KYC (Know Your Customer) merupakan metode yang dulunya digunakan oleh lembaga keuangan atau instansi lainnya untuk memverifikasi identitas dan mengurangi duplikasi data pelanggan baru atau yang sudah terdaftar. Dengan adanya penerapan metode ini diharapkan tidak ada pencucian uang, pendanaan teroris, dan aktivitas yang ilegal.
Berkait dengan hal ini, Docotel Teknologi juga ikut serta mendukung operasional dan perkembangan bisnis di Tanah Air dengan menghadirkan E-KYC.
E-KYC adalah produk teknologi dari Docotel Teknologi yang sudah terintegrasi dengan beberapa instansi sebagai penerbit dan penyedia layanan informasi identitas nasional.
Beberapa fitur dari service yang disediakan adalah biometric validation menggunakan facial recognition system (Active dan Passive Liveness Detection), data validation (verifikasi data NIK, Nama, dan tanggal lahir), full validation(face recognition dan data validation), customer automated acquisition system.
Selain mobile browser, teknologi ini sudah bisa digunakan di platform web browser dan Open API untuk perluasan bisnis dan aplikasi internal perusahaan yang lebih efisien dan konsisten. Untuk memastikan identitas pelanggan, beberapa informasi yang dapat dihasilkan E-KYC dari Docotel yaitu liveness score, face match score, ide card data extraction, dan dukcapil verification.
Dengan bundling fitur dalam satu aplikasi beragam pula output yang dihasilkan, verifikasi yang kamu lakukan semakin presisi, terkini, dan cepat untuk diakses. Artikel kali ini akan dibahas lebih lanjut facial recognition system yang saat ini sudah banyak dipakai untuk core bisnis di Tanah Air.
Pertama, kita perlu mengetahui beberapa verifikasi yang umumnya dilakukan, sebagai berikut.
-
Verifikasi Dokumen
Selain identifikasi Dokumen pelanggan seperti KTP, paspor, dan SIM. dokumen bukti alamat selalu diperlukan untuk membuktikan alamat dan tempat tinggal melalui laporan tagihan rekening rumah, dan sebagainya.
-
Verifikasi In-Person
Verifikasi In-person secara langsung meminta pelanggan untuk datang ke kantor lembaga untuk menjalani verifikasi secara langsung. Namun untuk beberapa kasus lembaga juga sering menggunakan agen dari lembaga terkait untuk melakukan kunjungan dan melakukan verifikasi.
-
Verifikasi Elektronik (e-KYC)
Ada tiga fitur utama yang diterapkan ketika memvalidasi data secara elektronik, yaitu:
-
Dokumen Digital
Kamu sebagai pelanggan mengunggah dokumen identitas diri secara online
-
Biometrik
Verifikasi identitas menggunakan fitur wajah, sidik jari, maupun iris mata. Salah satu teknologi pengenalan wajah yang paling terkenal saat ini adalah facial recognition system.
-
Verifikasi OTP
Untuk mengajak pelanggan secara sadar, metode One-TIme Password (OTP) juga digunakan untuk mengonfirmasi identitas melalui pencocokan kode unik yang dikirimkan melalui nomor telepon maupun email.
Apa itu Teknologi Pengenalan Wajah atau Face Recognition
Face recognition sudah berumur 60 tahun sejak ditemukan. Sebagai salah satu teknologi tertua yang ramai diperbincangkan selama beberapa tahun terakhir, face recognition sudah mencuri perhatian pasar bisnis di tanah air.
Jadi apa sebenarnya facial recognition system?
Face recognition adalah teknologi biometrik yang memanfaatkan fitur fitur wajah manusia untuk mengidentifikasi dan memvalidasi identitas individu dari data digital gambar maupun kumpulan frame dari sebuah video.
Komposisi Proses Pengenalan Wajah
-
Deteksi Wajah
Sistem face recognition pertama-tama akan melakukan deteksi dan menemukan posisi wajah dari antara objek-objek yang ada pada gambar atau video.
