Nền tảng giao dịch Forex của khách hàng yêu cầu một quy trình xác minh nghiêm ngặt để ngăn ngừa gian lận và lừa đảo. Khi họ đang hợp tác với Rikkeisoft để phát triển nền tảng giao dịch Forex, Rikkeisoft cũng sẽ giải quyết vấn đề quan trọng này trong quá trình phát triển.
Về khách hàng
AIPythonBFSI
Bài viết này mô tả một dự án thực tế. Tuy nhiên, chúng tôi không thể tiết lộ tên khách hàng của mình vì lý do bảo mật thông tin.
Khách hàng là một startup có trụ sở tại Singapore được thành lập vào năm 2017, chủ yếu tập trung vào thị trường Nhật Bản. Mục tiêu chính của họ là hỗ trợ các nhà môi giới và nhà giao dịch Forex, CFD và chứng khoán thông qua các giải pháp khác nhau dựa trên các nền tảng MetaTrader 4 và 5.
Khi phát triển nền tảng Forex của họ tiến hành, khách hàng phát hiện rằng sẽ cần phải có một quy trình xác minh nghiêm ngặt để ngăn ngừa gian lận và lừa đảo. Điều này bao gồm xác minh tên, địa chỉ, số ID, ngày sinh, khuôn mặt của người dùng, cũng như xác thực tính hợp lệ của ID. Tất cả những điều này cũng phải được thực hiện tự động do cơ sở người dùng lớn của nền tảng.
Tổng quan Dự án
Lĩnh vực
BFSI
Công nghệ
Python, PyTorch, FastAPI, OpenCV, NumPy, Hugging Face, Docker
Quốc gia
Singapore
Thời lượng
6 tháng
Những thách thức
Sự đa dạng về định dạng ID và ngôn ngữ
Cơ sở người dùng của khách hàng rất rộng, trải dài trên nhiều quốc gia. Điều này đi kèm với một số lượng lớn các định dạng tài liệu ID khác nhau – gần 300 – và hơn 10 ngôn ngữ. Những ngôn ngữ này cũng có nhiều dạng khác nhau – lô-go âm tiết, âm tiết và bảng chữ cái, trong số những dạng khác. Các định dạng tài liệu ID cũng không ngừng thay đổi khi các định dạng mới được giới thiệu, loại bỏ các định dạng cũ trong quá trình này.Ảnh chụp tài liệu không chuẩn hóa
Khách hàng phải làm việc với những bức ảnh tài liệu ID mà thông thường sẽ không thể xử lý được cho các hệ thống máy tính. Chúng có thể bị lệch, xiên, hoặc có kích thước không phù hợp, tất cả đều do lỗi của người dùng. Điều này đòi hỏi các chuẩn bị bổ sung trước khi những tài liệu này có thể được sử dụng để xác minh.Giải pháp
Hệ thống Trích xuất Thông tin dựa trên OCR và Mô hình Ngôn ngữ Lớn
Để giúp khách hàng trong quá trình xác minh, Rikkei AI đã phát triển một công cụ trích xuất thông tin có thể nhận dạng và lấy thông tin từ ảnh chụp tài liệu ID. Sau khi nhận được đầu vào từ người dùng (ảnh chụp tài liệu), công cụ trước tiên sẽ phân loại tài liệu được chụp thành các danh mục “thẻ” và “giấy” dựa trên các thuộc tính vật lý được hiển thị. Sau đó, nó sẽ chuẩn hóa tài liệu nếu cần thiết bằng cách thay đổi kích thước và/hoặc xoay hình ảnh.
Sau khi chuẩn hóa, công cụ sử dụng Dịch vụ Nhận dạng Ký tự Quang học Azure của Microsoft để phát hiện các trường văn bản trong tài liệu. Những trường văn bản này sau đó đi qua Mô hình Ngôn ngữ Lớn được tinh chỉnh của Rikkeisoft (tương tự như của OpenAI) để trích xuất thông tin. LLM này có khả năng xử lý hơn 100 ngôn ngữ, bao gồm Tiếng Nhật, Tiếng Trung Quốc và Tiếng Hàn.
Khi công cụ hoàn thành trích xuất, nó tiếp tục đến bước xác minh. Tùy thuộc vào loại tài liệu, việc này được thực hiện thông qua xác minh ảnh chụp hoặc xác minh số ID.
Kết quả
Khách hàng rất hài lòng với giải pháp cuối cùng của Rikkeisoft, vì nó đã giúp họ giảm nguy cơ hoạt động gian lận và lừa đảo, những điều phổ biến trong ngành Tài chính và FinTech. Ngoài ra, bản chất tự động của công cụ đảm bảo rằng khách hàng không cần phải có các đội chuyên dụng cho công việc này, giảm bớt lo lắng về thời gian và chi phí. Công cụ này cũng có khả năng phát triển trong tương lai, đơn giản hóa quá trình thêm các định dạng ID mới cho khách hàng.
Nhìn chung, hệ thống trích xuất thông tin của Rikkeisoft đã chứng tỏ rất hữu ích trong quy trình xác minh của khách hàng. Nó cũng làm củng cố thêm khả năng của Rikkeisoft trong việc tạo các giải pháp AI cho các công ty FinTech.
