顧客のForexトレーディングプラットフォームには、詐欺やスキャムを防ぐための厳密な本人確認プロセスが必要です。Rikkeisoftとともにこのプラットフォームを開発していたため、開発時にこの重要な課題に取り組むのは自然な流れでした。
顧客について
AIPythonBFSI
本記事は実際のプロジェクトについて説明しています。ただし、プライバシー保護の観点から、お客様の名前は公開できません。
顧客はシンガポールに本拠を置き、2017年に設立されたスタートアップです。主に日本市場に焦点を当てており、MetaTrader 4および5プラットフォームに基づく様々なソリューションを通じて、Forex、CFD、および証券のブローカーとトレーダーをサポートすることが主な目標です。
Forexプラットフォームの開発が進むにつれて、顧客は詐欺やスキャムを防ぐために厳密な本人確認プロセスが必要であることを発見しました。これには、ユーザーの名前、住所、ID番号、生年月日、顔の確認、およびIDの正当性の検証が含まれます。プラットフォームのユーザーベースが大きいため、これらの処理もすべて自動化される必要があります。
プロジェクト概要
業界
BFSI
技術
Python、PyTorch、FastAPI、OpenCV、NumPy、Hugging Face、Docker
国
シンガポール
期間
6ヶ月
課題
ID形式と言語の多様性
顧客のユーザーベースは広範囲に及び、複数の国にまたがっています。これにより、異なるID文書形式が膨大にあり、約300種類に近く、10言語以上に対応する必要があります。これらの言語は多くの異なる形式で存在します（文字体系、音節文字、アルファベットなど）。また、ID文書の形式も絶えず変化しており、新しい形式が導入される一方で、古い形式は廃止されています。非標準化された文書写真
お客様は、通常はコンピュータシステムで処理不可能なID文書の写真に対応する必要がありました。ユーザーのミスにより、これらの写真は歪んだり、傾いたり、サイズが不適切だったりします。これらの文書を本人確認に使用する前に、追加の処理が必要です。ソリューション
OCRおよび大規模言語モデルベースの情報抽出システム
お客様の本人確認を支援するために、Rikkei AIは、ID文書の写真から情報を認識し、抽出できる情報抽出ツールを開発しました。ユーザーから入力を受け取った後（文書写真）、このツールはまず、表示されている物理特性に基づいて、写真に映っている文書を「カード」と「紙」のカテゴリに分類します。必要に応じて、画像のサイズ変更および/または回転により、文書を標準化します。
標準化後、ツールはMicrosoftのAzure Optical Character Recognition Cognitive Serviceを使用して、文書内のテキストフィールドを検出します。これらのテキストフィールドは、その後、Rikkeisoftの独自にファインチューニングされた大規模言語モデル（OpenAIのそれに似ている）を通じて情報抽出が行われます。このLLMは100言語以上に対応でき、日本語、中国語、韓国語を含んでいます。
ツールが抽出を完了した後、検証ステップに進みます。文書の種類に応じて、これは写真またはID番号の検証を通じて行われます。
結果
お客様はRikkeisoftの最終的なソリューションに非常に満足しており、金融およびFinTech業界で一般的な詐欺活動やスキャムのリスクを低減させるのに役立っています。さらに、ツールの自動化された性質により、この作業に専任のチームが不要になり、時間とコストの懸念が軽減されます。また、このツールは将来対応可能で、お客様向けの新しいID形式の追加プロセスを簡潔にします。
全体として、Rikkeisoftの情報抽出システムは、お客様の本人確認プロセスに多大な価値をもたらしました。また、FinTech企業向けのAIソリューション構築におけるRikkeisoftの能力をさらに強化しました。
