KYC Sentinel
Полный KYC-пайплайн с liveness detection, face matching, document forensics и пробегом по PEP/sanctions/Росфинмониторинг базам. Не «загрузил селфи и паспорт» — а multi-step проверка от 3D-liveness до ELA (Error Level Analysis) на следы photoshop в документах.
Compliance-офицер в банке/МФО тратит 15-40 минут на ручной KYC. Удалённый onboarding — нужна автоматизация, но дешёвые решения flagged'ятся ЦБ (поддельные документы / mules / синтетические identities). KYC Sentinel закрывает регулятор-уровневую проверку: liveness, face match, document forgery detection, sanctions + risk-scoring через ансамбль rule-based + ML.
Document forensics через ELA — ловим Photoshop
Большинство KYC-систем проверяют «есть документ — есть фото — match». Не проверяют, не нарисован ли документ в Photoshop. Error Level Analysis (ELA) сравнивает уровни JPEG-компрессии в разных областях изображения — поддельные участки имеют разный noise pattern. Это ловит ~70% любительских подделок и ~40% профессиональных.
Пошаговая архитектура
Liveness detection
MediaPipe-based: моргание, движение головы, 3D-структура лица (через depth-cue). Защита от printed photo / video replay / mask attack.
Document OCR
PaddleOCR-RU + custom passport/СНИЛС/водительские template'ы. Извлекаются ФИО, дата рождения, серия/номер, дата выдачи, орган.
Document forensics
ELA (Error Level Analysis) для photoshop-следов + meta-tampering (EXIF inconsistencies) + face-replacement detection (если есть фото в документе).
Face matching
ArcFace-embedding селфи vs фото в документе. Cosine similarity threshold 0.65 → TAR 99.4% при FAR 0.0001.
Sanctions / PEP screening
Пробег по Росфинмониторинг (РФ), OFAC, EU sanctions, UK HMT, UN. Также PEP (Politically Exposed Persons) databases. Fuzzy matching по транслитерации имён.
ИНН-валидация
ИНН + ОГРН для юриков через ФНС-API. Контрольная сумма + статус (active / liquidated).
Risk scoring + verdict
Ансамбль: rule-based (любой sanctions hit → reject) + ML (gradient boosting на features всех steps). Output: approve / manual review / reject + reasoning.
Стек, который не запирает
MediaPipe для liveness (открытый стандарт, проверенный в банковских системах)
InsightFace (ArcFace) — топовая face-recognition модель
PaddleOCR для документов + custom RU passport detector
Document forgery: ELA + EfficientNet-based forgery classifier
Sanctions DB: PostgreSQL с обновляемыми листами (Росфинмониторинг — еженедельно)
PEP database: коммерческий список (Refinitiv World-Check / Dow Jones) или открытая wikipedia-based
Идеально для
- Банки с remote-onboarding (любой digital-bank)
- МФО — массовый поток заявок
- Криптообменники — обязательный KYC по AML-требованиям
- Инвестплатформы — KYC + accreditation (для qualified investors)
Границы кейса
- Не делает live-видеосвязь с клиентом (это видеоидентификация, отдельный регулятор-flow)
- Не сохраняет биометрические данные для повторного использования (ФЗ-572)
- Не работает с иностранными паспортами без отдельной модели (приоритет — RU)
- Не проверяет источник средств (AML-уровень после KYC — отдельный кейс)
Частые вопросы
Соответствует Положению ЦБ 499-П (видеоидентификация не требуется для не-VIP). Для open-banking flows — ФЗ-115 compliant. Audit-log хранится 7 лет.
Что ещё может пригодиться
Покажем на ваших данных
за 1-2 недели
Подключаемся к ограниченной выборке, разворачиваем PoC на ваших реальных кейсах. Оценка качества, точности и UX — на вашей специфике, не на наших красивых демо.