白帽駭客起家,杜絕惡意攻擊!台灣新創以AI臉部活體檢測助金融業鞏固資安
白帽駭客起家,杜絕惡意攻擊!台灣新創以AI臉部活體檢測助金融業鞏固資安

如今民眾要想在銀行開戶,各家銀行雖提供線上預約功能,得以節省實體辦理手續時間,但最終還是必須親自到分行一趟,才能完成手續。這樣的開戶體驗,過程依舊繁瑣,尤其對於上班族來說更是十分不便。

新創公司 AuthMe 自行開發一套 數位身分認證系統,導入AI技術進行人臉及活體檢測 ,除了讓開戶程序變得快速且方便以外,也協助金融業在自動化上邁出一大步。

創辦人具電腦科學背景,開發軟硬體經驗豐富

談及創業淵源,AuthMe的執行長李紀廣和技術長許迺赫為大學同學,同為電腦科學背景的兩人,過去曾一同做專題,以「六度分隔理論(Six degree of seperation)」作為基礎,開發出名為WARM的系統,該系統得以分析當時部落格上的用戶人際網絡資訊,甚至有女用戶因此發現男友劈腿。

擁有相當純熟技術背景的二人在退伍後各自創業,且同是做軟體代工,協助金融業客戶系統整合。直至2016年,兩人再度攜手合作,接觸區塊鏈產業,建置虛擬貨幣交易所,持有數千萬比特幣,也因為建置交易所的關係,逐漸了解行內在「用戶識別」與市場上可能的痛點;另一方面,營運虛擬貨幣交易所期間,也曾遭到駭客惡意攻擊,所幸二人皆有白帽駭客背景,順利保護自身數位資產,但這個經驗讓兩人對「資安」問題格外重視。

隨著虛擬貨幣市場略微崩盤,過去的硬體銷售優勢不再,他們因而轉向開發更靈活、更輕量的軟體系統。

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AuthMe創辦人發現,現有用戶識別流程痛點多,不只耗時又耗費人力。

用戶識別流程痛點多,AuthMe主打3分鐘內辨識完成

李紀廣表示,目前所有交易所都有「認識你的客戶(Know your customer, KYC)」用戶識別流程,但流程痛點多,包含:手動填寫資料耗時、上傳證件真偽難辨、自拍難以確認人物真實性、人工審查耗費人事成本也耗時。除了開戶體驗較差,對使用者產生推力外,組織面也需要更有效率的程序,以達到省時省力效益。綜合上述問題,李紀廣和許迺赫決定朝數位身分認證方向投入開發。

AuthMe在身份識別上,分為晶片證件查驗以及非晶片證件查驗,無論何種形式,皆主打在3分鐘內完成識別,以降低客戶流失率。前者以護照為主要識別證件,由於現行我國晶片護照依照「國際民航組織(ICAO)」規範建置,通用性高。用戶只需掃描晶片證件頁,便能產生專屬鑰匙,再以手機內建NFC解鎖安全晶片和數位簽章資料,不需手動填寫,系統將自動帶入,再以晶片內照片進行臉部識別,確認用戶身分即可。至於後者則是透過 OCR 光學字元掃描一般證件資料,系統將偵測證件影像檔是否經過修改,避免有心人士冒用,而後程序一如前者,經臉部辨識後便完成驗證。

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AuthMe提供各種服務,含臉部及活體辨識、晶片及非晶片證件查驗

AuthMe所提供的服務,除上述提及的證件查驗(AuthMe Onboard),和人臉、活體驗證(AuthMe Selfie) 外,也涵蓋**詐欺偵測(AuthMe AntiFraud)**功能。有鑒於過去銀行詐領案件頻傳,曾有嫌犯將證件膠膜撕開換掉照片,盜領數百萬,因此此項服務越來越受到重視。

AuthMe 會偵測用戶的裝置 IP、地理位置,分析其異常與否,以及影像修圖和浮水印去除偵測,最後則是偵測用戶行為模式,透過多重驗證程序,確保用戶身分真實性,降低詐欺可能。

應用Explainable AI進行被動活體檢測

至於技術面的操作,AuthMe應用「臉部活體檢測(Face liveness detection)」,採「被動活體檢測」,只需用戶的自拍即可驗證,不同於大部分的主動活體檢測,需要使用者說出一段句子,再透過AI或人工進行辨識,相較下程序較複雜。由於晶片證件查驗因大部分民眾不會隨身攜帶護照,AuthMe也提供上下相容的方案,供民眾透過紙本證件,如身分證、健保卡、駕照等,透過AI去分辨真偽,同樣可達到一樣的成效。

