Uber’in gerçek zamanlı belge kontrolü

Uber Eats sürücüleri, gizlilik endişelerini artıran alkol siparişleri için kimlik fotoğraflarını çekmeyi söyledi

Uber’in gıda dağıtım sürücülerinin artık sürücü belgesi veya alkol siparişi veren diğer kimliklerin fotoğrafını çekmesi gerekiyor. Ancak Uber Eats, müşterilere fotoğrafların korunmayacağına dair güvence verdi.

29 Ekim Perşembe gününden itibaren Uber, alkol siparişi vererek bilgilendirilmiş Victoria müşterileri, “Teslimat Ortakları, yaşınızı doğrulamak için her teslimattan önce kimliğinizin bir fotoğrafını çekmesi gerekecek.”Kabul edilen kimlik biçimleri arasında Avustralya sürücü lisansları, yaş kartlarının kanıtı, pasaportlar, tuşlar kartları veya Victoria öğrencisinin izinleri. Şirket, fotoğrafların nasıl kullanılacağı ve verilerin artık ihtiyaç duyulmadığında güvenli bir şekilde saklanıp saklanmayacağı hakkında ayrıntılar vermedi.

Uber Eats sözcüsü, fotoğrafların teslimat sürücülerinin veya binicilerin telefonlarında saklanmayacağını açıkladı. Fotoğraf Uber Eats Driver’ın uygulamasına yüklenecek ve yalnızca müşterinin doğum tarihini ve kimlik süresi sona erme tarihini kaydedecek. Bu bilgi toplandıktan sonra, fotoğraf Uber’in sistemlerinden silinecektir.

Uber, bu önlemin gizlilik ve bilgi güvenliği programının bir parçası olduğunu ve kimlik fotoğrafından elde edilen tek veri, müşterinin doğum tarihi ve her ikisi de şifrelenmiş olan son kullanma tarihidir. Başka kişisel bilgi toplanmadı.

Kimliği taramak için sürücü, kimlik türünü manuel olarak girer ve başarısız olursa manuel giriş işlemine başvururlar. Kullanıcılar bu yeni politika hakkında uygulama içindeki bir reklam panosu aracılığıyla bir uyarı alacaklar ve bir müşterinin teslimat sırasında kimliğine sahip değilse, geri ödeme alacaklar. Alkolü iade etmek için sürücü hala ödenecek. Bu politikanın amacı, alkolün yalnızca 18 kişilik yasal içme yaşının üzerindeki kişilere verilmesini sağlamaktır.

Bu politika şu anda Victoria’da uygulanırken, Federal Bilgi Komiseri, veri toplamanın Avustralya Gizlilik Yasalarıyla uyumlu olmasını sağlamaktan sorumludur. Avustralya Bilgi Komiseri Ofisi, 1988 Gizlilik Yasası 1988 Gizlilik Yasası, kuruluşların yalnızca gerekli kişisel bilgileri toplamasını ve bireyleri toplama amaçları ve bilgi vermeme konusunda bilgilendirmesini gerektirdiğinden, Uber Eats ile bu yeni politika ile ilgili soruşturma yapacağını belirtti.

Victoria Gizlilik Komiseri Sven Bluemmel, işletmelerin uygunsuz açıklama riskini en aza indirmek için mümkün olduğunca az kişisel bilgi toplamaları gerektiğini vurguladı. Bluemmel, kişisel kimlik kopyaları çoğaldığında artan kimlik hırsızlığı riskini göz önünde bulundurarak sürücü lisanslarının fotoğraflarını çekme ihtiyacını sorguladı. Sürücü Lisansları, Hükümet ve Finansal Çekler için yaygın olarak kabul edilen kimlik biçimleri oldukları için kimlik hırsızları tarafından özellikle aranmaktadır.

Uber’in binici kimlik doğrulamasına adanmış bir ekibe sahip olarak bu endişeleri ele almak için proaktif adımlar attığını belirtmek gerekir. Platform, sürücü anonimliğini, binicilerin neden olduğu çatışmaları azaltmayı ve yeni sürücülere yönelik sürücü güvenliği duygularını artırmayı amaçlıyor.

15 benzersiz soru

1. 1. Alkol verirken müşterilerin kimliklerinin fotoğraflarını çekmek için neden uber yiyorlar?

   Müşterilerin kimliklerinin fotoğrafları, yaşlarını doğrulamak ve yasal olarak alkol tüketmelerine izin verilmesini sağlamak için çekilir. Bu önlem, yasal içme çağındaki bireylere alkol verilmesini önlemeyi amaçlamaktadır.

2. 2. Yaş doğrulaması için Uber Eats tarafından ne tür kimlikler kabul edilir??

   Uber Eats, Avustralya sürücü lisanslarını, yaş kartlarının kanıtı, pasaport, anahtarlı kartlar ve Viktorya dönemi öğrencisinin izinlerini yaş doğrulaması için geçerli kimlik biçimleri olarak kabul eder.

3. 3. Uber Eats tarafından kullanılan müşterilerin kimliklerinin fotoğrafları nasıl?

   Kimliklerin fotoğrafları, müşterinin doğum tarihini kaydetmek için Uber Eats Driver’s uygulamasına yüklendi. Bu bilgiler yakalandıktan sonra, fotoğraf Uber’in sistemlerinden silinir ve yalnızca şifreli doğum tarihi ve son kullanma tarihi korunur.

4. 4. Uber, teslimat sürücülerini veya binicileri yiyebilir ve müşterilerin kimliklerinin fotoğraflarına erişebilir ve saklayabilir?

