인공 지능을 사용하여 나이를 인식

AI를 사용한 자동 연령 검증은 기존 KYC 절차를 보완하고 검증 속도를 높입니다. 다음은 호주 온라인 카지노의 실습에 대한 자세한 개요입니다.

1. AI 연령 인식을 통합하는 이유

검증 속도: 문서의 수동 처리 대신 사진의 즉각적인 분석.
옵션 배리어: 여권/운전 면허증 다운로드 전에 "예방 적" 수준으로 제공됩니다.
위험 완화: 게임을 시작하기 전에 미성년자를 등록하려는 시도의 자동 감지.
지원 및 준수에 대한 부담을 줄임으로써 자원을 절약하십시오.

2. 기본 기술 및 알고리즘

1. 깊은 컨볼 루션 신경망 (CNN)

아키텍처 (VGG, ResNet) 는 수천 명의 연령 태그가있는 개인에 대해 교육을받습니다.
2. 페어 러닝 방법 ("샴 네트워크")

사용자의 얼굴을 다른 연령대의 샘플과 비교합니다.
3. 하이브리드 모델

CNN + 얼굴 분석 (주름, 광대뼈 윤곽 및 눈) + 깊이 측정 (3D 모델링).
4. 추가 기능

피부색, 질감, 머리 모양, 머리카락-정확도를 향상시키는 기능으로 도입되었습니다.

3. 전통적인 KYC와의 통합

1 단계: 사용자는 셀카 → AI 추정 연령을 실시간으로 사용합니다.
2 단계: AI가 <18 년 → 기회를 제공하면 시스템에 공식 문서를 다운로드해야합니다.
3 단계: 문서는 DVS 및 뱅킹 API (ACIP) 를 통해 처리됩니다.
4 단계: 같은 연령이 확인되면 AI 및 DVS 결과가 비교됩니다.

4. 정확성, 제한 및 오류

매개 변수	가치/범위
평균 절대 오류 (MAE)	2-3 년
18 + 정확도	95-98%
주요 오류 원인	특이한 메이크업, 안경, 마스크
Retest 요구 사항	AI vs 문서 차이> 4 년

허위 긍정적 (18 세 미만): 성인을 차단합니다 → 강력한 정책 "더 나은 이중 점검".
허위 음성 (18 세 이상): 미성년자의 잠재적 입학 → 문서를 통해 다시 테스트합니다.

5. 준수 및 데이터 보호

1. 개인 정보 보호법 1988 및 GDPR과 유사한 규범

장기 저장없이 검증 기간 동안 만 생체 인식 절약.
이미지 암호화 및 로그 확인
2. 인터랙티브 도박 법 2001 gm ACIP

AI는 필요한 ACIP 문서를 통한 보조 도구, 최종 검증 역할을합니다.
3. 투명성 및 감사

AI 솔루션의 필수 로깅, 점검 중 규제 기관에 대한 액세스.
변위가없는 모델에 대한 정기적 인 외부 감사 (바이어스).

6. 주요 플랫폼의 실제 사례

Bet365 AU: 문서를 다운로드하기 전에 AI 모듈을 구현하여 검증 시간을 40% 단축했습니다.
Sportsbet: 하이브리드 AI + DVS, "회색" 연령 (16-20 세) 은 자동으로 수동 검증을 위해 사용됩니다.
PlayUp: "후속" 검증을 포기한 후 이제 셀카가 필요하며 입금 전에 AI 스크리닝을 수행합니다.

7. 구현 권장 사항

1. 공급자 선택

모델의 MAE 및 AUC를 평가하고 인종 그룹별로 편견 보고서를 확인하십시오.
2. UX 최적화

클릭 최소화: 셀카 → 즉석 응답 → 필요할 때만 도킹하십시오.
3. 모델의 테스트 및 교육

현지 기능과 새로운 시각적 트렌드를 고려하여 교육 데이터 세트를 정기적으로 업데이트합니다.
4. 하이브리드 접근

각 기술의 약점을 해소하기 위해 AI 스크리닝 + 전통적인 KYC.
5. 모니터링 및 감사

대시 보드를 구현하여 키 메트릭 (MAE, FPR, FNR) 을 추적하고 정기적으로 검토하십시오.

결과

온라인 도박에서 AI 연령 인식은 효과적인 추가 내성 보호 계층 <18 년입니다. 심층 신경망, DVS-API 및 뱅킹 KYC의 조합을 통해 개인 정보 보호 및 투명성에 대한 요구 사항을 준수하면서 검증 속도를 높이고 직원의 업무량을 줄이며 법률 준수를 보장 할 수 있습니다.