Mga pagsusuri sa background ng pagkilala sa mukha

Ang mga tseke sa background ng trabaho ay isang pangunahing bahagi ng proseso kung ikaw ay isang aplikante sa trabaho o sumakay sa iyong susunod na gig. Ngayon ang Evident ID, isang kumpanya ng background check na nagbibigay ng mga serbisyo sa pag-verify ng pagkakakilanlan na ginagamit sa pamamagitan ng pagbabahagi ng mga negosyo sa ekonomiya, tulad ng Airbnb at TravelCar, ay nagdaragdag ng pagkilala sa facial sa prosesong ito.

Ang mapa ng teknolohiyang pagkilala sa mukha ay naglalagay ng mga katangian ng mukha ng isang tao at inihambing ang mga ito laban sa iba pang mga mukha sa isang database ng ulap upang matiyak na ang mga manggagawa ay inaangkin nila at mayroon silang mga kredensyal upang maisagawa ang trabaho. Sa pamamagitan ng paghahambing ng isang selfie laban sa mga dokumento ng gobyerno sa file sa mga online na database, halimbawa, nilalayon ni Evident na gawing mas mabilis at mas tumpak ang proseso ng pagsuri sa background.

Bagaman ang pagkuha ng isang selfie at ang pag-verify nito laban sa mga online na database ay maaaring nakakatakot para sa maraming mga gumagamit, nilalayon din ni Evident na gawing komportable ang proseso para sa lahat ng mga partido na kasangkot. Ang Platform ng Pagkakakilanlan ng Ebidensya ng Ebidensya ay nagbibigay-daan sa mga kumpanya na kumuha ng hands-off na diskarte sa data sa background, ayon kay David Thomas, co-founder at CEO ng Evident. Sa pamamagitan ng pagtiyak na ang mga kumpanya ay hindi aktwal na paghawak ng sensitibong dokumentasyon, inaasahan ni Thomas na gawing mas kaakit-akit sa mga customer ang proseso ng pagkilala sa mukha.

"Tinutulungan namin ang mga negosyo na sagutin ang mga kumplikadong mga katanungang ito ng pagkakakilanlan, nang wala silang kinakailangang hawakan ang alinman sa mga sensitibong data ng mapagkukunan, " sabi ni Thomas. Ibinigay niya ang halimbawa ng isang lisensyadong driver ng trak na komersyal na napatunayan sa pamamagitan ng pagkilala sa mukha, nang walang driver na kailangang ipakita ang isang kopya ng isang lisensya.

Noong Mayo, inihayag ni Evident na nagtataas ito ng $ 20 milyon upang higit pang mabuo ang platform nito para sa pagpapatunay ng pagkakakilanlan, na naiiba sa pamamahala ng pagkakakilanlan kung saan pinamamahalaan ng mga propesyonal sa IT ang mga karapatang gumagamit sa mga aplikasyon at mga serbisyo sa ulap. Bilang bahagi nito, isinasama ng Ebidensya ang artipisyal na intelihente (AI), pag-aaral ng makina (ML), at pangitain sa computer sa platform nito. Ang paningin ng computer ay nagpapahintulot sa mga app na makunan at suriin ang mga imahe.

Paano Ginagamit ng Ebidensya ang Pagkilala sa Mukha

Ang ebidensya ay gumagamit ng pagkilala sa facial upang i-automate ang proseso ng pagsuri sa background. Una, ang isang customer ay nagsumite ng isang kahilingan sa pag-verify, na pagkatapos ay nag-log ang Evident sa database nito. Kung ang mga gumagamit ay pumili para sa isang tseke sa pagkilala sa facial, maaari silang kumuha ng isang selfie at isumite ito sa pamamagitan ng app na Evident. Matapos isumite ang selfie, gumagamit ang kumpanya ng isang secure na application programming interface (API) upang mapatunayan ang imahe laban sa maraming mga mapagkukunan. Ang ebidensya ay pagkatapos ay naghahatid ng isang ulat na may pass / fail na tagapagpahiwatig na nagpapahiwatig kung ang imahe ng indibidwal ay tumutugma sa dokumentasyon. Sa wakas, Nagpapadala si Evident ng isang buod ng email sa customer nito na nagsasabi sa kanila kung natutugunan ng customer ang kanilang patakaran sa pag-verify. Ang isang algorithm na digital na pumirma sa mga resulta.

