ชาฮิด ฮานีฟ ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Shufti – สัมภาษณ์ซีรีส์

ชาฮิด ฮานีฟ ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Shufti เป็นนักธุรกิจด้านเทคโนโลยีที่มีประสบการณ์อย่างกว้างขวางในการสร้างแพลตฟอร์มการยืนยันตัวตน การเงินแบบดิจิทัล บล็อกเชน และซอฟต์แวร์ที่กระจายอำนาจ เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Shufti ในปี 2017 และใช้เวลาเกิน 7 ปีในตำแหน่ง Chief Technology Officer โดยนำทีมพัฒนาเทคโนโลยีการยืนยันตัวตนด้วย AI และการยืนยันตัวตนของเอกสารภายในบริษัท ก่อนที่จะกลายเป็น CEO ในเดือนธันวาคม 2024 ฮานีฟยังเป็นผู้ก่อตั้ง Developers Studio ซึ่งเป็นบริษัทพัฒนาบล็อกเชนที่มีพนักงานมากกว่า 100 คน และเคยดำรงตำแหน่ง CTO ของ Quickbit ซึ่งเขาช่วยพัฒนาเทคโนโลยีการชำระเงินด้วยคริปโตเคอร์เรนซี่ก่อนที่บริษัทจะเข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ ในช่วงก่อนหน้านี้ เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Programmers Force และช่วยขยายบริษัทซอฟต์แวร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ใหญ่ขึ้น โดยมีพนักงานมากกว่า 500 คนในสำนักงาน 10 แห่งทั่ว 3 ทวีป

Shufti เป็นแพลตฟอร์มการยืนยันตัวตนที่ใช้ AI เพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ สร้างความไว้วางใจ ป้องกันการฉ้อโกง และปฏิบัติตามข้อกำหนดการรู้จักลูกค้า (Know Your Customer) การรู้จักธุรกิจ (Know Your Business) และการป้องกันการฟอกเงิน (Anti-Money Laundering) แพลตฟอร์มของ Shufti รวมการยืนยันตัวตนด้วยเอกสาร การยืนยันตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์ การตรวจสอบอิเล็กทรอนิกส์ การตรวจสอบ NFC การยืนยันตัวตนทางธุรกิจ การตรวจสอบอายุ การตรวจจับการฉ้อโกง การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และการบริหารกรณีผ่านโครงสร้างพื้นฐานที่รวมเป็นหนึ่งเดียว บริษัทสนับสนุนเอกสารมากกว่า 3,000 ประเภทและมากกว่า 150 ภาษาในมากกว่า 240 ประเทศและดินแดน ทำให้ธุรกิจสามารถยืนยันตัวตนลูกค้าและองค์กรผ่านการรวมระบบระดับโลกได้ เทคโนโลยีนี้ตรวจสอบความถูกต้องของเอกสาร ความมีชีวิตของไบโอเมตริกซ์ ความฉลาดของอุปกรณ์ และสัญญาณความเสี่ยงอื่นๆ เพื่อตรวจจับเอกสารปลอม เดย์ฟเกตส์ การจัดการบัญชี และการโจมตีแบบประสานกัน

เมื่อคุณร่วมก่อตั้ง Shufti ในปี 2017 คุณนำทีมพัฒนเทคโนโลยีของบริษัทในตำแหน่ง Chief Technology Officer ก่อนที่จะกลายเป็น CEO ในปี 2024 สิ่งใดที่ทำให้คุณสร้างแพลตฟอร์มการยืนยันตัวตนนี้ และสิ่งเหล่านั้นเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเทียบกับการเพิ่มขึ้นของ AI ที่สร้างสรรค์?

เมื่อเราร่วมก่อตั้ง Shufti ในปี 2017 ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดคือการยืนยันตัวตนที่ช้าเกินไป การทำงานด้วยมือมากเกินไป และระบบที่ไม่ทำงานได้ดีในหลายประเทศ วิธีการยืนยันตัวตนที่หลากหลายไม่สอดคล้องกัน โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงสูง นอกจากนี้ยังต้องยืนยันตัวตนด้วยเอกสารที่ไม่ใช่ภาษาละติน และไม่สามารถยืนยันตัวตนด้วยเอกสารจากทั่วโลกได้อย่างน่าเชื่อถือ