-
Ekstraksi Fitur Wajah
Jika objek wajah ditemukan, selanjutnya akan diikuti dengan pengambilan fitur-fitur unik wajah seseorang. Fitur ini bisa berupa bentuk hidung, struktur tulang pipi, kontur bibir, jarak antar mata, dan sebagainya.
-
Pencocokan
Hasil ekstraksi fitur wajah tersebut akan dibandingkan dengan database wajah yang sudah tersedia sebelumnya. Wajah seseorang teridentifikasi dan terverifikasi valid jika data tersebut cocok dengan salah satu data dalam database.
Bagaimana Mengembangkan Facial Recognition System-mu Sendiri?
Sumber: Freepik
-
Pengumpulan Data
Untuk membangun sistem berbasis facial recognition system diperlukan data gambar atau video yang digunakan sebagai data training yang berasal dari video kamera pengawas, foto digital, maupun rekaman video.
-
Pra-pemprosesan
Setelah data sudah terkumpul sesuai kebutuhan, maka selanjutnya data mentah tersebut harus melewati tahap pre pemrosesan seperti pembersihan kualitas dan mengisolasi objek wajah dari objek lainnya yang menjadi latar belakang. Biasanya ini dilakukan oleh IT staff maupun profesional pemrograman di artificial intelligence, beberapa hal yang biasanya dilakukan oleh mereka adalah seperti deteksi tepi, penyesuaian kontras, normalisasi cahaya, penghapusan noise objek.
-
Analisis dan Ekstraksi Fitur
Masih dilakukan oleh profesional pemrograman, proses ini membutuhkan sebuah sistem untuk mengidentifikasi dan ekstraksi fitur wajah seperti yang telah disebutkan.
-
Pembuatan template
Di dunia teknologi, kita sering menyebut dengan pembuatan model. Pembuatan model atau template ini didasarkan perhitungan matematis dari tiap piksel-piksel pada gambar.
-
Pencocokan dan Identifikasi
Template atau model yang telah dibuat akan dibandingkan dengan template dalam database. Dengan algoritma sistem yang telah di develop, pencocokan data input dan database kemudian akan dibandingkan untuk menemukan persentase kecocokan dengan database.
Tentu tahap ini semua sudah bisa didapatkan langsung di aplikasi E-KYC milik Docotel Teknologi, dengan database yang akurat dari Dukcapil dan pengiriman data yang aman. Kita hanya perlu melakukan integrasi atau mengakses halaman web untuk melakukan verifikasi data seseorang menggunakan facial recognition system.
Manfaat Praktis Facial Recognition System
Walaupun fokus utama facial recognition system adalah keuntungan praktis. Berikut manfaat lainnya yang dapat dirasakan pelanggan dengan adanya teknologi ini.
-
Efisiensi
Verifikasi dengan mengirimkan agen maupun secara personal meminta pelanggan mengunjungi kantor cabang tentu akan menambah waktu tunggu dan memperlambat pelayanan. facial recognition system yang dapat didapatkan di platform mana pun akan membantu pelanggan dan lembaga melakukan verifikasi kapanpun dan dimanapun.
-
Kenyamanan
Selain lembaga keuangan, facial recognition system sudah diterapkan di berbagai sektor untuk membantu menyederhanakan tugas sehari-hari, seperti membuka kunci smartphone, mengakses area aman tanpa kunci/kartu, proses checking, dan lain lain.
-
Keamanan
Menggunakan third party atau agen untuk mengatasi verifikasi identitas dapat menyebabkan kejadian yang tidak diinginkan, seperti penyalahgunaan identitas diri, akses data pribadi, dan kesalahan oleh manusia atau human error.
Keuntungan dan Tantangan Facial Recognition System
-
Keuntungan:
- Keamanan Tinggi: Menyediakan lapisan keamanan tambahan dibandingkan metode tradisional seperti password atau kartu ID.
- Kemudahan Penggunaan:Pengguna hanya perlu menatap kamera untuk memverifikasi identitas mereka.
- Efisiensi: Mempercepat proses identifikasi dan verifikasi dalam berbagai aplikasi.
-
Tantangan:
- Privasi: Menimbulkan kekhawatiran tentang pelanggaran privasi dan pengawasan massal.
