Արհեստական ինտելեկտի օգտագործումը տարիքի ճանաչման համար

II-ի միջոցով տարիքի ավտոմատ ստուգումը ավելացնում է ավանդական KYC ընթացակարգերը և բարձրացնում է ստուգման արագությունը։ Ներքևում Ավստրալիայի առցանց կազինոյի պրակտիկայի մանրամասն դիտարկումն է։

1. Ինչու ինտեգրել AI-ը տարիքը

Ստուգման արագությունը 'լուսանկարչության ակնթարթային վերլուծություն փաստաթղթերի ձեռքով վերամշակման փոխարեն։

Լրացուցիչ խոչընդոտը 'ծառայում է որպես «կարգավորող» մակարդակ մինչև անձնագրի/վարորդական իրավունքների բեռնումը։

Ռիսկերի նվազումը 'անչափահասների գրանցման փորձերի ավտոմատ հայտնաբերումը մինչև խաղի սկիզբը։
  • Ռեսուրսների խնայողությունն այն է, որ նվազեցնել բեռը աջակցության ծառայության և կոմպլանսի բաժինը։

2. Հիմնական տեխնոլոգիաները և ալգորիթմները

1. Խորը ճշգրիտ նյարդային ցանցեր (CNN)

Ճարտարապետությունը (VGG, ResNet) սովորում են հազարավոր մարդկանց տարիքով։
  • 2. Զույգերի ուսուցման մեթոդը («Siamese Network»)
Համեմատում է օգտագործողի դեմքը տարբեր տարիքային խմբերի մոդելների հետ։
  • 3. Հիբրիդային մոդելներ

CNN + դեմքի հատկությունների վերլուծություն (մորթիներ, ժայռերի և աչքերի ուրվագծեր) + խորության մետրեր (3D մոդելավորում)։

4. Լրացուցիչ նշաններ

Մաշկի գույնը, տեքստուրան, գլխի ձևը, մազերը մուտքագրվում են որպես ճշգրտությունը բարձրացնելու համար։

3. Ինտեգրումը ավանդական KYC

Քայլ 1: Օգտագործողը սելֆի է դարձնում AI-ն իրական ժամանակում գնահատում է տարիքը։

Քայլ 2: եթե AI-ն հնարավորություն է տալիս <18 տարի ռուսական համակարգը պահանջում է ներբեռնել պաշտոնական փաստաթուղթը։

Քայլ 3: փաստաթղթերը մշակվում են DVS և բանկային API (ACIP) միջոցով։

Քայլ 4: AI-ի և DVS-ի արդյունքները համեմատվում են, երբ տարիքը համընկնում է։

4. Ճշգրտություն, սահմանափակումներ և սխալներ

ՊարամետրըԱրժեքը/միջակայքը
Միջին բացարձակ սխալ (MAE)2-3 տարի
18 + սահմանման ճշգրտությունը95–98 %
Սխալների հիմնական աղբյուրներըանսովոր դիմահարդարում, ակնոցներ, դիմակներ
Ռետեստի կարիքըԵթե AI vs փաստաթղթի տարբերությունը> 4 տարի է

False Positive (18 տարեկանից ցածր) 'արգելափակում է մեծահասակների ռուսական կոշտ քաղաքականությունը «ավելի լավ է ստուգել»։

False Negative-ը (18 տարեկանից բարձր), անչափահասների պոտենցիալ ֆորումը գրանցվում է փաստաթղթի միջոցով։

5. Տեղեկատվության համապատասխանությունը և տվյալների պաշտպանությունը

1. Privacy Act 1988 և GDPR նման նորմեր

Կենսաչափության պահպանումը միայն ստուգման ժամանակ է, առանց երկար պահեստավորման։
  • Պատկերների և ստուգումների լոգարանների կոդավորումը։
  • 2. Interactive Gambling Act 2001 и ACIP
AI-ն օժանդակ գործիք է, վերջնական հավատարմագրում ACIP-ի պահանջվող փաստաթղթերի միջոցով։
  • 3. Թափանցիկություն և աուդիտ
AI լուծումների պարտադիր տրամաբանությունը, կարգավորողների հասանելիությունը ստուգման ժամանակ։
  • Մոդելների հիբրիդային արտաքին աուդիտը տեղափոխման բացակայության համար (bias)։

6. Առաջատար պլատֆորմների գործնական կեյսները

Bet365 AU: Ներդրեցին AI մոդուլը մինչև փաստաթղթի բեռնումը, նվազեցրեցին ստուգման ժամանակը 40 տոկոսով։

Sportsbet: AI + DVS հիբրիդ, «մոխրագույն» տարիքը (16-20 տարեկան) ինքնաբերաբար գնում է ձեռքով ստուգման։

PlayUp 'հրաժարվելով «հաջորդ» վերականգնումից, այժմ պահանջում են սելֆի և անցկացնում AI-scrining մինչև դեպոզիտ։

7. Խորհրդատվության առաջարկություններ

1. Պրովայդերի ընտրությունը

Գնահատեք MAE-ը և AUC մոդելները, որոնք ցույց են տալիս bias-ը էթնիկ խմբերի մասին։
  • 2. UX օպտիմիզացում

Նվազեցրեք կտորների քանակը 'սելֆին ակնթարթային պատասխան է տալիս դոզայի բեռնումը միայն անհրաժեշտության դեպքում։

3. Մոդելների փորձարկումը և ուսուցումը

Պարբերաբար թարմացրեք ուսուցման ամսաթիվը 'հաշվի առնելով տեղական հատկությունները և տեսողական նոր միտումները։

4. Հիբրիդային մոտեցում

AI-սկրինինգը + ավանդական KYC-ն, որպեսզի փակի յուրաքանչյուր տեխնոլոգիայի թույլ կողմերը։
  • 5. Մոսկվան և աուդիտ

Ներդրեք dashbord 'հետևելու հիմնական մետրը (MAE, FPR, FNR) և կանոնավորաբար անցկացրեք։

Արդյունքը

ԻԻ-ը, որը ճանաչում է տարիքը առցանց հեմբլինգում, նշանակում է պաշտպանության ավելցուկ մակարդակ 'ընդունումներից <18 տարի։ Խորը նյարդային ցանցերի, DVS-API-ի և KYC-ի պարամետրերի համադրությունը թույլ է տալիս արագացնել հավատալիքները, նվազեցնել անձնակազմի բեռը և ապահովել ինտեգրման համապատասխանությունը, միաժամանակ պահպանելով գաղտնիության և թափանցիկության պահանջները։

Caswino Promo