ปัจจุบัน AI ที่สร้างสรรค์ทำให้ปัญหาเปลี่ยนแปลงไป ไม่ใช่แค่การอ่านเอกสารอีกต่อไป แต่เป็นการรู้ว่าเอกสารและบุคคลที่นำเสนอเป็นของแท้หรือไม่ AI ทำให้การฉ้อโกงเกี่ยวกับตัวตนดำเนินการได้เร็วขึ้น ราคาถูกขึ้น และสามารถขยายขนาดได้มากขึ้น เราได้เรียนรู้ว่าการยืนยันตัวตนที่ทำเพียงครั้งเดียวในช่วงการสมัครใช้บริการไม่เพียงพอแล้ว ธุรกิจต่างๆ ต้องการ AI ที่สามารถตรวจจับเอกสารปลอมและตัวตนที่สร้างขึ้นโดย AI ได้

หน่วยงานเบลเยียม เตือนล่าสุด ว่ามีผู้เสียหายมากกว่า 10,000 คนจากการฉ้อโกงโดยใช้ AI ในช่วงปีที่ผ่านมา สิ่งนี้เปิดเผยถึงการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของอาชญากรรมเกี่ยวกับตัวตน และทำไมเอกสารที่สร้างขึ้นโดย AI จึงยากที่จะตรวจจับ?

การเตือนจากหน่วยงานเบลเยียมเกี่ยวกับผู้เสียหายมากกว่า 10,000 คนเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของปัญหาใหญ่ๆ นี้ เปิดเผยให้เห็นว่าผู้กระทำความผิดได้เปลี่ยนจากการจัดการเอกสารแบบพื้นฐานไปสู่การสร้างตัวตนที่สมบูรณ์แบบ

เอกสารที่สร้างขึ้นโดย AI ยากที่จะตรวจจับเพราะสามารถเลียนแบบเทมเพลตของรัฐบาลได้ด้วยความแม่นยำระดับพิกเซล เทคโนโลยี OCR (Optical Character Recognition) ที่มุ่งเน้นไปที่การดึงข้อความออกมาจากเอกสาร แต่忽略ความสมบูรณ์ของรูปภาพ AI สามารถเลียนแบบคุณลักษณะด้านความปลอดภัยที่ต้องใช้การมีอยู่ทางกายภาพในการตรวจสอบได้ ทำให้ภาพของเอกสารกลายเป็นภัยคุกคามมากกว่าหลักฐานการยืนยันตัวตน

เอกสารที่สร้างขึ้นโดย AI แตกต่างจากเอกสารปลอมแบบดั้งเดิม การจัดการเอกสาร และตัวตนที่สร้างขึ้นอย่างสมบูรณ์แบบอย่างไร?

สิ่งสำคัญคือต้องแยกแยะระหว่างวิธีการเหล่านี้:

เอกสารปลอมแบบดั้งเดิม: เอกสารปลอมที่สร้างขึ้นโดยตรง

เอกสารที่ถูกจัดการ: เอกสารที่ถูกต้องซึ่งบางส่วนถูกแก้ไข เช่น ชื่อหรือวันเกิด

ตัวตนที่สร้างขึ้นอย่างสมบูรณ์แบบ: “แฟรงเกนสไตน์” ที่สร้างขึ้นโดยการรวมข้อมูลที่ถูกขโมย (เช่น SSN) กับรายละเอียดที่สร้างขึ้น

เอกสารที่สร้างขึ้นโดย AI: เอกสารปลอมที่สร้างขึ้นโดย AI โดยใช้เครือข่าย GANs (Generative Adversarial Networks) เอกสารเหล่านี้มักไม่มีประวัติดิจิทัลและอาจมีจุดบกพร่องด้านการตรวจสอบที่ตาไม่สามารถมองเห็นได้

Shufti คาดการณ์ว่าเอกสารปลอมที่สร้างขึ้นโดย AI จะเพิ่มขึ้นเกือบ 3,900% ในปีนี้ สิ่งใดที่ขับเคลื่อนการคาดการณ์นี้ และข้อจำกัดหรือสมมติฐานใดที่องค์กรควรเข้าใจเมื่อตีความข้อมูลนี้?