- Akurasi: Tantangan dalam mengenali wajah di kondisi pencahayaan buruk atau sudut yang tidak biasa.
- Etnisitas dan Bias Gender: Beberapa sistem pengenalan wajah menunjukkan bias terhadap kelompok etnis atau gender tertentu, yang bisa menyebabkan ketidakadilan.
Bagaimana Docotel Teknologi Menjawab Tantangan Facial Recognition System
Selama masih berhubungan dengan identitas pribadi seseorang, privasi adalah tantangan terbesar dalam memverifikasi data. Bagaimana E-KYC milik Docotel Teknologi melindungi data pengguna? Berikut penjelasannya!
-
Keamanan Data
Docotel Teknologi menerapkan standarisasi ISO/IEC 27001:2013 tentang organisasi melindungi informasi berharga dan sensitif yang mereka miliki, data keuangan, informasi klien dan sebagainya sehingga docotel dapat mengelola reiki keamanan informasi dengan sistematis dan terukur. Dalam hal data wajah akan terenkripsi kuat di dalam database.
-
Transparansi
Data yang akan dikumpulkan, disimpan, dan diakses pengguna memiliki kontrol atas data mereka sendiri.
-
Kepatuhan
Selain menggunakan standarisasi ISO/IEC 27001:2013, E-KYC milik Docotel Teknologi juga patuh terhadap undang-undang dan regulasi privasi, dan sudah menjalankan kerja sama dengan dukcapil sendiri.
Studi Kasus Facial Recognition System
Menjadi core analitik di ranah implementasi, EKYC membuka pintu pengembangan facial recognition system ke beberapa sektor, di antaranya sebagai berikut.
-
Keamanan dan Penegakan Hukum oleh Kepolisian Republik Indonesia
Pihak keamanan penegak hukum di Indonesia saat ini sudah memanfaatkan face recognition untuk mengidentifikasi pelaku kejahatan dan orang hilang.
Efeknya identifikasi pelaku lebih cepat sebagai tindakan proaktif kejahatan. Beberapa implementasi yang dilakukan lembaga keamanan ini adalah sebagai berikut.
-
CCTV di tempat umum
Pemasangan kamera CCTV di Indonesia sudah menjamur, hampir setiap sudut jalan dapat ditemukan di kota kota besar. Dilengkapi dengan kemampuan pengenalan wajah yang juga diletakkan di titik strategis dan penuh keramaian seperti terminal, stasiun kereta, dan pusat perbelanjaan.
-
Database Kriminal
Integrasi dengan database kriminal untuk mempermudah identifikasi tersangka/pelaku kejahatan.
-
Operasi Khusus
Penerapan dalam operasi pengamanan besar seperti acara kenegaraan dan olahraga
-
Perbankan
Hampir seluruh perbankan saat ini sudah menggunakan facial recognition system untuk memperkuat keamanan transaksi dan efisiensi pelayanan perbankan.
-
Verifikasi Identitas/Screening
Verifikasi identitas calon nasabah saat membuat rekening baru dan akses layanan perbankan.
-
Mobile Banking
Integrasi dengan aplikasi mobile banking untuk otentikasi pengguna lebih aman dan cepat.
Dengan bantuan teknologi pengenalan wajah, risiko penipuan dan pencurian identitas berkurang, mempermudah transaksi perbankan tanpa harus menggunakan pin atau kata sandi atau mengunjungi mesin atm terdekat, dan tingkat kepercayaan dan loyalitas nasabah yang meningkat terhadap keamanan layanan bank.
-
Transportasi
Beberapa bandara di Indonesia bahkan di luar negeri sudah menggunakan face recognition untuk mengurangi antrean, mempercepat proses check-in, dan identifikasi penumpang dengan keamanan tinggi. Beberapa implementasi di bandara saat ini sebagai berikut.
-
Self Check-in
Beberapa platform sudah menyediakan self check-in mandiri dengan pengenalan wajah untuk memverifikasi identitas penumpang dengan informasi tiket.
-
Boarding Gates
Gerbang otomatis di area boarding dengan memvalidasi calon penumpang.
