E-KYC
Alfabetaの E-KYC Indonesia は、身分証の撮影・OCR・顔照合・livenessという一つの自動化されたフローで、顧客が本当に誰であるかを確認します。オンボーディングは速く、コンプライアンスにも対応し、不正は排除されます。
デモを依頼
Alfabeta E-KYCは、E-KYC Indonesiaのユースケース向けに構築された電子的な顧客確認システムで、コンピュータービジョンを用いて最小限の人手で顧客の本人性を確認します。デジタル本人確認のパイプラインをエンドツーエンドで実行し、公的身分証を撮影し、OCRで書類を読み取り、身分証の顔写真をライブのセルフィーと照合し、liveness detectionで本人が確かにその場にいることを確認します。これにより、時間のかかる対面・紙ベースの確認を、顧客が自身のデバイスで完了できるリモートフローに置き換えます。
書類処理はOCRによるKTP撮影で駆動されます。光学文字認識がインドネシアの国民ID（KTP）その他の書類を自動で読み取り、各項目を構造化データへ抽出します。データはスタッフが再入力するのではなく機械で読み取られるため、手入力による誤字や人的ミスを排除し、オンボーディングを高速化し、運用コストを削減します。次に顔照合とlivenessが連携します。顔照合は撮影したセルフィーを身分証の写真と比較し、liveness detectionは印刷写真・再生動画・マスクと、実在してその場にいる人物とを見分けて、プレゼンテーション攻撃やなりすましを阻止します。
本サービスは、精度と監査対応が重要となる規制下のオンボーディング——銀行・フィンテック・電子マネー・通信その他のデジタルサービス——を対象としています。インドネシアの文脈では、これは顧客デューデリジェンス義務を支え、OJK POJK 12/2017を含むデジタル金融イノベーションに関する規制当局の枠組みに沿います。プラットフォームの監査証跡はすべての手順と結果を記録するため、コンプライアンス審査時にこれらのチェックを証拠として示せます。設定可能な判定しきい値——一般的には75%の顔照合しきい値——により、各機関が合否のバーの厳しさを自社のリスク許容度に合わせて調整できます。
すべての確認は各判断の根拠となる証拠とともに構造化された結果を返し、この機能全体は明快なAPIを通じて提供されるため、フロントエンドを置き換えるのではなく既存のオンボーディングの流れに組み込めます。より速い顧客オンボーディングに加えて、機関は環境に優しいペーパーレスなプロセス、手作業ミスの削減、運転資本効率の向上、運用コストの低減を得ながら、各本人がどのように確認されたかの反証可能な記録を保持できます。
身分証のOCR
インドネシアのKTPその他の国民IDを自動で読み取り、手入力なしにすべての項目を構造化データへ抽出します。これにより手入力による誤字や再入力ミスを排除し、オンボーディングを高速化します。
顔照合
身分証の顔写真をライブのセルフィーと比較し、書類が提示者本人のものであることを確認します。一般的に75%前後に設定される設定可能な照合しきい値により、各機関が厳しさを自社のリスク許容度に合わせて調整できます。
Liveness detection
実在してその場にいる人物を写真・再生動画・マスクと見分け、プレゼンテーション攻撃やなりすましを阻止します。照合するセルフィーが盗用画像ではなくライブ撮影であることを保証します。
本人確認の判定
OCR・顔照合・livenessを一度で合否の結果にまとめ、各判断の根拠となる証拠も提示します。機関は単独のスコアではなく、明確な結果と根拠となるシグナルを受け取ります。
監査証跡
すべての手順と結果を記録し、コンプライアンス審査や規制報告に対応するとともに、OJK POJK 12/2017などの枠組みのもとでの顧客デューデリジェンス義務を支えます。この証跡は各確認を反証可能でタイムスタンプ付きの証拠へと変えます。
API連携
明快なAPIで既存のオンボーディングの流れに組み込め、独自のフロントエンドとワークフローを維持できます。確認はカスタマーエクスペリエンスの再構築を強いることなく、アプリの背後のサービスとして動作します。
よくある質問
OCRはどの書類を読み取れますか。インドネシアのKTPに対応していますか？
はい。光学文字認識はインドネシアの国民ID（KTP）その他の本人確認書類を読み取るよう構築されており、各項目を自動で構造化データへ抽出します。データはオペレーターが再入力するのではなく機械で読み取られるため、手入力に伴う誤字や再入力ミスを排除し、オンボーディングのプロセスを短縮します。
盗用写真や印刷した身分証の使用をどのように阻止しますか？
2つの層が連携します。顔照合はライブのセルフィーを身分証の顔写真と比較して同一人物であることを確認し、liveness detectionはセルフィーが印刷写真・再生動画・マスクではなく、確かにその場にいる生きた人物であるかを判定します。両者が連携して、リモートオンボーディング詐欺で用いられる一般的なプレゼンテーション攻撃やなりすましを防ぎます。
顔照合のしきい値とは何ですか。変更できますか？
顔照合は類似度の結果を生成し、これを設定可能なしきい値——一般的には75%前後に設定——と比較します。各機関はこのバーを自社のリスク許容度に合わせて調整できます。しきい値を高くすると誤承認は減りますが手動レビューが増え、低くするとより多くが自動承認されます。しきい値は導入組織が管理するポリシー上の判断です。
E-KYCはインドネシアの規制要件を満たす助けになりますか？
本サービスは規制下のオンボーディング向けに設計され、顧客デューデリジェンス義務を支え、POJK 12/2017を含むデジタル金融イノベーションに関するOJKの枠組みに沿います。すべての確認の手順と結果が監査証跡に記録されるため、コンプライアンス審査や規制報告の際に提示できる反証可能でタイムスタンプ付きの証拠が得られます。Alfabetaは技術を提供しますが、規制上の判断の責任は機関側にあります。
既存のオンボーディングアプリにどのように組み込めますか？
本機能は明快なAPIを通じて提供されるため、現行のオンボーディングの流れを置き換えるのではなく、そこに組み込めます。独自のフロントエンドとワークフローを維持したまま、E-KYCをサービスとして呼び出して、身分証の撮影、OCR、顔照合とlivenessチェックを実行し、根拠となる証拠とともに構造化された合否結果を返します。