เราคาดการณ์ว่าเอกสารปลอมที่สร้างขึ้นโดย AI จะเพิ่มขึ้น 3,900% เนื่องจาก AI ทำให้การฉ้อโกงง่ายขึ้นและสามารถขยายขนาดได้มากขึ้น ผู้กระทำความผิดไม่ได้แค่เปลี่ยนใบหน้าในภาพแล้ว แต่สามารถสร้างเอกสารปลอมทั้งฉบับได้ ซึ่งมักจะหลบเลี่ยงการตรวจสอบของระบบเก่า

สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าการคาดการณ์นี้สะท้อนถึงความเร็วในการเติบโตของการฉ้อโกงที่ใช้ AI ไม่ใช่แค่จำนวนเอกสารปลอมที่มีอยู่ ปัญหาใหญ่ที่สุดคือระบบการยืนยันตัวตนส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาหลายปีที่แล้วและไม่สามารถตรวจจับเอกสารปลอมที่สร้างขึ้นโดย AI ได้ เช่น โฮโลแกรมหรือการเปลี่ยนแปลงใบหน้า ดังนั้น ตัวตนที่ปลอมจึงสามารถผ่านการตรวจสอบและซ่อนอยู่ในฐานข้อมูลของบริษัทได้

หลายธุรกิจยังคงพิจารณารูปถ่ายหรือสแกนเอกสารตัวตนเป็นหลักฐานการยืนยันตัวตนที่เพียงพอ สัญญาณใดที่ระบบการยืนยันตัวตนที่ทันสมัยควรตรวจสอบนอกเหนือจากข้อมูลที่มองเห็นได้บนเอกสาร?

การเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ที่สุดคือธุรกิจไม่สามารถพึ่งพาการตรวจสอบเอกสารแบบดั้งเดิมได้อีกต่อไป พวกเขาต้องการแนวทาง “ดิจิทัลอาย์” แทนการอ่านข้อมูลบนเอกสาร ระบบจะต้องตรวจสอบว่าเอกสารนั้นแท้จริงหรือไม่

หมายความว่าระบบจะต้องมองหาสัญญาณที่มนุษย์ไม่สามารถสังเกตได้ง่าย เช่น การตรวจสอบว่าภาพถูกถ่ายจากหน้าจอหรือไม่ รูปแบบพิกเซลที่ไม่ปกติ การจัดแสงไม่สม่ำเสมอ หรือรอยที่เหลืออยู่จากเครื่องมือสร้างภาพ AI นอกจากนี้ยังตรวจสอบสัญญาณที่ชิ้นส่วนของเอกสารถูกคัดลอก ย้ายหรือแก้ไขดิจิทัล รวมถึงความไม่สอดคล้องกันในข้อมูลอธิบายและคุณภาพของภาพ เมื่อรวมสัญญาณเหล่านี้เข้าด้วยกัน ระบบจะมีโอกาสตรวจจับเอกสารปลอมที่สร้างขึ้นโดย AI ได้สูงขึ้น ซึ่งระบบเก่าอาจยอมรับว่าเป็นของแท้

คุณได้โต้แย้งว่าการยืนยันตัวตนน่าจะเป็นกระบวนการอย่างต่อเนื่องมากกว่าการตรวจสอบครั้งเดียวในช่วงการสมัครใช้บริการ การยืนยันตัวตนที่ต่อเนื่องจะดูเหมือนอย่างไรในทางปฏิบัติ และบริษัทสามารถนำไปใช้ได้อย่างไรโดยไม่ทำให้เกิดการเฝ้าดูมากเกินไป ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว หรือความไม่สะดวกต่อลูกค้า?

ยุคของการตรวจสอบครั้งเดียวสิ้นสุดลงแล้ว การรับรองตัวตนที่ต่อเนื่องหมายถึงการอัปเดตความเสี่ยงของลูกค้าเทียบกับรายการตรวจสอบมากกว่า 1,700 ราย โดยบ่อยครั้งทุกๆ 15 นาทีเพื่อป้องกันการไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดในภายหลัง

เพื่อนำสิ่งนี้ไปใช้โดยไม่ทำให้เกิดความไม่สะดวกหรือความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว เราใช้เอกลักษณ์ที่ผูกกับไบโอเมตริกซ์ (FastID) ที่สามารถใช้ซ้ำได้ เมื่อลูกค้าได้รับการยืนยันตัวตนแล้ว พวกเขาสามารถยืนยันตัวตนใหม่สำหรับการดำเนินการเสี่ยงสูง (เช่น การถอนเงินจำนวนมาก) ในเวลาไม่ถึง 2 วินาทีโดยใช้การสแกนใบหน้าเพียงอย่างเดียว ซึ่งจะกำจัดความจำเป็นในการอัปโหลดเอกสารซ้ำๆ ในขณะเดียวกันก็รักษาความปลอดภัยสูงสุด

