So sánh các phương thức kiểm tra tính sống
1. Tổng quan giải pháp FPT AI eKYC Liveness Detection – Kiểm tra tính sống
eKYC (Electronic Know Your Customer) Liveness Dectection là giải pháp xác thực danh tính khách hàng bằng công nghệ nhận dạng khuôn mặt và kiểm tra liveness (tính xác thực của người thật) để đảm bảo rằng người thực hiện giao dịch là người thật và không phải là giả mạo hay sử dụng công nghệ deepfake.
Hiện tại, FPT AI eKYC hỗ trợ kiểm tra tính sống trên hình ảnh tĩnh và video với đa dạng phương thức xác thức, phù hợp với các yêu cầu về trải nghiệm người dùng và khẩu vị rủi ro khác nhau theo từng nghiệp vụ. Chi tiết các phương thức xác thực được trình bày ở mục 3.
2. Ưu điểm của giải pháp FPT AI eKYC
-
SDK với hơn 30++ model AI được tích hợp, hướng dẫn minh họa trực quan giúp người dùng hiểu rõ các bước cần thực hiện, cung cấp các thông tin cần thiết cơ bản (vị trí MRZ, vị trí đặt chip NFC,…), giúp tăng khả năng hoàn thành xác thực đúng cách ngay lần đầu tiên.
-
Đảm bảo các bước xác thực diễn ra nhanh chóng (trong khoảng 4-5 giây) để người dùng không phải chờ đợi lâu, từ đó giảm tỷ lệ từ bỏ thao tác giữa chừng (drop luồng).
-
Tích hợp công nghệ tự động nhận diện và điều chỉnh ánh sáng, góc quay của camera để hỗ trợ người dùng khi môi trường xung quanh không đủ điều kiện lý tưởng, từ đó đảm bảo kết quả chính xác hơn, giúp tối ưu hóa chi phí request cho ngân hàng.
-
Tối giản các thao tác cử động đầu trong luồng liveness cho giao dịch chuyển tiền, nhằm đảm bảo người dùng dễ dàng thực hiện và tăng tỷ lệ hoàn thành xác thực thành công ngay từ lần đầu.
-
Cập nhật liên tục, định kỳ các model AI và phương thức eKYC mới.
3. Chi tiết so sánh các phương thức
Để có hình dung trực quan hơn về cách hoạt động của từng phương thức trong bảng dưới, vui lòng xem video minh họa tại: Minh họa các phương thức kiểm tra tính sống
| Tiêu chí | Phương án 1: 03 ảnh trái/phải/thẳng | Phương án 2: Hình ảnh bị động | Phương án 3: Hình ảnh chủ động | Phương án 4: Flash Liveness |
|---|---|---|---|---|
| Mô tả thao tác người dùng | - KH thực hiện đưa khuôn mặt vào vị trí khuôn hình - Quay 03 vị trí: Trực diện - Quay trái - Quay phải | - KH thực hiện đưa mặt vào vị trí khuôn hình - Hướng trực diện | - KH thực hiện đưa khuôn mặt vào vị trí khuôn hình - Di chuyển: Xa - Gần | - KH thực hiện đưa mặt vào vị trí khuôn hình - Hướng trực diện - Màn hình hiển thị nhấp nháy màu đỏ |
| Số hành động của người dùng | 03 | 01 | 02 | 01 |
| Xác suất nhận dạng thành công* | > 99% | > 99% | > 99% | > 99% |
| Thời gian** | Thời gian chụp: ~5s Thời gian xử lý: ~1s | Thời gian chụp: ~3s Thời gian xử lý: ~1s | Thời gian chụp: ~7s Thời gian xử lý: ~1s | Thời gian chụp: ~3s Thời gian xử lý: ~1s |
| Thời gian tổng | ~6s | ~4s | ~8s | ~4s |
