Gesichtsabgleich-Scores und Schwellenwerte
Der Gesichtsabgleich liefert einen Ähnlichkeitswert, und Sie entscheiden, was in jedem Bereich passiert - so legen Sie die Prüf- und Ablehnungsschwellen fest, ohne Ihre Warteschlange zu überfluten oder Betrug durchzuwinken.
Der Gesichtsabgleich liefert einen Ähnlichkeitswert, kein Ja oder Nein. Sie legen zwei Schwellenwerte fest: unterhalb der Ablehnungsschwelle wird die Session abgelehnt, zwischen den beiden geht sie zur Prüfung, oberhalb der Prüfschwelle besteht sie. Wo Sie diese setzen, ist eine Richtlinienentscheidung und der wichtigste Hebel sowohl für Ihre Betrugsrate als auch für Ihre Prüf-Warteschlange.
#Was der Score bedeutet
- Liveness enthält das Selfie, das Liveness-Urteil und den Gesichtsabgleich-Score.
- Overview zeigt, was dieser Score mit der Entscheidung der Session gemacht hat.
Der Gesichtsabgleich 1:1 vergleicht das Selfie mit dem Porträt auf dem Dokument und liefert einen Ähnlichkeitswert. Er misst, wie ähnlich sich zwei Gesichter sind - er ist nie eine Gewissheit über die Identität, weil kein biometrischer Vergleich das ist.
Deshalb gibt die Plattform Ihnen zwei Schwellenwerte statt eines einzigen Urteils.
#Die drei Bereiche
| Bereich | Was passiert |
|---|---|
| Oberhalb der Prüfschwelle | Besteht automatisch |
| Zwischen den beiden Schwellenwerten | Die Session geht zur Prüfung, damit eine Person entscheidet |
| Unterhalb der Ablehnungsschwelle | Die Session wird automatisch abgelehnt, mit LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY |
Beide Schwellenwerte werden im Gesichtsabgleich-Schritt Ihres Workflows festgelegt, sodass unterschiedliche Workflows unterschiedliche Risikobereitschaften tragen können - ein Ablauf zur Eröffnung eines hochwertigen Kontos und eine risikoarme Altersprüfung brauchen nicht dieselben Einstellungen.
#Was einen legitimen Score tatsächlich drückt
Bevor Sie irgendetwas verschärfen, sollten Sie wissen, was den Score bei echten Nutzern bewegt:
- Alter des Dokumentenfotos. Ein vor zehn Jahren aufgenommenes Porträt ist tatsächlich weniger ähnlich.
- Druck- und Scanqualität. Manche Länder drucken kleine, kontrastarme Porträts; eine abgenutzte Karte ist noch schlechter.
- Verdeckung. Brille, Hut, starkes Make-up, ein Bart, der vorher noch nicht da war.
- Licht und Kamera. Ein dunkler Raum und eine billige Frontkamera kosten beide Ähnlichkeit.
Nichts davon ist Betrug, und all das kommt in manchen Märkten häufiger vor als in anderen. Wenn Ihre Nutzer tendenziell ältere Dokumente haben, wird ein auf frische Reisepässe abgestimmter Schwellenwert echte Personen ablehnen.
#Die Schwellenwerte wählen
Der Zielkonflikt ist symmetrisch und unvermeidbar:
- Engere Schwellenwerte fangen mehr Betrüger und schicken mehr echte Nutzer zur Prüfung oder Ablehnung.
- Lockerere Schwellenwerte lassen mehr echte Nutzer durch und lassen auch mehr Betrüger durch.
Ein praktischer Weg, sie festzulegen:
- Mit den Standardwerten beginnen und Daten sammeln
Lassen Sie echten Verkehr für ein paar hundert Sessions durch die Standardwerte laufen, bevor Sie etwas ändern. Sie können nicht nach Bauchgefühl abstimmen.
- Ansehen, was im Prüfbereich gelandet ist, und warum
Öffnen Sie die Sessions im Prüfbereich. Wenn ein Prüfer fast alle davon genehmigt, ist Ihre Prüfschwelle zu hoch - sie erzeugt Arbeit ohne echte Entscheidungen darin.
- Die Ablehnungen ansehen
Wenn abgelehnte Sessions überwiegend echte Nutzer mit alten Dokumenten sind, ist Ihre Ablehnungsschwelle für Ihre Zielgruppe zu hoch.
- Immer nur einen Schwellenwert bewegen
Ändern Sie einen, lassen Sie den anderen unverändert, und messen Sie erneut. Beide gleichzeitig zu bewegen, sagt Ihnen nichts darüber, welcher etwas bewirkt hat.
Passen Sie den Schwellenwert nicht an, um eine einzelne konkrete Beschwerde verschwinden zu lassen. Ein einzelner abgelehnter Nutzer ist kein Signal, und einen Schwellenwert zu lockern, um einen Fall zu klären, lockert ihn auch für jeden Betrüger. Beheben Sie einzelne Fälle mit einer manuellen Prüfentscheidung oder einer erneuten Einreichung; ändern Sie Schwellenwerte nur bei einem Muster.
#Den Prüfbereich zu erweitern ist nicht kostenlos
Ein breiter Prüfbereich fühlt sich sicher an - nichts wird automatisch abgelehnt, ein Mensch sieht alles Grenzwertige. In der Praxis verwandelt das ein Entscheidungsproblem in ein Personalproblem: Die Warteschlange wächst, die Prüfungen werden weniger sorgfältig, und die tatsächliche Entscheidungsqualität sinkt. Siehe Sessions, die in der Prüfung feststecken.
#Eine stärkere Prüfung schlägt einen besseren Schwellenwert
Wenn der Gesichtsabgleich Ihr Schwachpunkt ist, ist die wirkungsvollste Änderung meist nicht der Schwellenwert selbst:
- NFC liest das Porträt aus dem Chip des Dokuments - das eigene Bild des Ausstellers, in voller Qualität -, wodurch die Variable der Druckqualitätsminderung entfällt.
- Aktive Liveness-Prüfung erhöht die Kosten eines Präsentationsangriffs, sodass ein Grenzwert-Score seltener ein Angriff ist.
#Ihre Schwellenwerte vor dem Go-Live testen
Die Sandbox hat genau dafür Szenarien: decline_face_match_low_similarity für ein eindeutiges Scheitern und review_face_match_borderline für einen Score innerhalb des Prüfbereichs. Nutzen Sie sie, um zu bestätigen, dass Ihr Workflow jeden Bereich dorthin leitet, wo Sie es erwarten, bevor echte Nutzer darauf treffen. Siehe Testen in der Sandbox.