Pernahkah Anda berpikir mengapa proses verifikasi identitas dapat berlangsung dengan cepat sekarang? Secara tradisional, Know Your Customer (KYC), yang merupakan prosedur dalam mengidentifikasi dan memverifikasi pelanggan yang umumnya digunakan oleh perusahaan atau lembaga keuangan dilakukan secara manual oleh manusia. Beberapa tahun lalu, proses verifikasi belum sesederhana ini dan bisa memakan waktu dari beberapa menit hingga berjam-jam. Anda perlu pergi ke suatu kantor, mengantri, menunggu staf untuk memeriksa dokumen, dan menjawab pertanyaan mereka agar mereka dapat membandingkan jawaban dan penampilan fisik Anda dengan dokumen yang anda serahkan.
Sekarang, berkat teknologi kecerdasan buatan/artificial intelligence (AI) dan kemampuannya dalam pemahaman bahasa serta pengolahan gambar, memverifikasi identitas seseorang melalui KTP atau dokumen lain tidak lagi merepotkan!
Salah satu teknologi paling berpengaruh yang dapat membantu kita adalah Optical Character Recognition (OCR).
Optical Character Recognition (OCR) adalah salah satu dari banyak sistem AI yang dapat mengotomatisasi ekstraksi data dari foto teks, PDF berbentuk gambar, dan dokumen yang dipindai. Mesin tidak dapat memahami foto seperti manusia yang dapat mengerti bentuk dan membaca teks dari gambar. Namun, dengan teknologi OCR, sistem komputer dapat mengenali teks dalam gambar dan mengubahnya menjadi file digital yang dapat dibaca oleh mesin dan diedit atau dianalisis oleh perangkat lunak lain.
Memahami mekanisme kerja OCR dapat membantu kita untuk mengerti kontribusinya dalam proses e-KYC. Secara garis besar, cara kerja OCR melibatkan empat langkah utama:
Pada tahap pertama, OCR memindai gambar dan mengubah dokumen menjadi data biner. Langkah ini sangat penting karena disinilah OCR membedakan berbagai tingkat kecerahan dalam gambar serta mengklasifikasikan area yang terang sebagai latar belakang dan area yang gelap sebagai teks, atau sebaliknya.
Sistem OCR juga bertanggung jawab untuk meningkatkan kualitas gambar yang diperoleh dengan menggunakan serangkaian kemampuan pemrosesan gambarnya.
OCR dapat menyempurnakan gambar dengan meluruskan gambar yang miring, menghilangkan noise melalui despeckling, dan merapikan kotak atau garis. Selain itu, OCR juga dapat menganalisis struktur dokumen, sehingga dapat membagi hasil pindaian menjadi elemen-elemen seperti blok teks, tabel, atau gambar.
Setelah mengidentifikasi area teks, langkah ketiga yang juga langkah paling penting adalah mengenali teks. Tahap ini melibatkan penggunaan dua algoritma utama OCR: pencocokan pola dan ekstraksi fitur.
Pencocokan pola membandingkan gambar karakter (glyph) dengan data font dalam penyimpanan yang mirip dan berskala sama. Metode ini cocok untuk dokumen dengan font yang sudah dikenal oleh sistem. Sementara itu, ekstraksi fitur memecah gambar karakter (glyph) ke dalam beberapa fitur seperti garis miring, garis silang, atau lengkungan untuk mengidentifikasi huruf atau angka yang paling sesuai. Pendekatan ini menawarkan adaptabilitas ketika dihadapkan dengan karakter tertentu yang memiliki fitur unik.
Terakhir, setelah pengenalan teks berhasil, sistem OCR dapat mengonversi data teks tersebut menjadi file digital yang koheren. Langkah terakhir ini dapat membantu agar informasi yang telah diekstrak bisa dengan mudah dimanfaatkan untuk analisis lebih lanjut atau diintegrasikan ke berbagai kebutuhan lainnya.
Integrasi teknologi OCR ke dalam e-KYC utamanya berfokus pada kemampuannya dalam mengolah teks dan gambar:
OCR dapat mengotomatisasi ekstraksi informasi penting dari teks di KTP atau dokumen lain seperti nama, tanggal lahir, alamat rumah, pekerjaan, dll. Otomatisasi ini mempercepat proses pengecekan data dan mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan manusia yang mungkin muncul ketika mendengar atau mengetik.
Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, OCR memiliki kemampuan untuk memproses gambar sampai batas tertentu, dan auto cropping gambar termasuk dalam kemampuannya. Dengan auto cropping yang bisa diaplikasikan ke foto KTP dan tanda tangan di KTP, OCR memainkan peran penting dalam menyederhanakan proses pencocokan wajah dan verifikasi tanda tangan sehingga dapat menghemat waktu dan meningkatkan ketepatan proses verifikasi.
Keuntungan lain yang berasal dari kapabilitas pengolahan gambar OCR adalah kemampuannya untuk melakukan evaluasi menyeluruh terhadap kualitas gambar. Evaluasi ini mencakup penilaian terhadap berbagai parameter seperti:
Dengan memastikan bahwa gambar yang diajukan memenuhi standar yang diperlukan, OCR secara signifikan telah meningkatkan keandalan dan akurasi keseluruhan proses e-KYC.
Secara singkat, integrasi kecerdasan buatan (AI) ke dalam proses e-KYC utamanya didorong oleh teknologi OCR, khususnya dalam mengotomatisasi ekstraksi teks dan image cropping. Selain itu, OCR juga memampukan evaluasi yang cepat terhadap kualitas gambar yang diberikan pengguna. Kemampuan AI dan OCR telah memperkenalkan pendekatan baru yang lebih cepat dan akurat dalam keseluruhan proses verifikasi identitas, terutama untuk tanda tangan dan foto KTP.