กลุ่มคนฉ้อโกงสามารถรวมเอกสารปลอมเข้ากับการเปลี่ยนใบหน้า วิดีโอ deepfake การโจมตีด้วยการฉีดข้อมูล และข้อมูลส่วนบุคคลที่ถูกขโมยได้แล้ว แพลตฟอร์มการยืนยันตัวตนน่าจะเชื่อมโยงความสมบูรณ์ของเอกสาร ความมีชีวิตของไบโอเมตริกซ์ ความฉลาดของอุปกรณ์ และการวิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อระบุการโจมตีที่ประสานกันเหล่านี้ได้อย่างไร?

กลุ่มคนฉ้อโกงกำลังพัฒนาวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้น ไม่ใช่แค่ใช้เทคนิคเดียว แต่รวมเอาเอกสารปลอมที่สร้างขึ้นโดย AI การเปลี่ยนใบหน้า และการโจมตีด้วยการฉีดข้อมูลเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบตัวตน ดังนั้นธุรกิจจึงต้องมองภาพรวมมากกว่าการพึ่งพาการยืนยันตัวตนครั้งเดียว

ที่ Shufti เราทำสิ่งนี้ผ่านการให้คะแนนความเสี่ยงโดยอาศัยบริบท เราวิเคราะห์อุปกรณ์ที่ใช้เพื่อตรวจจับเอมูเลเตอร์หรือเบราว์เซอร์แบบ headless ตรวจสอบว่าผู้ใช้อยู่กายภาพโดยใช้การตรวจสอบความมีชีวิตแบบพาสซีฟที่ได้รับการรับรอง iBeta Level 2 และค้นหาพฤติกรรมที่น่าสงสัยระหว่างบัญชีโดยการวิเคราะห์ข้อมูลตัวตนด้านไบโอเมตริกซ์ ลายนิ้วมืออุปกรณ์ และพฤติกรรมของผู้ใช้ การรวมสัญญาณเหล่านี้ทำให้สามารถระบุการฉ้อโกงก่อนที่จะเกิดความเสียหายได้ง่ายขึ้น

แบบจำลองที่สร้างขึ้นจะดีขึ้นต่อไป ในขณะที่กลุ่มคนฉ้อโกงสามารถบีบอัดหรือแก้ไขสื่อปลอมเพื่อซ่อนรอยการดัดแปลงได้ แพลตฟอร์มการยืนยันตัวตนน่าจะทดสอบระบบตรวจจับของตนเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงมีประสิทธิภาพต่อวิธีการโจมตีใหม่ๆ และไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างไร?

ความท้าทายคือการฉ้อโกงที่ใช้ AI พัฒนามากกว่าวงจรการทดสอบความปลอดภัยแบบดั้งเดิม ผู้ให้บริการการยืนยันตัวตนต้องประเมินระบบของตนอย่างต่อเนื่องกับเทคนิคการโจมตีใหม่ๆ ไม่ใช่แค่พึ่งพาเซตข้อมูลในอดีตเท่านั้น ซึ่งหมายความว่าการทดสอบด้วยเอกสารปลอมที่สร้างขึ้นโดย AI ภาพที่บีบอัดซ้ำ การจับภาพหน้าจอใหม่ การโจมตีด้วยการฉีดข้อมูล และสื่อที่ถูกดัดแปลงอื่นๆ ที่ออกแบบมาเพื่อซ่อนรอยการดัดแปลงที่ชัดเจน การมุ่งเน้นยังคงเปลี่ยนไปจากการที่จะตรวจจับ deepfake ประเภทใดประเภทหนึ่งไปสู่การระบุความไม่สอดคล้องระหว่างสัญญาณหลายๆ ซึ่งมักจะยากสำหรับผู้โจมตีที่จะจำลองขึ้นมาได้เมื่อ AI ที่สร้างขึ้นพัฒนาต่อไป

ระบบการยืนยันตัวตนนำไปสู่ผลลัพธ์ที่รุนแรงเมื่อปฏิเสธผู้ใช้ที่ถูกต้องโดยไม่ถูกต้อง ผู้พัฒนาควรวัดผลลัพธ์เชิงลบ การทำงานของประชากร และความสามารถในการเข้าถึงพร้อมกับความแม่นยำในการตรวจจับการฉ้อโกงได้อย่างไร?

