人工知能を使用して年齢を認識する

AIを使用した自動年齢検証は、従来のKYC手順を補完し、検証の速度を向上させます。以下は、オーストラリアのオンラインカジノでの練習の詳細な概要です。

1.AI年齢認識を統合する理由

検証速度：文書の手動処理の代わりに写真の即時分析。

オプションのバリア：パスポート/運転免許証のダウンロード前に「予防」レベルとして機能します。

リスク軽減：ゲーム開始前に未成年者を登録しようとする試みを自動的に検出します。

サポートとコンプライアンスの負担を軽減し、リソースを節約します。

2.基本的な技術とアルゴリズム

1.深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

アーキテクチャ（VGG、 ResNet）は、何千人もの年齢にタグ付けされた個人に訓練されています。

2.ペア学習法（「Siamese Network」）

ユーザーの顔と異なる年齢層のサンプルを比較します。

3.ハイブリッドモデル

CNN+の顔の分析（しわ、頬の輪郭と目）+深さの指標（3Dモデリング）。

4.その他の機能

肌の色、質感、頭の形、髪-正確さを向上させる機能として紹介されています。

3.従来のKYCとの統合

ステップ1：ユーザーは自分撮り→AIで年齢をリアルタイムで推定します。

ステップ2： AIがチャンスを与えた場合<18年→システムは公式文書をダウンロードする必要があります。

ステップ3：ドキュメントは、DVSと銀行API （ACIP）を介して処理されます。

ステップ4：同じ年齢が確認された場合、AIとDVSの結果が比較されます。

4.正確さ、制限、エラー

False Positive （18歳未満）：大人をブロックする→タフなポリシー「より良いダブルチェック」。

False Negative （over 18）：未成年者の潜在的な入学→文書を通じて再テスト。

5.コンプライアンスとデータ保護

1.プライバシー法1988とGDPRのような規範

長期保管せずに、検証期間中のみ生体認証を保存します。

画像とチェックログの暗号化。

2.インタラクティブギャンブルアクト2001

AIは補助ツールとして機能し、必要なACIPドキュメントを通じて最終検証を行います。

3.透明性と監査

AIソリューションの必須ロギング、チェック中のレギュレータへのアクセス。

変位（バイアス）がない場合のモデルの定期的な外部監査。

6.主要なプラットフォームの実用的なケース

Bet365 AU：ドキュメントをダウンロードする前にAIモジュールを実装し、検証時間を40％短縮しました。

スポーツベット：ハイブリッドAI+DVS、「灰色」年齢（16-20年）自動的に手動検証のために行きます。

PlayUp：「その後の」検証を放棄したため、入金前にselfiesとAIスクリーニングが必要になりました。

7.導入に関する推奨事項

1.プロバイダの選択

モデルのMAEとAUCを評価し、民族グループによるバイアスレポートを確認します。

2.UXの最適化

クリックを最小限に抑える：必要なときだけselfies→instant response→dock loading。

3.モデルのテストとトレーニング

ローカル機能と新しい視覚的傾向を考慮して、トレーニングデータセットを定期的に更新します。

4.ハイブリッドアプローチ

AIスクリーニング+伝統的なKYCは、各技術の弱点を橋渡しします。

5.モニタリングと監査

ダッシュボードを実装して、主要指標（MAE、 FPR、 FNR）を追跡し、定期的にレビューします。

［結果］

オンラインギャンブルにおけるAI年齢認識は、公差保護の効果的な追加層である<18年。ディープニューラルネットワーク、DVS-API、バンキングKYCを組み合わせることで、プライバシーと透明性の要件を遵守しながら、検証を迅速化し、人員への負荷を軽減し、法令遵守を確実にすることができます。