| Khả năng chống giả mạo | - Ảnh tĩnh, ảnh in, ảnh chụp màn hình: Có - Deepfake: Có | - Ảnh tĩnh, ảnh in, ảnh chụp màn hình: Có - Deepfake: Có | - Ảnh tĩnh, ảnh in, ảnh chụp màn hình: Có - Deepfake: Có | - Ảnh tĩnh, ảnh in, ảnh chụp màn hình: Có - Deepfake: Tốt hơn |
| FAR (False Acceptance Rate - Tỉ lệ chấp nhận sai)*** | 0.133% | 0.198% | 0.175% | 0.137% |
| Dung lượng ảnh/Video cho session | 0.5 MB/hình ảnh 1.5 MB/3 hình ảnh | 1 MB/2 hình ảnh (gửi lên server) | 1 MB/2 hình ảnh (gửi lên server) | 1 MB/2 hình ảnh (gửi lên server) |
| Ưu điểm | - Độ chính xác cao, khả năng chống giả mạo tốt nhất trong các phương án - Thời gian xác thực nhanh; - Độ chính xác cao, khả năng chống giả mạo tốt; - Dung lượng vừa phải. | - Thời gian xác thực nhanh; - Độ chính xác cao, khả năng chống giả mạo tốt; - Dung lượng vừa phải; - KH không cần cử động đầu nhiều. | - Độ chính xác cao, khả năng chống giả mạo tốt; - Dung lượng vừa phải. | - Thời gian xác thực nhanh; - Độ chính xác cao, khả năng chống giả mạo tốt; - Dung lượng vừa phải; - KH không cần cử động đầu nhiều. - Hoạt động chính xác trong trường hợp môi trường tối, ánh sáng yếu,... |
| Nhược điểm | Yêu cầu người dùng thực hiện nhiều thao tác hơn, thao tác cần thực hiện chính xác. | - Thời gian thực hiện và xử lý lâu hơn. - Yêu cầu người dùng thực hiện nhiều thao tác hơn so với phương án 3 nhưng ít hơn so với phương án 2. | Giao diện màn hình tăng sáng đột ngột hiển thị nháy màu đỏ có thể kém thân thiện với người dùng. | |
| Đánh giá, khuyến nghị | - Phù hợp với các nghiệp vụ yêu cầu cao về độ rủi ro, nhưng tần suất khách hàng sử dụng không nhiều. - Ví dụ: đổi thiết bị, onboarding, chuyển tiền hạn mức cao,... | - Phù hợp với đại đa số các nghiệp vụ trong ngân hàng, các nghiệp vụ khách hàng sử dụng thường xuyên để đảm bảo tốc độ xử lý và trải nghiệm khách hàng. - Ví dụ: yêu cầu chuyển tiền hạn mức thấp & trung bình,... | - Phù hợp với các nghiệp vụ yêu cầu cao về độ rủi ro, nhưng tần suất khách hàng sử dụng không nhiều. - Ví dụ: đổi thiết bị, onboarding, chuyển tiền hạn mức cao,... | - Phù hợp với đại đa số các nghiệp vụ và ngành nghề. - Đảm bảo đáp ứng yêu cầu cao về an toàn bảo mật. - Đặc biệt tối ưu với các trường hợp end user sử dụng ở môi trường tối, có ánh sáng yếu,... |
*Xác suất nhận dạng được test trong điều kiện tốt và luồng xác thực thành công. Do chia sẻ chung một core model nên xác suất nhận dạng thành công này tương đối như nhau.
**Thời gian chụp: trong điều kiện lý tưởng, người dùng thao tác đúng yêu cầu
***Kết quả dựa trên tập dữ liệu tổng 26,319 ảnh. Số trường hợp bắt sai với mỗi phương án lần lượt là 35, 52, 46 và 36 trường hợp. Các trường hợp nhận diện sai do điều kiện ánh sáng kém, hình ảnh bị bóng sáng do ánh đèn môi trường, ảnh mờ do chuyển động/rung lắc,…