-
Keamanan bandara
Beberapa titik di bandara tidak bebas untuk seluruh pihak, maka daerah daerah kritis tersebut akan dilengkapi kamera cctv yang menggunakan facial recognition system.
-
Absensi dan Operasional Perusahaan
Hampir seluruh instansi pemerintah dan perusahaan swasta saat ini sudah beralih dari fingerprint menuju biometrik wajah dengan bantuan teknologi pengenalan wajah yang lebih presisi dan akurat maka data absensi lebih akurat, tidak terjadi kecurangan, dan penyalahgunaan hak akses.
Beberapa penerapannya adalah akses inventori perusahaan, akses daerah kritis, absensi, database perusahaan dan lain sebagainya.
-
Edukasi
Salah satu universitas di Indonesia saat ini menggunakan pengenalan wajah mengolah akses di fasilitas kampus dan menjaga keamanan. Dengan adanya gerakan ini, mahasiswa/i dan staf kampus mudah mengakses fasilitas kampus.
Selain itu, yang paling penting adalah efisiensi proses pencatatan absensi yang otomatis. Keamanan di sekitar kampus juga terjaga dengan adanya deteksi dini terhadap pengunjung tak dikenal atau mencurigakan.
Beberapa bentuk implementasinya yaitu sebagai berikut.
- Akses Fasilitas: Penggunaan pengenalan wajah untuk mengontrol akses ke gedung-gedung kampus seperti perpustakaan dan laboratorium.
- Absensi Mahasiswa: Sistem absensi otomatis yang menggunakan pengenalan wajah untuk mencatat kehadiran mahasiswa.
- Keamanan Kampus: Pemasangan kamera pengenalan wajah di sekitar kampus untuk meningkatkan keamanan.
Seperti Apa Teknologi Face Recognition?
Freepik
Facial recognition adalah teknologi yang digunakan untuk mengidentifikasi atau memverifikasi identitas seseorang berdasarkan fitur wajah mereka. Tahap-tahap untuk membangun face recognition sama dengan facial recognition system.
Dengan demikian, facial recognition system (sistem pengenalan wajah) menjadi sebuah sistem teknologi yang digunakan untuk mengidentifikasi atau memverifikasi identitas seseorang berdasarkan fitur wajah mereka.
Sistem ini menerapkan berbagai teknik dan algoritma komputer untuk mengekstraksi dan menganalisis fitur-fitur wajah dari gambar atau video, dan kemudian membandingkannya dengan data yang ada dalam database untuk menemukan kecocokan.
Perbedaan antara Facial Recognition System dan Teknologi Face Recognition
Istilah facial recognition dan face recognition sering digunakan secara bergantian, tetapi dalam beberapa konteks, mereka dapat memiliki nuansa perbedaan yang halus.
Berikut adalah penjelasan mengenai perbedaan keduanya.
-
Facial Recognition System
Biasanya digunakan untuk merujuk pada keseluruhan proses identifikasi atau verifikasi identitas seseorang menggunakan fitur wajah. Digunakan dalam konteks yang lebih luas dan dapat mencakup berbagai teknologi dan aplikasi yang menggunakan pengenalan wajah.
Cakupan teknologi facial recognition bisa mencakup berbagai metode dan teknik seperti analisis geometri wajah, analisis tekstur kulit, dan metode pembelajaran mendalam (deep learning).
-
Teknologi Face Recognition
Terkadang digunakan dalam konteks yang lebih spesifik untuk merujuk pada teknik atau algoritma tertentu yang digunakan dalam proses pengenalan wajah.
Penggunaannya bisa merujuk pada implementasi tertentu atau aplikasi khusus dari teknologi pengenalan wajah. Dan lebih fokus pada proses teknis dari identifikasi atau verifikasi wajah, seringkali digunakan dalam diskusi teknis mengenai algoritma dan metode pengenalan.
Jenis-Jenis Teknologi Face Recognition
-
Pengenalan Wajah 2D
Ini adalah bentuk withering dasar dari pengenalan wajah, yang mengandalkan gambar yang diambil oleh kamera standar. Ini menganalisis gambar dua dimensi dari wajah untuk mengidentifikasi individu berdasarkan fitur wajah seperti jarak antara mata, bentuk hidung, dll.
