Преподаватель и основатель финтех-стартапа
Артем Герасимов закончил МИФИ в 2009 году и продолжил работать в вузе преподавателем компьютерной криминалистики — форензики.
Врезка-текст
Однажды к молодому преподавателю обратился знакомый, работавший в страховой компании. В компанию за возмещением ущерба обратился владелец автомобиля Maserati. В качестве доказательства была представлена фотография поврежденной машины. Речь шла о серьезной компенсации, поэтому Артема попросили помочь установить подлинность снимка.
Артем вместе с коллегами за короткий период времени разработал алгоритм для проведения оперативной экспертизы по распознаванию цифровой подделки в фотографиях, с помощью которого удалось установить фальсификацию изображения. Страховая компания сохранила деньги, а Артем решил продолжить работу над программой.
«На тот момент там существовали программы распознавания изображения, — рассказывает Артем. — Однако они главным образом распознавали информацию на цифровой версии документов, в лучшем случае сверяли их с базой. Но алгоритмов выявления и детектирования подделок на тот момент не предлагали. Также не было программ, с помощью которых можно было бы быстро и достоверно выявить признаки монтажа в фотоизображениях».
В разработку первой версии, по словам создателя, потребовалось вложить не столько финансы, сколько время. Артем работал над ним вместе с командой единомышленников. В конце 2015 года появился Oz Photo Expert — алгоритм распознавания подделок в цифровых изображениях. Тогда же компания вышла на рынок с пилотами для страховых компаний. Cо Светланой Ефимовой она вывела продукты на зарубежный рынок.
Врезка-текст
Прорыв и победы
На разработку и развитие продукта ушло около полутора лет. За это время с одного модуля по распознаванию цифрового монтажа продукт компании превратился в полноценную платформу, получившую название Oz Forensics. Это отсылка к сказке Баума про страну Оз. Создатели хотели подчеркнуть «волшебство» своей программы, которая распознает даже хитроумные подделки. Вслед за Oz PhotoExpert платформа дополнилась модулями цифровой биометрии (Oz Biometry) и системой распознавания документов, удостоверяющих личность разных стран мира (Oz Text).
«Алгоритмы Oz PhotoExpert программы построены на изучении шумов, света, времени снимка, данных геолокации и других параметров. Программа анализирует изображение и выделяет фрагменты, которые были изменены цифровым способом. Для клиента это становится сигналом о мошенничестве. Только страховым компаниям это помогло сэкономить за год более 10 млн рублей», — рассказывает Артем.
Первоначальные вложения в создание и продвижение продукта принадлежали только основателям. Заявки на пилотные проекты появились почти сразу, а когда подтвердилась работоспособность алгоритмов, нашлись и первые клиенты. Ими стали «Сбербанк Страхование» и платежная система QIWI. Сотрудничество с такими статусными компаниями сразу создало репутацию компании как надежного партнера и высокотехнологичного вендора.
Молодая компания Oz Forensics активно участвовала в конкурсах финтех-стартапов и одержала победу на Finnopolis 2016, Skolkovo Cybersecurity Challenge 2016. В 2017 году проект стал победителем конкурса GenerationS. Это позволило получить гранты на развитие: 500 тыс. рублей за победу в конкурсе и 2 млн рублей от Фонда содействия инновациям по программе «Старт». Oz Forensics также запустила платный пилот с Raiffeisen Bank. В том же 2017 году технология компании прошла валидирование Swift и вышла победителем конкурса Swift Innotribe Challenge. Это позволило представить решение для банков со всего мира в рамках конференции Sibos 2018. В 2018 году Oz Forensics получила премию India FinTech Awards 2018 в номинации «Финтех-стартап года», где он был единственной российской компанией среди 20 финалистов со всего мира.
В 2019 году компания стала победителем акселератора 500 startups и Сбербанк. Прошла программу стажировки в Сан-Франциско в основном офисе 500 startups, где предложила решение на рынке США.
«Конкурсы помогают в продвижении и поиске клиентов и партнеров, это создало для компании правильный PR», — считает Артем.
Уже к концу 2016 года удалось выйти на самоокупаемость. Осенью 2017 года доходы увеличились в два раза. В 2018 году 80% прибыли компании принесли глобальные клиенты.
Кроме этого, компания получила грант на облачный сервис Azure и партнерство с Microsoft. Такой вариант дал возможность масштабировать бизнес в новые сегменты. «Кроме расширения клиентской базы, уход в облако позволяет оперативно провести пилот или тестирование», — комментирует Светлана.
