将这些流程拼接在一起,就构成了完整的 OCR 身份认证服务,如果还有特殊需要就再加上人脸识别比对 。这就构成了我们在“手机无法直接识读身份证芯片”的过渡时期的标准解决方案,也是当前我们在线开展各类需要身份认证的业务的基础 。
从技术底层来讲,我们暂时放弃了中国相对独有的“去中心化公民自证”特色,转而使用“中心化政府数据库”的验证方式,因此在这一领域,我们与西方国家的很多公司就形成了同频,可以相互借鉴而共同提升技术,但也共同承受这个技术带来的缺陷和管理风险,比如:OCR技术的识别准确率、人脸识别技术的准确率、个人隐私数据的保护、政府数据库的合法合理使用等 。
客观来说,我国在技术方面丝毫不落后,但是在数据的管理和保护层面则差强人意,事实上造成了国内的身份数据满天飞的乱象 。随着近期我国《数据安全法》、《个人信息保护法》、《网络数据安全管理条例》的发布和落实,这方面后续应该会有显著的改善 。
接下来,本文不纠结于 OCR 身份认证服务中的技术和管理问题,而是转向这个服务的运营效率问题,即:业务流程中引入 OCR 身份认证服务的用户留存和转化效果 。
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三、OCR身份认证服务的用户转化漏斗:不算不知道,算了吓一跳的惊人损耗我们来详细拆解下OCR身份认证服务中的关键步骤:
1)从用户处获得身份证图片,可能从相册里获取,也可能直接调用手机摄像头实时拍摄 。由于个人将身份证照片存储在相册中的安全风险实在太大,且该方式极其容易造假,因此现在以手机银行为代表的业务方已禁止使用 。本文中只分析第二种获取方式:即调用手机摄像头实时拍摄身份证 。
2)从身份证图片中解析出身份要素信息;若无法解析,则回到步骤 1 。
3)后台发送给某供应商提供的“政府数据库”云端验证接口,进行信息验证 。若不通过,则回到步骤 1 。
对应的转化漏斗图如下:
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步骤一的用户流失率是最严重的,约达 40%:
1)若用户的身份证不在身边,将无法完成本流程 。这部分用户约占 20% 。要彻底解决的话需要全新的技术解决方案,比如前些年公安部在试点创新的 eID、CTID 等,但目前来看距离全面的实用化都还很远,因此可以简单认为短期内无解 。
2)若拍摄效果不好,也将无法完成本流程 。这部分用户也达到20% 。一方面是受光线、拍摄角度、拍摄稳定性、摄像头质量等外界客观影响,导致摄像头始终无法锁定聚焦到身份证,另一方面则是因为页面设计的易用性问题、软件bug或网络不稳定等原因,导致用户在过程中放弃 。这方面应该可以有很大的优化提升空间 。
步骤二的用户流失率弹性很大,约 10%~30%:
可以简单地认为,该步骤的用户流失率就几乎等同于 OCR 识别结果的错误率 。因为按照风控原则,这一步骤是不能让用户手动修正的,否则就失去了身份认证的意义了,因此一旦信息识别错误最终就只能回到上一步重新来过 。
流失率弹性的关键,主要取决于是否需要识别住址信息 。
若仅需要识别姓名、身份证号码乃至身份证有效期,现在业内成熟的 OCR 算法已可做到 85%以上的正确率,最好的据说能做到 90% 。然而如果要准确识别出身份证上的住址,OCR 的技术难度则几何级别增长,经常会识别出非法字符 。幸运的是,目前除了金融、出行、用工等少数场景外,对识别住址的需求还并不普遍 。
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(地址识别为非法字符)
步骤三的用户流失率,约 5%-10%:
通常来说,只要OCR在第二步中正确识别出身份证信息,就一定可以顺利通过“政府数据库”的校验 。
但实际上,受限于自身的业务风控规则(如限制未成年人、特殊年龄的人、黑名单用户等,通常约 5%),以及第三方供应商的数据源和服务稳定性等原因(通常不到 5%),会导致部分用户无法通过 。
其中,因业务风控规则而产生的用户损耗是无法避免的,但对第三方供应商的质量把控则是可以优中选优 。
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