人與機器：人工智能驗證如何獲得更快更好的結果
已發表: 2019-04-10AI 和 ML 可以更快地驗證文件並消除地理障礙
Signzy 進行完整的 KYC、盡職調查，並支持生物識別技術支持的安全數字合同
Signzy 正在幫助減少 KYC 驗證所需的時間
在一個迅速擁抱數字化和 SaaS 以減少周轉時間和成本同時提高效率的世界中，法律和監管垂直領域仍然沒有自動化。
雖然我們知道合同和法律債券是任何合夥企業、公司甚至消費者交易的支柱，但它仍然沒有受到技術的影響。
然而，我們現在正在見證一個變化。 自動化和數字化正在慢慢進入這個複雜的業務方面，以使相關利益相關者更順暢、更容易。 特別是，我們認為，在依法提供無縫的入職體驗時，應解決兩個關鍵方面的問題。 這些包括：
- 對客戶提供的文件進行完整的驗證和認證，以及
- 在帶有時間戳的完整合同上獲得經過數字驗證的簽名，這是證明數據系列完整性所必需的。
意識到這一點，我們在 Signzy 創建了一個數字解決方案，專注於提供增強的用戶體驗和可擴展的後端操作，使我們的客戶能夠進行更快的數字轉換，同時確保整個過程中的完整數據安全和隱私。
我們的客戶——主要是銀行、NBFC（非銀行金融機構）、替代貸款機構和金融服務提供商，都需要為他們的客戶提供簡單快速的入職培訓，我們使用人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 幫助他們增強監管流程) 和密碼學。
人工智能驗證
首先，讓我們以在貸款發放過程中生成信用評分為例。 由於深度學習和人工智能，一項需要大量工時才能根據借款人的財務歷史計算信用評分的任務現在已經變成了一項自動化任務。 因此，之前需要幾天的時間，現在只需要幾秒鐘，這使得貸款審批和處理過程變得更快。
在了解您的客戶 (KYC) 方面，這同樣適用於文件的驗證和認證，這是任何銀行和/或非銀行金融機構入職流程的固有因素。
早些時候，一個典型的過程需要 3-4 天，申請人將文件提交給機構，後者將在接下來的 3-4 天內派人親自核實詳細信息。 這種滯後不僅增加了處理時間，而且增加了銀行的成本，不用說，對習慣於超快速流程的現代消費者來說是一種不便。
為了縮短這個時間線，我們實施了機器學習 (ML) 和 AI 算法，通過在很長一段時間內為計算機程序提供正確和錯誤的信息，從而使計算機程序人性化。
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此外，我們使用深度學習使 AI 能夠清楚地看到真實文件和偽造文件之間的區別，即使是在 Photoshop 上偽造的文件，人眼可能無法識別。
然而，Signzy 最初並不是這樣開始的。 當 Signzy 第一次被概念化並開始時，我們正在考慮將法律合同變成數字事務。 我們希望消除阻礙開發和簽署合同的地理障礙，並希望開發法律事務的數字解決方案。 儘管我們的解決方案很容易被許多客戶和用戶試用並進行了 beta 測試，但他們都返回要求他們希望 Signzy 解決的附加組件：端到端身份驗證和 KYC 流程的驗證。 由於這種一致的需求，我們了解到以數字方式簽署合同只是看起來更深入和詳細的過程的最後一步。
市場不僅對數字化法律程序的想法持開放態度，而且還要求更多。 就在那時，我們決定將 Signzy 變成一個全方位服務的解決方案，包括視頻身份驗證、驗證和合同簽署。 基於深度學習和人工智能，我們創建了一個解決方案，該解決方案現在已成為其設計的盔甲，以保護銀行和非銀行金融機構免受洗錢和在同時打擊恐怖主義融資。
近年來，滿足 KYC/AML 合規性已成為銀行公司面臨的一個大問題。 這主要是由於不遵守 KYC 對銀行處以巨額罰款。 例如，2018 年 9 月 4 日，荷蘭銀行 ING 因未能達到荷蘭反洗錢合規性而被罰款 9 億美元。 由荷蘭公共檢察署進行的調查發現，該銀行未能執行旨在防止金融經濟犯罪的政策。
正是這個想法讓我們贏得了 RBI 倡議 IDRBT 頒發的“支付系統創新獎”。 今天，我們與 8 家主要印度銀行和 55 家 NBFC 合作，包括 SBI、ICICI、HDFC 銀行、萬事達卡、First Data、Aditya Birla Financial Services、Sodexo 和 Edelweiss 等。
Signzy 每天驗證多達 200 萬份文件，傳統上這需要 3-4 天。 在一家主要銀行，Signzy 的準確率高達 99.1%，高於銀行自己的手動操作 (98.6%)。
尋找合適的雲合作夥伴來支持強大的 AI 計劃
保持 AI 和 ML 支持繁重的程序並持續運行，特別是在支持大型銀行客戶時，我們需要一個不僅可靠而且在服務器可用性和支付計劃方面靈活的雲合作夥伴。 剛開始時，我們評估了三個雲服務提供商，最終選擇了 DigitalOcean。
我們的 AI 團隊在 DigitalOcean 上使用 Droplet（“雲服務器”的暱稱）產品，廣泛部署我們的核心產品； KYC 和 ARI。 在 DigitalOcean 上啟動服務器非常快。 由於我們使用人工智能和機器學習作為我們核心產品的基礎技術，我們需要同時處理多個計算問題。 這需要大量的服務器活動和靈活的配置，以幫助在需要時非常快速地擴展流程並啟動和停止實例。 DigitalOcean 以具有競爭力的價格實現了可擴展性、速度和靈活性以及所有這些，這對於任何前期資源有限的初創公司來說都是非常需要的功能。 因此，我們能夠以具有競爭力的價格對 Signzy 產品進行定價。
DigitalOcean 的客戶支持也非常有幫助。 對於像Signzy這樣以構建數字信任協議為模型的公司，即使是片刻的失誤也會帶來很多問題。 我們雲合作夥伴的持續支持幫助我們自信地為客戶服務，而無需擔心停機時間或可擴展性問題。
作為一家以在全球範圍內建立數字信任協議為使命的公司，我們需要以具有競爭力的價格收集我們所能收集到的所有計算能力，以幫助提高效率並降低運營成本，從而迅速擴大我們的全球足跡。 為了成為一家在全球範圍內提供無縫個人數字識別的公司，我們需要開發、部署和進一步開發我們的核心產品。 我們與 DigitalOcean 的雲合作夥伴關係使我們能夠按照預定時間表設想和推出我們的計劃，而無需擔心迫在眉睫的成本、停機時間或可擴展性問題。
未來的 3MS
幾十年來，人、機器和金錢交織在一起； 在 Signzy，我們努力將這三者結合在一起，以創建一個更加無縫的身份驗證和驗證系統，從而幫助三者發揮最佳功能。
消費者正變得更加技術進步，他們希望更快、更安全的流程來滿足並超越他們目前習慣的標準。 金融機構正在採用最快、最有效的技術來滿足這些標準，並儘最大努力通過擊敗似乎以驚人速度迅速發展的競爭來削減成本並成倍增長。
在不影響質量和安全性的情況下提高這些要求的速度和準確性的唯一方法是在整個系統中添加急需的 AI 和深度學習層。 我們的團隊對法律原則和合同的理解有助於我們創造解決方案和產品，幫助我們以更好、更專業的方式為客戶提供服務。 可能性是無窮無盡的，道路如何展開取決於人是否準備好接受變化。