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  Neue Technologie unterstützt Ident-Anbieter bei der Ausweiserkennung
  von Armin Bauer	 18. September 2017
  Das digitale Kunden-Onboarding mittels Video-Identifikation ist in der Finanzbranche inzwischen fest etabliert. Dabei kommt dem Erkennen von Betrugsversuchen eine hohe Bedeutung zu. Der Einsatz von Technologien aus dem Bereich Künstliche Intelligenz setzt nun neue Standards in der digitalen Ausweiserkennung.
  Video-Identifikation kann mit biometrischer Gesichtserkennung durch Künstliche Intelligenz unterstützt werden
  Vielen Banken und Sparkassen praktizieren inzwischen das digitale Kunden-Onboarding mittels Video-Identifikation. Mithilfe eines Verfahrens aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz setzt der Ident-Anbieter IDnow nun neue Standards in der digitalen Ausweiserkennung. Er nutzt für sein Verfahren der Video-Identifikation Algorithmen zur Bilderkennung, die dabei helfen, das Ausweisdokument während des Identifikations-Vorgangs automatisch zu überprüfen. Mit diesem Vorgehen, das auf dem Deep-Learning-Prinzip basiert, können Betrugsversuche zuverlässig erkannt und so die Sicherheit des etablierten Verfahrens erhöht werden. Um die selbstentwickelte Software zu "trainieren" und zu verfeinern, kommen Grafikkarten von NVIDIA zum Einsatz.
  Künstliche Intelligenz ergänzt den Menschen
  Deep-Learning zur Betrugsabwehr
  Digitale Identitäten sind wertvoll und rufen deshalb leicht Betrüger auf den Plan. Um gefälschte Ausweise und technische Manipulationen während des Ident-Vorgangs zu erkennen, setzt IDnow auf Deep-Learning-Algorithmen zur Bilderkennung. Die Software dahinter hat das Unternehmen selbst entwickelt, da keine der bereits existierenden Technologien, die beispielsweise auf dem Prinzip der Kantenerkennung basieren, in der Praxis zufriedenstellende Ergebnisse lieferte. Da die Video-Identifikation in unkontrollierten Umgebungen stattfindet, ändern sich von Fall zu Fall das Licht, der Hintergrund und die Auflösung der verwendeten Web- oder Smartphone-Kamera. Einige Algorithmen markierten da schon mal die Kanten eines Bildes an der Wand anstelle der Ausweisecken. Deshalb entwickelte IDnow einen eigenen Algorithmus und trainierte ihn so, dass er unabhängig von Beleuchtung, Hintergrund und Kameraauflösung und praktisch in Echtzeit zuverlässig den Ausweis im Bild erkennt.
  Im nächsten Schritt klassifiziert das Programm das Dokument, ermittelt also das Ausstellungsland, ob es sich um einen Personalausweis oder Reisepass handelt sowie die Ausweisversion. Schließlich ist der Algorithmus in der Lage, die Daten des Ausweisdokuments wie den Namen des Inhabers und die Prüfziffern auszulesen und zu prüfen. Diese Automatismen helfen den Ident-Spezialisten dabei, etwaige Unstimmigkeiten oder Betrugsversuche zu erkennen. Die Algorithmen zur Bilderkennung analysieren eine große Menge von Daten und lernen dabei nach und nach, Zusammenhänge und Muster zu erkennen und entsprechende Vorhersagen zu treffen. Um diesen Prozess zu beschleunigen und immer weiter zu verfeinern, werden Grafikkarten (GPUs) von NVIDIA eingesetzt.
  Der Algorithmus erkennt automatisch die Ausweisecken auf dem Bildschirm.
  Innovative Technologie zur Gesichtserkennung
  Die Algorithmen, an denen IDnow schon länger arbeitete, kommen seit Sommer 2016 während des Ident-Vorgangs von bestimmten Kunden zum Einsatz. Derzeit läuft eine Testphase, um auch die Sicherheitsmerkmale des Ausweisdokuments automatisch zu erkennen und verifizieren. Wenn es gelingt, dass ein Algorithmus die Sicherheitsmerkmale wie beispielsweise Hologramme zuverlässig automatisch erkennt, die über eine große Anzahl von Frames in einem Video verteilt sind, ist das so etwas wie der Heilige Gral für die Ausweiskontrolle. Die bisher gewonnen Ergebnisse sind nicht nur für die Video-Identifikation, sondern sind auch für viele andere Use Cases relevant, bei denen Ausweise in unkontrollierten Umgebungen überprüft werden, wie etwa Führerschein- oder Alterskontrollen.
  Armin Bauer ist einer der Gründer von IDnow und dort als CTO verantwortlich für die Bereiche Produkt und Technologie. Bereits während seines Studiums gründete er gemeinsam mit Kollegen die Ticket- und Payment-Plattform amiando, wo er als CTO die technische Entwicklung verantwortete. Er studierte Elektrotechnik mit Schwerpunkt Robotik an der TU München und absolvierte parallel ein Managementstudium am Center for Digital Technology and Management der Münchner Universitäten.