AuthMe運用Explainable AI,不同於大部分機器學習,只是呈現一個統計分布的結果,難以解釋結果產生背後的原因。李紀廣補充說明:「AuthMe 除了訴求訓練好的模型之餘,也要能精準解釋辨識的依據。」因此,這一套模型類似「 神經網路(Neural Network,NN) 」學習系統,將人臉切割成區塊並放大,呈現高維度、高參數組合的形式,再由神經網路進一步辨識得到結果。至於機器學習的所需龐大的資料庫來源,則是透過和學校或研究機構合作,或是透過同事搜集周邊人脈,加以建檔納入資料庫中。

現階段,AuthMe 主要以 B2B 作為其商業模式,目前客戶以金融業者占大宗,因為完善的自動化辨識系統為其剛性需求,客戶也以主動找上門居多。AuthMe 提供兩種方案,包含私有雲和 SaaS,前者收建置費及授權費,後者則是依使用次數計費,採訂閱制模式。李紀廣表示,大多銀行會希望資料放在自己的私有雲裡,更安全有保障。對於資料儲存及處理部分,AuthMe一切遵照法規行事,也符合歐盟《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation, GDPR)。

就未來佈局而言,AuthMe 預計明年會開發具 B2C 功能的 app,整合客戶資料,讓服務得以安全地應用在各種情境下。由於疫情關係,目前市場仍聚焦在台灣,原本預計進軍東南亞計劃延遲,盼疫情結束後能順利拓展版圖,從亞太經濟合作會議(Asia-Pacific Economic Cooperation, APEC)會員,延伸至全球。因應未來計劃,AuthMe 需要策略性投資大於財務性投資,也希望有更多理念相近的人才,如具駭客精神的成員加入,以保護更多人的個資。

創業快問快答

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?

A:AuthMe方案與其他競爭對手方案相比,1. 能夠提供更好、更安全的使用者體驗,避免顧客流失,2. 提升一般身分驗證的可信度,有效降低詐欺、偽冒風險 3. 透過深度學習建構的模型,能大幅降低現行的審查人力需求 4.技術自行開發,能確保技術發展方向貼近客戶真實需求 。

Q:希望提供這個社會什麼價值?希望解決甚麼樣的問題?

A:"我們希望幫助社會大眾用更安全、更簡便的方式來掌管自己的數位身分。透過AuthMe的服務,人們可以確保自己的數位身分更難被假造、偽冒,且可以更方便的運用於各種數位服務,而不需要過度揭露個人資訊,幫助每個人更好的保護個人資訊。
此次疫情的發展,可以看出各種服務的數位化勢在必行。以口罩實名制為例,透過高度安全的數位身分來限制口罩販售,就可以幫助大眾更公平、更方便的做好個人防護,有效避免疫情擴散。"

Q:長遠來看,公司想成為一家何種類型的公司?下一步的目標是什麼?你們如何完成?

A:"我們希望成為所有人將線下證件及真實身分轉換為數位身分的平台,同時可以管理各種帳戶,用token的形式讓用戶可以妥善保管自己的數位身分,在使用各種數位服務時不再需要填寫諸多資料。如此一來,1. 僅需由平台提供該服務必要的個人資訊即可 2. 不再需要紀錄密碼,用自己的真實身分來做帳戶管理。

一方面用戶能夠確保個資揭露範圍,另一方面企業不再需要客戶填寫諸多資料,及建置客戶個資儲存單位,承擔洩漏、違反個資法的風險。而且可以讓用戶以身分驗證來取代密碼管理,透過AuthMe平台就可以安全且快速地進行各種需要驗證身分的需求。

為了達成這個目標,我們會 1.持續強化關於身分認證的各種技術 2.做好資安管控,確保個資不外洩 3.透過與企業的合作,讓AuthMe現行方案成為日常生活的一部分,在各個領域都可見到AuthMe為大家妥善處理數位身分認證,強化信賴感。"

公司資訊

公司名稱:AuthMe
成立時間:2019/9/6
產品名稱:AuthMe數位身分認證解決方案
上線時間:2019/11/11
官方網站|新創資料庫

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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