Ang ebidensya ay kumukuha ng isang live na larawan ng isang tao at gumagamit ng ML upang ihambing ito sa iba't ibang mga talaan ng gobyerno upang positibong makilala ang indibidwal. Sa pamamagitan ng pagdaragdag ng ML sa pagkilala sa mukha, tinutulungan ng Ebidensya na i-automate ang pagtatasa ng mukha habang pabilis din ang proseso ng pag-verify, ayon kay Thomas.

"Ang aming mga makina ay pinakain ng maraming mga data na gleaned mula sa mga resulta na ginawa ng aming teknolohiyang pagkilala sa facial, at natututo silang gumawa ng mga hula sa mga bagong data, " sabi ni Thomas. "Ang kinalabasan ng dalawang ginagamit nang magkasama ay ang Ebidensya ay maaaring awtomatiko ang proseso ng pagsusuri ng dokumento ng mga katangian ng ID ng mukha ng isang tao, na ginagawang mas mabilis at mas tumpak ang proseso ng aming pag-verify."

Ang ilang mga kumpanya ay susuriin ang selfie laban sa mga karagdagang mapagkukunan ng third-party, tulad ng Department of Motor Vehicles o mga nagbibigay ng seguro, upang mag-alok ng labis na kapayapaan ng isip. Ang labis na antas ng pag-verify ay titiyakin sa mga gumagamit na ang host ng isang inupahang puwang o isang driver sa isang kumpanya ng pagsakay sa pagbabahagi ay lehitimo.

Tumanggi ang ebidensya na magbigay ng mga detalye sa pagpepresyo para sa serbisyo nito, ngunit tila para sa kurso sa mga ganitong uri ng serbisyo. Ang pagkumpetensya sa serbisyo sa background na Checkr, na nagsisimula sa $ 35 bawat buwan nang walang pagkilala sa mukha, ay mag-aalok ng isang add-on na may facial biometrics na tinatawag na "Checkr Connect IDV" sa taglagas, kahit na tumanggi din itong ibahagi ang presyo para sa pagpipiliang ito. Magbibigay sina Berbix at Onfido ng mga kakayahan sa pagkilala sa facial para sa Connect IDV ng Checkr. Ngunit ang isa pang kumpanya, ang Biometrica Systems, ay nag-aalok ng isang module ng Advanced na Pagkilala sa Mukha na naghahambing sa larawan ng isang customer sa mga tala sa isang database upang makilala ang mga kahina-hinalang tao.

Pagkilala sa Mukha sa Aksyon sa Peerspace

Ang isang katibayan ng customer, isang pagbabahagi ng ekonomiya ng ekonomiya na tinatawag na Peerspace, ay gumagamit ng pagkilala sa facial upang magpatakbo ng mga tseke sa background sa mga customer nito na makipag-ugnay sa serbisyo upang magrenta ng mga puwang ng pagpupulong at mga katulad na lugar. Sa pamamagitan ng pamilihan ng peer-to-peer, pinapayagan ng Peerspace (ipinakita sa kaliwa sa kaliwa) ang mga tao na mag-book ng espasyo sa oras para sa mga pulong at iba pang mga aktibidad tulad ng mga photo shoots, halimbawa.

