KYC belge akışında çok modlu doğrulama katmanı

Bağlam ve kısıtlar#

Uzaktan müşteri kazanımı, kimlik tespiti yükümlülüğünün dijital kanalda yerine getirilmesi demektir ve bu yükümlülüğün nasıl yerine getirileceği düzenlemeyle çerçevelenmiştir. Dolayısıyla buradaki mühendislik problemi bir belgeden metin çıkarmak değil, insan görevlinin karar vermesi gereken adımı korurken çevresindeki elle veri girişini ortadan kaldırmaktı. Kapsam da buna göre çizildi: alan okuma ve çapraz kontrol otomatikleşti, görüntülü görüşme ve canlılık adımı akışta insanda kaldı.

Veri ve erişim#

Veri türleri risk seviyeleri çok farklı olduğu için baştan ayrıştırıldı. Kimlik ve yüz görüntüleri en kısıtlı katmanda, çıkarılmış alanlar ayrı bir katmanda, kural motorunun ürettiği doğrulama sonuçları ise operasyon ekranına açık katmanda tutuluyor. Her katmanın erişim sınırı ve saklama süresi ayrı tanımlandı.

• Çipli kimlikte yakın alan okuması: birincil ve tercih edilen kaynak
• Belge görüntüsünden çıkarılan alanlar: karşılaştırma ve yedek yol, tek başına yeterli değil
• Adres ve gelir belgeleri: değişken şablonlu, alan semantiği yazılı tanımlı
• Yüz eşleştirme ve canlılık verileri: özel nitelikli kişisel veri katmanı, ayrı erişim ve ayrı saklama
• Operatör düzeltmeleri: alan bazında etiketli, ölçüm ve iyileştirmenin tek kaynağı
• Ekranda ve günlükte kimlik numarası kısmi maskeli; tam değer yalnız yetkili görüntüde

Mimari kararlar#

Tek modelle her şeyi yapan bir çözüm ilk bakışta çekiciydi ama iki nedenle reddedildi. Birincisi hata izlenebilirliği: hangi katmanın yanıldığı bilinmezse iyileştirme kör gidiyor. İkincisi yükümlülük: bazı adımların insana ait olduğu bir akışta, modelin nerede durduğu mimaride görünür olmak zorunda.

Güvenlik ve yetki#

Maskeleme sunum katmanına bırakılmadı; kimlik numarası ve belge numarası uygulama günlüklerine ve hata izlerine maskeli yazılıyor, tam değere erişim ayrı bir yetki ve ayrı bir iz kaydı gerektiriyor. Silme takvimi mimarinin parçası olarak kuruldu: başvuru sonuçlandığında görüntü katmanının yaşam süresi başlıyor ve silme işi doğrulama sonuçlarını bozmadan yalnız görüntüyü kaldırıyor. Üçüncü taraf bir bileşen kullanıldığı yerde verinin nerede işlendiği ve alt yüklenici zinciri sözleşme incelemesinin konusu oldu, teknik tercihin değil.

Ölçüm düzeni#

Ölçümün ilk kararı karşılaştırmanın nasıl yapılacağıydı. Ham metin eşitliği, Türkçe harfler ve harf çevirisi yüzünden gerçek hataları olduğundan çok gösteriyordu; bu yüzden her alan için normalizasyon kuralı yazıldı ve doğruluk bu kural üzerinden ölçülüyor.

• Alan bazlı doğruluk, belge tipi kırılımında; tek bir toplam oran zayıf şablonları gizliyor
• Operatör kuyruğuna düşme oranı, alan ve eşik başına izleniyor; eşik ayarının maliyeti burada görünüyor
• Kopya ve ekran tespitinin ayrı ölçümü; alan doğruluğuyla aynı panele karıştırılmıyor
• Reddedilen başvurularda ret nedeni sınıflandırılmış; belge kalitesi ile gerçek uyumsuzluk ayrı sayılıyor
• Şablon keşfi: daha önce görülmemiş belge düzeni geldiğinde ayrı bir kuyruğa işaretlenip incelemeye alınıyor
• Elle örneklem denetimi düzenli koşuyor, çünkü operatör düzeltmeleri yalnız fark edilen hataları gösteriyor

Devreye alma ve işletme#

1. 1Çevrimdışı karşılaştırma

   Geçmiş başvuru belgeleri üzerinde çıkarım koşuluyor ve operasyon ekibinin daha önce girdiği değerlerle karşılaştırılıyor; alan bazlı hata haritası buradan çıkıyor.

2. 2Operatör yanında çalışma

   Alanlar önceden doldurulmuş geliyor ama operatör hepsini onaylıyor; düzeltmeler etiketli kaydediliyor ve eşik kalibrasyonunun girdisi oluyor.

3. 3Kademeli otomasyon

   Yalnız yüksek güvenli alanlar onay istemeden geçiyor, kalanlar kuyrukta kalıyor; eşikler alan bazında ve tek tek gevşetiliyor.

4. 4Şablon bakımı

   Yeni belge düzeni geldiğinde ayrı kuyruğa düşüyor; şablon tanımlandıktan sonra ilgili alanların eşikleri yeniden kalibre ediliyor ve o dönemin ölçümü ayrı raporlanıyor.

Nerede yanıldık#

İki hata ölçümü uzun süre yanılttı. Birincisi ad eşleştirmesiydi: belgenin makine okunabilir alanındaki yazım uluslararası harf çevirisi kuralına göre üretildiği için Türkçe harfler düşüyordu ve sistem kayıttaki doğru yazımla karşılaştırınca uyumsuzluk üretiyordu. Sorun modelin okumasında değil karşılaştırmanın tanımındaydı; her iki tarafı aynı kurala göre normalize eden bir eşleştirme yazılınca hata sınıfı ortadan kalktı. İkincisi belge gerçekliğiydi: model, ekranda gösterilen bir kimlik fotoğrafındaki alanları da aynı doğrulukla okuyordu ve akış bunu geçerli bir belge sanıyordu. Kopya ve ekran tespitini alan çıkarımına gömmeye çalışmak her iki katmanı da bozdu; ayrı bir katman olarak kurulması doğru çözüm oldu.