БИЗНЕС-СЕТЬ KINETICS CRM CALL-ЦЕНТРЫ ERP ECM ITSM PM АБС АБН SEC SAAS
ЧТО ТАКОЕ АБС? НОВОСТИ АНАЛИТИКА ВНЕДРЕНИЕ АБС СИСТЕМЫ ПОСТАВЩИКИ ФОРУМ Напишите нам!  
     Мероприятия Термины Статьи Рейтинги Разработчики АБС Карьера Ссылки  

СТАТЬИ /более 350/
МЕТОДОЛОГИЯ
ПРАКТИКА ВНЕДРЕНИЯ
ОБЗОРЫ РЫНКА
ТРЕНДЫ
РЕЙТИНГИ
МНЕНИЯ ЭКСПЕРТОВ
МНЕНИЯ БАНКИРОВ

Сделай правильный выбор!


crm ПОДПИСКА

Чтобы подписаться на рассылку новостей сайта, введите свой e-mail:

 
   
СТАТЬИ

Тинькофф банк поменял свободный движок распознавания банковских карт на платный российский


 

Технология Smart IDReader компании Smart Engines распознает данные банковских карт в мобильных приложениях «Тинькофф банка» без передачи на сервер.

Потоковая технология для мобильных приложений

«Тинькофф Банк» объявил о запуске новой технологии распознавания банковских карт в своих мобильных приложениях. Внедрение модуля распознавания банковских карт Smart IDReader, разработанного российской компанией Smart Engines, осуществляется самостоятельно специалистами банка.

В настоящее время решение Smart Engines уже внедрено в мобильное приложение «Тинькофф Банка» для iOS и Android. В дальнейшем планируется включение технологии в другие мобильные продукты банка, в числе которых приложения «С карты на карту», «Тинькофф Инвестиции» и «ФССП ФНС России: долги, налоги».

До перехода на движок Smart IDReader в мобильных приложениях «Тинькофф Банка» использовалась бесплатная с открытым кодом технология распознавания компании Card.io, поглощенной в 2012 г. компанией PayPal. Недостатком и причиной отказа от движка Card.io стало то, что, хотя он позволял считывать номера банковских карт и дату их действия, но не справлялся с обработкой остальных значимых полей. Кроме того, у Card.io имелись проблемы с обработкой карт с индент-печатью (на которых данные пользователя только нанесены на карту, но не выдавлены).  

Вице-президент «Тинькофф Банка» Вячеслав Цыганов отметил: «Несколько лет назад мы одни из первых в России предложили пользователям сканировать банковские карты в мобильных приложениях. С внедрением новой технологии мы делаем очередной шаг вперед в этом направлении. Разработчикам из Smart Engines удалось улучшить пользовательский опыт в очень востребованном и понятном рынку функционале».

Ранее – в конце 2016 г. технология Smart IDReader уже была внедрена в мобильные приложения «Тинькофф Банка» для распознавания паспортов при заполнении документов. Технология распознает как российские паспорта нового образца с машиночитаемой зоной, так и старого образца, где она отсутствует. Система работает с загранпаспортами российских граждан, СНИЛС, водительскими удостоверениями и СТС. Smart IDReader также умеет распознавать машиночитаемую зону, выполненную по стандарту ICAO Document 9303, на любых паспортно-визовых документах всех стран.

Особенности технологии

Технология Smart IDReader позволяет распознавать все цифровые и буквенные поля на банковских картах, что дает возможность автоматического извлечения не только номера карты (card number), но и срока окончания действия (expiration date) и имени владельца карты (card holder name). Эта функциональность актуальна для «Тинькофф Банка» в связи с необходимостью ввода клиентами полной информации о карте при проведении различных платежных операций.

Технология компании Smart IDReader умеет извлекать данные как с эмбоссированных карт, так и выполненных индент-печатью (вдавливанием символов). Для этого в процессе распознавания автоматически определяется метод печати карты и выбирается необходимый алгоритм обработки. Карты с персонализацией индент-печати получили широкое распространение в России и в мире, в том числе в дебетовых проектах бюджетной и социальной сферы.

Технология Smart IDReader, в дополнение, поддерживает распознавание карт российской национальной платежной системы «Мир», участниками которой сегодня являются более 300 банков страны.

Для извлечения данных с помощью Smart IDReader в мобильном приложении необходимо на несколько секунд навести на нее камеру смартфона. Для удобства работы пользователи могут показывать карту как в горизонтальной, так и в вертикальной ориентации. Распознавание осуществляется в видеопотоке и все вычисления выполняются на устройстве без передачи данных на сервер.

«Решая задачу распознавания банковских карт, мы ориентировались, прежде всего, на работу в реальных условиях, чтобы пользователь мог распознать данные любой карты дома, в офисе, на улице и даже в такси. Для нас важно, чтобы скорость и качество распознавания были высокими как на топовых смартфонах, так и достаточно простых аппаратах», — сказал генеральный директор Smart Engines к.т.н. Владимир Арлазаров.

Модуль распознавания банковских карт Smart IDReader обеспечивает качество распознавания до 99,52% при различном освещении для любых фоновых изображений карт, а также при вводе данных со старых (затертых) банковских карт.

Принцип работы технологии на мобильных устройствах

Распознавание и автоматический ввод документов при помощи мобильных устройств является относительно новой технологией, которая активно находит свое применение в мобильных системах идентификации личности и ввода данных. При построении кроссплатформенных систем идентификации и распознавания документов в видеопотоке Smart Engines использует субпиксельную локализацию информационных (текстовых и графических) элементов и распознавание текста сверхлегкими искусственными нейронными сетями (ИНС). 

При распознавании непосредственно на мобильном телефоне вопросы быстродействия и энергоэффективности - ключевые, и привычный подход «сначала распознаем все, а потом осмыслим текст» не приводит к приемлемому результату. Знание типа документа позволяет резко сократить вычислительную сложность, но проблема в том, что число этих типов исчисляется сотнями. Поэтому ключевым требованием к классификатору типа документа является его сублинейная сложность по числу типа документов. 

Высокая производительность модуля Smart IDReader обеспечивается за счет глубокой технической оптимизации вычислений на низком уровне под каждую вычислительную платформу, а также благодаря использованию технологий обобщающего обучения и аугментации данных с использованием моделирования искажений. Специалистами Smart Engines построена технология «one-shot augmentation», позволяющая создавать высокоточные системы распознавания на основе небольшого количества экземпляров реальных данных.

При установлении соответствия в видеопотоке с субпиксельной точностью чрезвычайно трудно отличить голограмму от движения статичной пестрой картинки. Специалистами Smart Engines удалось достигнуть требуемых показателей геометрической точности, а также решить другую задачу - устойчиво отличать изменения освещенности от переливов голограммы. 

Успешное внедрение слепой динамической цветовой калибровки позволило воспользоваться линейной моделью формирования цветных изображений и перейти к анализу физических свойств поверхности документа. 

cnews.ru



Обсудить на форуме >>>


Нравится статья? Поделитесь с друзьями, нажав на кнопки соцсетей! Спасибо!



Все статьи на ABSONLINE.RU >>>


 
О проекте Конфиденциальность Реклама на портале Услуги Карта сайта  
Copyright © 2002 - 2017 ABSONLINE.RU и Бизнес-сеть "Kinetics". All rights reserved