Ginagamit ng Peerspace ang mga tampok ng pagkilala sa facial ng platform ng Evident upang mapatunayan ang kilalanin ng mga customer na humihiling na magrenta ng mga puwang ng pagpupulong kapag naramdaman ng mga partidong iyon ang dagdag na tseke na kinakailangan upang maiwasan ang pandaraya. Kung ang isang booking ay huling-minuto o ang Peerspace ay kahina-hinala sa isang tiyak na gumagamit, pagkatapos ay gagamitin ito ng Ebidensya para sa isang tseke sa background. Sa ganitong mga kaso, magpapadala ang Peerspace ng mga gumagamit ng isang email na mensahe upang ipaalam sa kanila na makakakuha sila ng isang kahilingan para sa isang pagsuri sa background.

"Tinutulungan tayo ng ebidensya na tiyakin na ang taong nakikipag-transact sa online ay ang sinasabi nila na sila, " sabi ni Matt Bendett, co-founder at Bise Presidente ng Operations sa Peerspace.

Kapag ang pag-uugali ng booking ng mga customer ay mukhang kahina-hinala, ang koponan ng "tiwala at kaligtasan" ng Peerspace ay aabutin sa customer upang hilingin ang isang background na suriin na may pagkilala sa mukha. Kung hindi sila tumugon, pagkatapos ito ay isang palatandaan na ang aktibidad ng gumagamit ay mapanlinlang.

"Kung mayroon kaming isang mahusay na signal doon at gawin nila ang pag-follow up, pagkatapos ay magpapadala kami sa kanila ng isang email, na nagpapadala sa kanila sa pamamagitan ng daloy ni Evident, at karaniwang isinumite nila ang iba't ibang mga larawan ng kanilang ID pati na rin ang isang selfie, " paliwanag ni Bendett. Ipapakita ng didentboard ni Evident ang kawani ng Peerspace kung ang imahe ng gumagamit ay tumutugma sa litrato ng customer sa lisensya ng pagmamaneho. Ang isang komplikasyon, gayunpaman, ay ang pagkakaroon ng pekeng mga lisensya sa pagmamaneho sa database.

"Kung nakakakuha tayo ng isang resulta na ito ay pekeng, pagkatapos ay maiiwasan namin ang mangyari sa transaksyon, " sabi ni Bendett. "Kung ito ay isang bagay kung saan medyo hindi alam sa amin, kung gayon minsan ay gagawa kami ng isang mas malalim na pagsisid at magtanong ng higit pang mga katanungan bago namin hayaan." Ang isang malalim na pagsisid ay maaaring kasangkot sa kumpanya gamit ang mas tradisyunal na paraan upang masuri ang mas malalim sa pagkakakilanlan ng alinman sa panauhin o host.

Pagkakakilanlan sa Pagbabahagi ng Ekonomiya

Target ng ebidensya ang pagbabahagi ng mga kumpanya ng ekonomiya tulad ng Peerspace dahil sa madalas na random na relasyon sa pagitan ng mga provider at customer. Sa pagbabahagi ng ekonomiya, ang isang mabilis na lumalagong at iba't ibang listahan ng mga mapagkukunan, tulad ng transportasyon, pabahay, at puwang ng pagpupulong, ay literal na inuupahan sa sinumang may isang web browser. Sa mga "shared" service provider na nagiging mas mainstream, ang parehong mga tagabigay ng serbisyo at mga customer ay nakakahanap ng pagkilala sa facial isang kapaki-pakinabang na tool sa pagsasagawa ng negosyo nang ligtas.

"Ito ay nakasalalay sa serbisyo, ngunit sa maraming mga pagbabahagi ng mga serbisyo sa ekonomiya na ito, kasama ang Peerspace, mayroong isang online at isang offline na bahagi sa na, " sinabi ni Bendett. "Kaya't talagang pananaw ko na, para sa patuloy na pag-scale, ang mga host at panauhin ay kailangang kumportable sa mga taong nakikisalamuha."

Nabanggit ni Thomas na ang mga nagbibigay ay karaniwang mas komportable sa facial recognition tech kaysa sa mga customer. Ang isang driver ng serbisyo ng pagsakay sa pagbabahagi ay malamang na hindi masasalungat sa isang paghahanap sa pagkilala sa mukha kaysa sa isang rider.