Oz Forensics работает как платформа, и клиенты компании могут установить себе все продукты или выбрать какие-то отдельные. Такое разделение было сделано сознательно. Устанавливать платформу на внутренний сервер предпочитают крупные организации. Программа анализирует входящие потоки и оповещает службу безопасности о возникающих проблемах (например, фальшивый скан в почте).
«Облачное решение чаще использует средний и малый бизнес. Простой интерфейс позволяет быстро обучить сотрудников работе с программой. По словам создателей, на это требуется всего пара часов», — поясняет Артем.
Гонка технологий
«Когда цифровые технологии съемки и обработки фотографий и видео стали массово доступны, активно начали распространяться подделки изображений и видео», — говорит Артем.
С появлением камер мобильных телефонов, делающих снимки и видео в высоком качестве, бороться с мошенниками их же оружием стало проще. Появилась возможность создавать алгоритмы, которые распознавали бы фотомонтаж. С другой стороны, цифровой монтаж упростился многократно. Сегодня любой человек, освоивший простейшие операции в фоторедакторах, может на компьютере подделать цифровое изображение — фотографию или скан документа. Поэтому постоянно идет борьба между мошенниками, которых становится все больше и которые постоянно оттачивают свое мастерство, и программистами, разрабатывающими алгоритмы по выявлению подделок. Программа анализирует изображение и определяет фрагменты из разных фотосессий по ряду маркеров (геолокация, дата съемки, шумы). Она имеет функционал извлечения текста из цифровых копий и сравнения изображения из фото или видеопотока с имеющейся базой.
По словам создателей, их продукт предназначен прежде всего для банков, МФО, платежных систем и страховых компаний. Они сталкиваются с необходимостью проверять подлинность цифровых изображений, удаленно идентифицировать и верифицировать клиентов.
Помимо предотвращения убытков, связанных с подделками, платформа позволяет сократить время обслуживания клиентов и снизить нагрузку на операторов финансовых организаций. Программа может за несколько секунд проанализировать подлинность документа и провести верификацию клиента по биометрии лица. Оператор получает дополнительный инструмент для принятия решения, например, на выдачу кредита или подтверждения крупной транзакции. При этом результат он видит сразу. По статистике, при использовании Oz Forensics время на работу с одним клиентом уменьшается примерно в два раза. Также это позволяет увеличить лимит выдачи кредита, поскольку у финансовой организации нет сомнений в личности заемщика.
У вас ус отклеился
«Чтобы биометрическая идентификация человека была максимально валидна, требовалось, чтобы программа корректно сопоставляла лицо человека на фотографии или видео с лицом на паспорте», — поясняет Артем.
Необходимость использовать биометрическую экспертизу возникает, главным образом, при удаленном обращении клиента в банк. Например, где менеджер банка с клиентом проводит интервью по Skype. Клиент демонстрирует на камеру паспорт. Оператору в процессе общения нужно определить подлинность документа и то, совпадает ли фото на нем с лицом человека, с которым он разговаривает. На менеджера при этом ложится серьезная нагрузка, фактически он — самое уязвимое звено в системе безопасности.
«Сейчас все большую популярность набирает удаленная идентификация и верификация клиентов без присутствия менеджера через мобильные приложения банка. Клиенту достаточно сделать фото в приложении, запись селфи-видео для определения живого человека», — объясняет Светлана.
При тестировании продукта создатели проверяли разные варианты. Разработчики сталкивались с разными способами обмануть программу: мошенники в фоторедакторе меняли голову, добавляли бороду или усы, применяли фильтры или эффекты, меняющие внешность, использовали распечатанные фотографии, фото и видео с других мобильных устройств. Во всех случаях система сразу распознала подделку.
Что дальше
По словам создателей, рынок удаленной идентификации сейчас еще только формируется и развивается в мире. Развитие ИТ дает новые возможности автоматизированной обработки больших потоков данных. Конкуренция растет за объемы рынка. Одновременно с этим финансовые услуги все больше переходят из офлайна в онлайн, следовательно, возрастает количество подделок и рисков для финансовых организаций. Поэтому востребованность в системе, позволяющей выявлять мошенников, уже сейчас быстро растет.
Oz Forensics продвигает свои продукты за рубежом. Стремительным был выход на рынок Казахстана, где многие финансовые операции совершаются дистанционно, поэтому необходимость в идентификации и верификации клиентов особенно велика. Создатели постоянно следят за изменениями рынка и прогнозируют возможные запросы.
«Конечно, это непросто, — делится Светлана. — Наш залог успеха — это команда экспертов и профессионалов, увлеченных своим делом. Команда сочетает в себе логику программистов с гибкостью бизнесменов, что удается далеко не всем. Благодаря этому клиентам мы предоставляем технологический продукт с высокой точностью, позволяющий минимизировать риски, сэкономить бюджет и увеличить прибыль».