背景・課題

金融機関や各種オンラインサービスでは、免許証やマイナンバーカードなどの本人確認書類提出が必須となっています。
一方で、提出された画像が正しい書類かどうかの確認や、コピー・紙焼きなど不正な書類の見極めは、人手に依存しがちな業務でした。

チェック担当者の負荷増大、判断のばらつき、確認に要する時間の長さは、eKYC導入拡大やマネーロンダリング対策を進める上で大きな課題となっていました。

取り組み・技術

これらの課題に対し、AIを活用した本人確認書類判定ツールを開発しました。

ユーザーがスマートフォン等で撮影・アップロードした画像をAIが解析し、指定された本人確認書類かどうかを自動判定します。免許証、マイナンバーカードなど複数書類に対応し、申請書類の種類判別をシステム化しました。

さらに、コピーした紙のような「ぺらぺら」な不正書類を検知する仕組みも実装し、目視確認に頼らないチェックを可能にしています。

オプションとして、顔写真付き書類の画像と撮影者本人の顔画像を照合する機能も拡張可能で、本人確認の厳格性向上にも対応しています。

導入効果

AIによる自動判定により、担当者が行っていた一次チェック作業を大幅に削減し、確認業務の省人化と効率化を実現しました。

判断基準をAIで統一することで、チェック品質の平準化と不正リスクの低減にも寄与しています。

金融機関におけるeKYC業務やマネーロンダリング対策の基盤として、安定した運用が可能となり、迅速かつ信頼性の高い本人確認プロセスを実現しました。

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