Биометрические компании, занимающиеся дистанционной идентификацией, продолжают бороться с тенденцией на медвежьем рынке, и Onfido анонсирует новый раунд финансирования серии D стоимостью 100 миллионов долларов, который она будет использовать для дальнейшего развития технологии машинного обучения и дальнейшего расширения географического присутствия.
Генеральный директор Onfido Хусейн Кассай в интервью по электронной почте сообщает Biometric Update, что компания планирует выпустить больше моделей искусственного интеллекта, которые являются частью архитектуры машинного обучения, на которую компания подала заявку на патент.
«Мы планируем использовать это финансирование для дальнейшего инвестирования в наши возможности и эффективность машинного обучения, чтобы быстрее выявлять злоумышленников и постоянных клиентов. Наш подход заключается в том, чтобы привязать цифровые учетные записи к реальной идентичности», – объясняет Кассай в электронном письме. «Мы используем ИИ для подтверждения подлинности личности, проверяя подлинность фотографии на удостоверение личности, а затем сопоставляя его с лицом. Поскольку мы видим десятки миллионов документов, удостоверяющих личность, наш ИИ может выявлять, какие из них являются мошенническими, а какие – нет. Все наши клиенты получают выгоду от этой обновленной и улучшенной модели искусственного интеллекта».
В частности, Кассай говорит, что компания планирует продолжить свою деятельность в Северной Америке, чему способствуют ее недавние партнерские отношения с ForgeRock и Okta, а также приобретение компании по разработке программного обеспечения, чтобы обеспечить ей близость к своим клиентам в США. Onfido сделает дополнительные инвестиции на расширение в Юго-Восточной Азии и Европе.
Здравоохранение, финансовые услуги, онлайн-рынки и правительственные организации – все это перспективные рынки, на которых Onfido предлагает свою технологию для упрощенной и безопасной идентификации и аутентификации клиентов.
Новые модели, разрабатываемые Onfido, представляют собой возможность мониторинга данных для проведения различий между явным мошенничеством и приложениями, которым возможно помочь, улучшая полученное изображение документа, удостоверяющего личность, что является второй возможностью. Затем следует проверка достоверности и журналы принятия решений, чтобы перепроверить анализ до этого момента и определить, соответствует ли решение системы необходимой степени достоверности, и показать проблемные области, ведущие к принятию решения по контролю качества и проверке.
По материалам Biometrics Research Group. Автор Chris Burt