Namun, ini kurang dapat diandalkan dibandingkan dengan metode lain dan dapat dipengaruhi oleh variasi pencahayaan, posture, dan ekspresi wajah.
-
Pengenalan Wajah 3D
Berbeda dengan pengenalan 2D, metode ini menangkap informasi kedalaman bersamaan dengan gambar. Ini menggunakan teknik seperti cahaya terstruktur atau sensor kedalaman untuk membuat demonstrate 3D dari wajah, yang dapat meningkatkan akurasi dan keandalan, terutama dalam kondisi yang menantang seperti pencahayaan atau posture yang bervariasi.
-
Facial Thermography
Teknologi ini memanfaatkan pencitraan inframerah untuk mengukur pola panas yang dipancarkan oleh berbagai bagian wajah. Setiap individu memiliki tanda termal yang unik, memungkinkan untuk identifikasi.
Ini dapat berguna dalam skenario di mana metode pengenalan visual tradisional mungkin tidak berfungsi dengan baik, seperti kondisi pencahayaan rendah atau ketika wajah sebagian terhalang.
Freepik/Rawpixel.com
-
Pengenalan Wajah dengan Jaringan Saraf
Teknik profound learning, terutama jaringan saraf konvolusional, telah mengembangkan akurasi pengenalan wajah secara signifikan. Demonstrate ini dilatih pada dataset besar gambar wajah yang diberi nama untuk mempelajari pola dan fitur rumit yang membedakan satu wajah dari yang lain.
Mereka dapat menangani variasi postur, pencahayaan, dan ekspresi wajah dengan lebih baik dibandingkan metode tradisional.
-
Pengenalan Wajah dengan Pencitraan Inframerah (IR)
Pengenalan wajah inframerah menangkap pola termal yang dipancarkan oleh wajah menggunakan kamera inframerah. Metode ini dapat lebih andal daripada pengenalan berbasis cahaya terlihat, karena lebih sedikit dipengaruhi oleh perubahan kondisi pencahayaan. Ini sangat berguna dalam lingkungan cahaya rendah.
-
Pengenalan Wajah dengan Algoritma Machine Learning
Berbagai algoritma pembelajaran mesin, seperti support vector machine (SVM), Eigenfaces, dan Principal Component Analysis (PCA), telah diterapkan pada pengenalan wajah. Algoritma ini menganalisis fitur dan pola wajah untuk mengklasifikasikan dan mengidentifikasi individu.
-
Pengenalan Wajah di Mobile Devices
Dengan kemajuan teknologi seluler, pengenalan wajah telah menjadi fitur umum dalam ponsel pintar dan tablet. Sistem ini biasanya menggunakan kombinasi perangkat keras (misalnya, kamera depan, sensor kedalaman) dan algoritma perangkat lunak untuk memberikan otentikasi yang aman dan pengalaman pengguna yang nyaman.
-
Pengenalan Wajah untuk Pengawasan
Aplikasi ini melibatkan penempatan sistem pengenalan wajah di kamera pengawasan untuk mengidentifikasi individu secara real-time atau dari rekaman. Ini memiliki berbagai penggunaan, termasuk penegakan hukum, keamanan, dan kontrol akses.
Meskipun facial recognition system dan teknologi face recognition sering digunakan secara bergantian, pada dasarnya keduanya merujuk pada konsep yang sama yaitu identifikasi atau verifikasi identitas berdasarkan fitur wajah.
Namun, dalam konteks tertentu, facial recognition bisa dianggap lebih luas mencakup berbagai aplikasi dan teknologi, sedangkan face recognition bisa merujuk lebih spesifik pada teknik atau proses teknis yang digunakan.
Kedua istilah tersebut memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi keamanan, akses kontrol, perangkat konsumen, dan banyak lagi, dengan masing-masing memberikan kontribusi pada peningkatan efisiensi dan keamanan melalui identifikasi wajah yang akurat dan cepat.
Untuk mengenal lebih lanjut tentang facial recognition system dan teknologi face recognition Docotel memberikan edukasi seputar teknologi, yang di bisa diakses di blog Docotel.
Add comment