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X-facesは、ウェブアプリケーション向けに人工知能による本人確認(KYC)サービスを提供するプラットフォームである。 同プラットフォームは、ユーザーの身元確認プロセスを合理化することに特化しており、5分以内に統合を完了できるとしている。 X-facesは、光学式文字認識(OCR)、生体認証、生体検出技術を組み合わせることで、ユーザーIDの検証を自動化し、検証の精度と効率を向上させるとともに、ID詐欺を効果的に防止することに注力している。 X-facesのサービスはiframe顧客のウェブサイトに組み込むことで、主要なデスクトップおよびモバイルブラウザをサポートし、顧客のコードにサードパーティのライブラリを統合する必要がなくなり、開発プロセスが簡素化されます。 iGaming業界に特化したこのプラットフォームは、認証、不正防止、行動分析などの機能を提供し、柔軟な機能を備えた費用対効果の高いソリューションを目指している。 また、開発ロードマップに沿って、マネーロンダリング防止(AML)関連の住所やクレジットカードの識別機能を追加するなど、機能の拡張も進めています。

機能一覧

  • 身分証明書データ認識(OCR)IDカード、運転免許証、パスポートなどの書類から、氏名、生年月日、書類番号などの主要情報を自動的に抽出し、手作業による入力やミスを減らします。
  • 生体認証顔認証アルゴリズムを使用し、自撮り写真と身分証明書の写真を比較することで、99.8%の精度で本人確認を行います。
  • 生体試験例えば、写真やビデオ、3Dマスクなどを使った不正な攻撃を効果的に防ぐことができる。
  • 迅速な統合開発者はiframeウェブページに埋め込み、複雑なコードを統合することなく、コールバックを介して検証結果を受け取る。
  • クロスプラットフォーム対応Chrome、Safari、Firefoxなどの主要なデスクトップおよびモバイルブラウザと互換性があり、Mac、PC、iOS、Android(バージョン9.0以上)に対応しています。
  • 不正防止と行動分析このプラットフォームは、不正防止ツールやユーザーの行動をリアルタイムでスコアリングする機能を備えており、特に高度なセキュリティを必要とするiGaming業界に適しています。
  • マネーロンダリング防止(AML)機能:IPアドレスやファイルによる住所確認、クレジットカード情報の識別と確認など、現在開発中の機能。

ヘルプの使用

X-facesは、登録、APIキーの取得、統合、結果の受信という4つの主要ステップに分かれる非常にシンプルな統合プロセスで、すぐに使える認証ソリューションを提供するように設計されている。

ステップ1:アカウント登録
まず、X-faces公式サイトで無料アカウントを作成する必要があります。https://x-faces.org/并点击「Get started」ボタンをクリックし、指示に従って簡単な登録手続きを行ってください。

ステップ2:APIキーの生成
登録してログインしたら、プロジェクト・ダッシュボード(Dashboard)にアクセスしてください。ここで、アプリケーション用の新しいプロジェクトを作成し、固有のAPIキー(API Key)を生成することができます。このキーはその後のAPI呼び出しに使用され、アプリケーションとX-facesサービス間のセキュアな通信のための認証情報となります。

ステップ3:iframeを統合する
X-facesのコアとなる統合はiframeこのアプローチでは、サードパーティのライブラリをコードに導入する必要がなく、フロントエンドの開発が大幅に簡素化される。

  1. 検証リンクの生成: X-faces REST APIを呼び出すか、ダッシュボードで手動で認証する必要があるユーザーに対して、固有の認証リンクを生成できます。
  2. iframeを表示するこの生成されたリンクをソースアドレス(src)としてウェブページのiframeタブの中にある。ユーザーがこのページにアクセスすると、X-facesユーザー・インターフェースはiframeが読み込まれ、ユーザーを認証の全ステップへと導く。
    <iframe src="YOUR_UNIQUE_VERIFICATION_LINK" width="100%" height="600px" frameborder="0"></iframe>
    