ความแม่นยำไม่ควรเป็นเพียงการตรวจจับ “คนไม่ดี” เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการรับรองว่ามีเส้นทางที่ไม่มีข้อขัดข้องสำหรับ “คนดี” ในอุตสาหกรรมของเรา เราเน้นไปที่อัตราการล้มเหลวในการดึงข้อมูล (FTXR) ซึ่งวัดความบ่อยที่ระบบล้มเหลวในการ “อ่าน” ใบหน้าหรือเอกสาร และอัตราการไม่ตรงกันที่ผิด (FNMR) โดยที่ผู้ใช้ที่แท้จริงถูกปฏิเสธโดยไม่ถูกต้อง ตามแหล่งข้อมูล การทำงานของ Shufti ในการประเมิน RIVR 2025 ของ DHS แสดงให้เห็นว่าอัตราการล้มเหลวในการดึงข้อมูลเป็น 0% บนอุปกรณ์ต่างๆ และอัตราการไม่ตรงกันที่ผิดที่แย่ที่สุดต่ำกว่า 0.68%

ผู้พัฒนาควรพิจารณาผลลัพธ์ “กรณีเลวร้าย” มากกว่าผลลัพธ์ “โดยเฉลี่ยในห้องทดลอง” ซึ่งหมายความว่าการทดสอบเฉพาะสำหรับความสอดคล้องระหว่างผิวที่หลากหลาย โครงสร้างใบหน้า และเครื่องแต่งกายทางวัฒนธรรม เราบรรลุเป้าหมายนี้โดยการฝึกอบรม AI ของเราจากชุดข้อมูลที่มีความหลากหลายระดับโลกซึ่งมีเฟรมหลายล้านเฟรม การประเมินที่ครอบคลุมไม่สมบูรณ์จนกว่าคุณจะพิสูจน์แล้วว่าระบบของคุณมีความแม่นยำสำหรับผู้ใช้ในพื้นที่ชนบทที่มีแสงไม่ดีเท่ากับที่มีในห้องทดลองที่ควบคุมได้ เป้าหมายคือการสร้างชั้นการยืนยันตัวตนที่รวมเป็นหนึ่งเดียวซึ่งยังคงเป็นธรรม เป็นกลาง และสามารถเข้าถึงได้ทุกคน

เมื่อมองไปข้างหน้า เทคโนโลยีเช่นกระเป๋าสตางค์หลักฐานตัวตนที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาล ใบรับรองการตรวจสอบที่เข้ารหัสลับ และการยืนยันตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์จะทำให้ภาพถ่ายเอกสารที่อัปโหลดไม่จำเป็นอีกต่อไป หรือจะสร้างพื้นที่โจมตีใหม่?

เรากำลังเดินเข้าสู่ยุคที่ผู้คนไม่จำเป็นต้องอัปโหลดภาพเอกสารตัวตนที่บ่อยนัก กระเป๋าสตางค์หลักฐานตัวตนที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลและตัวตนที่เชื่อถือได้ทำให้การยืนยันตัวตนง่ายและปลอดภัยยิ่งขึ้น เนื่องจากสามารถยืนยันข้อมูลได้โดยตรง ไม่ใช่พึ่งพารูปภาพของเอกสาร นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ใช้มีประสบการณ์ที่ราบรื่นยิ่งขึ้นโดยการลดเวลาในการทำการยืนยันตัวตน

อย่างไรก็ตาม ทุกเทคโนโลยีใหม่ๆ ก็สร้างโอกาสใหม่ๆ ให้กับอาชญากร แทนที่จะปลอมเอกสาร อาชญากรอาจพยายามขโมยหลักฐานดิจิทัล ยึดบัญชี หรือปลอมตัวเป็นตัวตนเชื่อถือได้ ดังนั้น หลักฐานดิจิทัลเพียงอย่างเดียวจึงไม่เพียงพอ ยังคงจำเป็นต้องยืนยันว่าบุคคลที่ใช้ตัวตนนั้นเป็นเจ้าของที่แท้จริง เช่น ผ่านการยืนยันตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์และการตรวจสอบความมีชีวิต อนาคตของการยืนยันตัวตนน่าจะรวมหลักฐานดิจิทัลที่เชื่อถือได้กับไบโอเมตริกซ์ เพื่อสร้างหลายชั้นของการป้องกัน แทนที่จะพึ่งพาวิธีการเดียว

ขอขอบคุณสำหรับสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Shufti เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม