può automatizzare il processo di analisi del documento ID delle caratteristiche facciali di una persona, il che rende il nostro processo di verifica più veloce e più accurato."

Alcune compagnie verificheranno il selfie rispetto ad altre fonti di terze parti, come il Dipartimento dei veicoli a motore o i fornitori di assicurazioni, per offrire maggiore tranquillità. Il livello aggiuntivo di verifica assicurerà agli utenti che l'host di uno spazio affittato o un conducente in una società di condivisione di corse sia legittimo.

Evidente ha rifiutato di fornire dettagli sui prezzi per il suo servizio, ma questo sembra essere la norma per questo tipo di servizi. Il servizio in background competitivo Checkr, che inizia a $ 35 al mese senza riconoscimento facciale, offrirà un componente aggiuntivo con biometria facciale chiamato "Checkr Connect IDV" in autunno, anche se ha anche rifiutato di condividere i prezzi per questa opzione. Berbix e Onfido forniranno le funzionalità di riconoscimento facciale per Checkr's Connect IDV. Ancora un'altra società, Biometrica Systems, offre un modulo di riconoscimento facciale avanzato che confronta la foto di un cliente con i record in un database per identificare persone sospette.

Riconoscimento facciale in azione su Peerspace

Un cliente Evident, un attore dell'economia della condivisione chiamato Peerspace, sta usando il riconoscimento facciale per eseguire controlli in background sui suoi clienti che contattano il servizio al fine di affittare spazi per riunioni e luoghi simili. Attraverso il mercato peer-to-peer, Peerspace (mostrato in basso a sinistra) consente alle persone di prenotare spazio a ore per riunioni e altre attività come servizi fotografici, ad esempio.

Peerspace utilizza le funzionalità di riconoscimento facciale della piattaforma Evident per verificare l'identificazione dei clienti che chiedono di affittare i suoi spazi per riunioni quando quelle parti ritengono che sia necessario un controllo extra per prevenire le frodi. Se una prenotazione è dell'ultimo minuto o Peerspace è sospetto di un determinato utente, utilizzerà Evident per un controllo in background. In tali casi, Peerspace invierà agli utenti un messaggio e-mail per far loro sapere che riceveranno una richiesta per un controllo in background.

"Evident ci aiuta a garantire che la persona che sta effettuando transazioni online sia quella che dice di essere", ha dichiarato Matt Bendett, co-fondatore e Vice President of Operations di Peerspace.

Quando il comportamento di prenotazione dei clienti appare sospetto, il team "fiducia e sicurezza" di Peerspace contatterà il cliente per chiedere un controllo dei precedenti con riconoscimento facciale. Se non rispondono, significa che l'attività dell'utente è stata fraudolenta.

"Se abbiamo un buon segnale lì e loro seguono, allora invieremo loro un'e-mail, che li invia attraverso il flusso di Evident, e fondamentalmente li fa inviare diverse foto del loro ID e un selfie", ha spiegato Bendett. La dashboard di Evident mostrerà al personale di Peerspace se l'immagine dell'utente corrisponde alla fotografia del cliente sulla patente di guida. Una complicazione, tuttavia, è avere licenze di driver false nel database.

"Se otteniamo un risultato falso, siamo in grado di impedire che la transazione accada", ha detto Bendett. "Se è qualcosa in cui ci è in qualche modo sconosciuto, a volte faremo un'immersione più profonda e faremo più domande prima di lasciarci passare." Un'immersione profonda potrebbe coinvolgere l'azienda utilizzando mezzi più tradizionali per sondare più a fondo l'identità dell'ospite o dell'ospite.

Identità nell'economia della condivisione

Obiettivi evidenti che condividono società economiche come Peerspace a causa delle relazioni spesso casuali tra fornitori e clienti. Nell'economia della condivisione, un elenco in rapida crescita e vario di risorse, come trasporti, abitazioni e spazi per riunioni, viene essenzialmente affittato a chiunque abbia un browser web. Con questi fornitori di servizi "condivisi" sempre più diffusi, sia i fornitori che i clienti trovano il riconoscimento facciale uno strumento utile per condurre gli affari in sicurezza.

"Dipende dal servizio, ma in molti di questi servizi di economia di condivisione, incluso Peerspace, esiste un componente online e offline", ha affermato Bendett. "Quindi è davvero la mia prospettiva che, affinché ciò continui a ridimensionarsi, host e ospiti devono sentirsi a proprio agio con le persone con cui interagiscono."

Thomas ha osservato che i fornitori di solito sono più a loro agio con la tecnologia di riconoscimento facciale rispetto ai clienti. Un guidatore di un servizio di condivisione del giro sarebbe probabilmente meno contrario a una ricerca di riconoscimento facciale di quanto lo sarebbe un pilota.

"Certamente l'identificazione è un argomento davvero critico nell'economia, specialmente quando le applicazioni diventano più sensibili. E per fortuna, è sempre stato in qualche modo nelle menti delle aziende economiche", ha detto Thomas. "Man mano che queste aziende maturano e si espandono a un pubblico più vasto e ad applicazioni più sensibili, hanno dovuto intensificare il tipo di verifica dell'identità che eseguono".

(Credito immagine: Statista)

Diffidenza dell'utente

Ma c'è ancora l'ostacolo della sfiducia degli utenti. Recenti sondaggi, tra cui la carta Statista sopra e un recente sondaggio PCMag, mostrano chiaramente che molti rimangono diffidenti nei confronti della tecnologia di riconoscimento facciale e delle misure di sicurezza biometriche in generale. Tuttavia, la tecnologia sta sicuramente crescendo in popolarità dal lato degli affari e dei fornitori. Il riconoscimento facciale, in particolare, sta diventando più mainstream come parte del sistema di monitoraggio dei candidati aziendali (AT) e uno strumento regolare per altri compiti condotti da professionisti delle risorse umane (risorse umane).

Tim Steinkopf, CEO del fornitore di gestione delle identità Centrify, vede un eccellente potenziale per il riconoscimento facciale durante i controlli in background a causa del suo alto grado di precisione.

"Il riconoscimento facciale diventa un file binario. Viene tradotto in zero e uno, e per quanto riguarda la capacità di hackerare o impersonare un volto, il livello di difficoltà è elevato", ha detto Steinkopf. "Quindi, l'accuratezza è buona e la capacità di hackerarla è difficile." Queste sono due vittorie che entrambi i fornitori di controlli in background e i loro clienti HR troveranno difficili da ignorare, indipendentemente dai livelli di comfort dell'utente.

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Brenda Leong è Senior Counsel e Director of Strategy presso Future of Privacy Forum, un think tank che si concentra su questioni di politica pubblica in materia di privacy e gestione dei dati. Leong vede il riconoscimento facciale nella verifica dell'identità come un passo ragionevole in una verifica del contesto lavorativo. Ma c'è una cosa che Leong ha definito un prerequisito prima che i rappresentanti delle risorse umane utilizzino il riconoscimento facciale.

"Spero che ci sia un fattore opt-in", ha detto Leong. Fortunatamente, questa è una funzionalità che Evident fornisce già. Se un partecipante rifiuta la verifica dell'identità, ciascun fornitore deve sviluppare il proprio processo di verifica alternativo. Resta da vedere se questo rimarrà il processo accettato in futuro.