    サイトのデザインは以下のように調整できる。iframeの幅と高さ。

ステップ4:コールバックの設定とデータの受信
ユーザが認証を完了した後に結果を受け取るには、サーバにコールバックURLを設定する必要があります。

  1. コールバックURLの設定: X-facesダッシュボードでプロジェクトの設定ページを見つけ、検証結果を受け取るためのコールバックエンドポイントを設定します。
  2. コールバック要求の処理ユーザーが認証プロセスを完了すると、X-facesサーバーは設定したコールバックURLにHTTPリクエスト(通常はPOSTリクエスト)を送信します。
  3. 受信データ内容コールバック・データは通常、以下の主要な情報を含むJSONオブジェクトである:
    • verification_statusステータスを確認する:success もしかしたら failure).
    • document_details氏名、生年月日などの本人確認書類から特定される情報。
    • facial_similarity_score顔照合のための類似度スコア。
    • liveness_check_results:: in vivo試験の結果。

ユーザー操作の流れ
ユーザーがX-facesを含むファイルを入力した場合 iframeページが終わると、以下のステップを踏むことになる:

  1. 写真IDのアップロードインターフェースは、パスポート、IDカード、運転免許証などの身分証明書の写真をアップロードするようユーザーに促します。ユーザーは、デバイスのカメラを使って直接写真を撮るか、ローカルにアップロードすることができます。
  2. 自撮りをする。次に、フロントカメラで自撮りするように指示します。この写真はID写真との生体認証比較に使用される。
  3. 生体解剖の完了:利用者が本人であることを確認するために、首を左右に回すなどの簡単な動作で利用者を誘導する。このプロセスは、写真やビデオなどの欺瞞に対する効果的な防御策となる。

このプロセスは通常2分程度で完了し、制御された撮影条件下で行われるため、撮影された画像や映像の品質が保証され、AIの認識精度が向上する。

アプリケーションシナリオ

  1. フィンテックと銀行
    オンライン銀行、決済プラットフォーム、暗号通貨取引所は、厳格なKYCおよびAML規制に準拠する必要があります。x-facesは、これらのプラットフォームが新規ユーザーの身元を迅速に確認し、顧客の身元確認デューデリジェンスを自動化することで、マネーロンダリングや金融詐欺を防止しながら、手作業による審査のコストと時間を削減するのに役立ちます。
  2. オンラインゲームとiGaming
    x-facesは、迅速な本人確認と行動分析ツールを提供し、オペレーターがユーザーエクスペリエンスを損なうことなく、コンプライアンスに準拠したプレーヤーを迅速にオンボードし、疑わしい行動をリアルタイムで監視できるよう支援します。
  3. シェアリング・エコノミー・プラットフォーム
    カーシェアリングやホームレンタルのようなシェアリングエコノミーのプラットフォームは、取引の双方を保護するために、参加者のアイデンティティの真正性を確保する必要がある。X-facesを統合することで、プラットフォームは登録時にユーザーの身元や運転免許証などの情報を迅速に確認することができ、コミュニティの信頼を築くことができる。
  4. Eコマース・プラットフォーム
    制限のある商品(アルコールやタバコなど)を販売したり、購入者の年齢や本人確認を必要とする大規模な取引を処理するEコマースサイトでは、X-facesの自動認証プロセスが、ショッピング体験を中断することなくシームレスに本人確認を完了します。

品質保証

  1. X-facesがサポートしている国や文書の種類は?
    公式ウェブサイトでは、サポートされているすべての国や文書の種類を明示していないが、グローバル文書のサポートについて言及し、特定の文書セットのサポートについては、ユーザーが直接問い合わせるよう勧めている。
  2. 検証プロセス全体にはどれくらいの時間がかかりますか?
    公式の紹介によると、データの収集と識別の全プロセスを完了するのに約2分かかるという。
  3. X-facesはどのようにしてデータのセキュリティとコンプライアンスを確保しているのですか?
    X-facesによると、同社のサービスは欧州連合の一般データ保護規則(GDPR)に準拠しており、ISO/IEC 27001:2022(情報セキュリティ管理)、ISO 9001:2015(品質管理)、ISO 31000:2018(リスク管理)などの認証を取得しており、ユーザーデータのプライバシーとセキュリティの保護を約束している。
  4. X-facesの統合には高度な技術力が必要ですか?
    X-facesの設計目標のひとつは、統合をシンプルにすることです。そのためにiframeの作業方法では、開発者はサードパーティのライブラリをコードに統合する必要はなく、バックエンドのコールバック要求を処理できればよいので、統合の難易度を大幅に下げることができる。
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