"Tiyak na ang pagkilala ay isang kritikal na paksa sa ekonomiya, lalo na kung ang mga aplikasyon ay nakakakuha ng mas sensitibo. At nagpapasalamat, palaging nasa isip ng mga kumpanya ng ekonomiya ang ilang degree, " sabi ni Thomas. "Habang ang mga kumpanyang ito ay tumanda at nagpapalawak sa mga mas malaking madla at mas sensitibong aplikasyon, kinailangan nilang dagdagan ang uri ng pag-verify ng pagkakakilanlan na kanilang ginagawa."

(Credit ng larawan: Statista)

Ang tiwala sa gumagamit

Ngunit mayroon pa ring sagabal ng hindi pagkatiwalaan ng gumagamit. Ang mga kamakailang survey, kasama ang tsart ng Statista sa itaas at isang kamakailan-lamang na survey ng PCMag, malinaw na ipinapakita na maraming nananatiling hindi nagtitiwala sa facial recognition tech at biometric security na panukala sa pangkalahatan. Gayunpaman, ang tech ay tiyak na lumalaki sa katanyagan sa panig ng negosyo at tagabigay. Ang pagkilala sa mukha, lalo na, ay nagiging mas pangunahing bahagi bilang bahagi ng sistema ng pagsubaybay sa aplikante (AT) at isang regular na tool para sa iba pang mga gawain na isinagawa ng pros ng human resources (HR).

Tim Steinkopf, CEO ng vendor management management Centrify, nakikita ang mahusay na potensyal para sa pagkilala sa mukha sa mga pagsusuri sa background dahil sa mataas na antas ng kawastuhan.

"Ang pagkilala sa mukha ay nagiging isang binary file. Ito ay makakakuha ng isinalin sa mga zero at mga bago, at hanggang sa kakayahang mag-hack o magkaibang mukha, ang antas ng kahirapan doon ay mataas, " sabi ni Steinkopf. "Kaya, ang kawastuhan ay mabuti, at ang kakayahang mag-hack ito ay mahirap." Iyon ang dalawang panalo na ang parehong mga taguri ng mga tagapagbigay ng tseke sa background at ang kanilang mga customer ng HR ay mahihirap na huwag pansinin, anuman ang mga antas ng kaginhawaan ng gumagamit.

• Ang Pinakamagandang Employment Background Check Services para sa 2019 Ang Pinakamagandang Employment Background Check Services para sa 2019
• Dahil Lamang Maaari kang Kumuha ng isang Selfie Hindi nangangahulugang Nais namin Na Maging Mo Dahil Maaari kang Kumuha ng isang Selfie Hindi nangangahulugang Nais Mo Kami
• Paano Mag-snap ng Pinakamahusay na Mga Pansariling Paano Mag-snap ng Pinakamagandang Mga Sarili

Si Brenda Leong ay Senior Counsel at Direktor ng Estratehiya sa Future Forum ng Pagkapribado, isang tangke ng pag-iisip na nakatuon sa mga isyu sa patakaran ng publiko sa paligid ng privacy at pamamahala ng data. Nakikita ni Leong ang pagkilala sa mukha sa pag-verify ng pagkakakilanlan bilang isang makatwirang hakbang sa isang tseke sa background ng trabaho. Ngunit mayroong isang bagay na tinawag ni Leong bilang isang paunang kinakailangan bago gumamit ang HR reps ng facial pagkilala.

"Inaasahan ko na may isang kadahilanan na opt-in, " sabi ni Leong. Sa kabutihang palad, iyon ang tampok na ibinigay ng Ebidensya. Kung ang isang kalahok ay tumanggi sa pag-verify ng pagkakakilanlan, pagkatapos ang bawat tagapagkaloob ay dapat bumuo ng kanilang sariling alternatibong proseso ng pag-verify. Kung ito ay nananatiling tinatanggap na proseso sa hinaharap ay nananatiling makikita.