   Hayır, Uber dağıtım sürücüleri veya biniciler, müşterilerin kimliklerinin fotoğraflarına erişemez veya saklayamaz. Fotoğraflar Uber Eats Driver’ın uygulamasına yüklenir ve daha sonra gerekli bilgileri çıkardıktan sonra hemen silinir.

5. 5. Kimlik doğrulama işlemi sırasında tarama yapamazsa ne olur?

   Kimlik tarama yapamazsa, sürücü uygulamayı kullanarak kimlik türünü manuel olarak girebilir ve doğrulama işlemine devam edebilir.

6. 6. Müşteriler yeni kimlik doğrulama politikası hakkında nasıl bildirim alır??

   Müşteriler, Uber Eats uygulamasındaki bir reklam panosu aracılığıyla yeni kimlik doğrulama politikası hakkında uyarılar alır.

7. 7. Bir müşterinin teslimat sırasında kimliği yoksa ne olur?

   Bir müşterinin teslimat sırasında kimliği yoksa, geri ödeme alırlar. Alkolü iade etmek için sürücü hala ödenecek.

8. 8. Veri toplamanın Avustralya Gizlilik Yasası’na uygun olmasını sağlamaktan kim sorumlu?

   Federal Bilgi Komiseri, Uber Eats tarafından veri toplama işleminin Avustralya gizlilik yasalarına uygun olmasını sağlamaktan sorumludur.

9. 9. 1988 Gizlilik Yasası kuruluşların kişisel bilgilerle ilgili yapmasını gerektiriyor?

   Gizlilik Yasası 1988, kuruluşların yalnızca işlevleri veya faaliyetleri için makul bir şekilde gerekli olan kişisel bilgileri toplamasını gerektirir. Kuruluşlar ayrıca bireyleri tahsilat amacıyla, kişisel bilgileri sağlamamanın sonuçlarını ve koleksiyonun yasa tarafından gerekli olup olmadığını veya yetkilendirilmesini de bildirmelidir.

10. 10. Victoria Gizlilik Komiseri’nin sürücü lisanslarının fotoğraflarını toplama konusundaki görüşü nedir??

    Victoria Gizlilik Komiseri Sven Bluemmel, işletmelerin uygunsuz açıklama riskini en aza indirmek için mümkün olduğunca az kişisel bilgi toplamaları gerektiğini öne sürüyor. Bluemmel, kimlik hırsızlığı riskini artırdığı için sürücü lisanslarının fotoğraflarını çekme ihtiyacını sorguluyor.

11. 11. Sürücü Lisansları neden kimlik hırsızlığı için aranan bir kimlik biçimi olarak kabul edilir??

    Kimlik hırsızlığı destek hizmeti olan IDCARE, sürücü lisanslarının kimlik hırsızlığı için en çok aranan kimlik biçimi olduğunu belirtir, çünkü hükümet ve finansal kimlik çeklerinde yaygın olarak kabul edilirler.

12. 12. Ehliyet fotoğraflarının toplanması kimlik hırsızlığı riskini artırabilir mi??

    Evet, ehliyet fotoğraflarının toplanması, kimlik hırsızlığı riskini arttırır, çünkü kimlik hırsızlarına sömürü için daha fazla fırsat sağlayan kişisel kimliklerin daha fazla kopyası vardır.

13. 13. Yeni Güney Galler’de kaç kişi tehlikeye atılan ehliyet bilgilerinden etkilendi??

    IDCARE şu anda 47 hizmet NSW e -posta hesabından ödün verildikten sonra ehliyet ve diğer tanımlayıcı bilgileri ortaya çıkan yeni Güney Galler’de yaklaşık 186.000 kişiye destek sağlıyor.

14. 14. Uber neden binici kimlik ekibini yarattı??

    Uber, sürücü anonimliğini azaltmak, binicilerin neden olduğu çatışmaları en aza indirmek ve yeni sürücülere yönelik sürücü güvenliği duygularını iyileştirmek gibi sorunları ele almak için Rider Kimlik Ekibi’ni yarattı.

15. 15. Uber platformunda Rider doğrulaması ne zaman kullanılabilir hale geldi??

    Uber platformunda Rider doğrulaması 2016’dan beri mevcut.

Uber’S Gerçek Zamanlı Belge Kontrolü

“Bu teknolojiyi kullanarak, kimlik fotoğrafından korunan tek veri müşteridir’Doğum tarihi ve son kullanma tarihi belgenin her ikisi de şifrelenmiş, Uber’e göre’S Gizlilik ve Bilgi Güvenliği Programı,” sözcü dedi.

Uber Eats sürücüleri, gizlilik endişelerini artıran alkol siparişleri için kimlik fotoğraflarını çekmeyi söyledi

Uber’Sesin dağıtım sürücülerinin artık sürücünün fotoğrafını çekmesi gerekiyor’Alkol sipariş eden insanların lisansı veya diğer kimliği ama Uber Eats ısrar etti, resimler kazandı’tutulur.

Uber Eats, 29 Ekim Perşembe gününden itibaren Victoria müşterilerine alkol sipariş etmesini tavsiye etti “Yaşınızı doğrulamak için teslimat ortaklarının her teslimattan önce kimliğinizin bir fotoğrafını çekmesi gerekecektir”. Şirket değil’t Diğer eyaletlerde ve bölgelerde alkol teslim edin.

Kabul edilen kimlikler herhangi bir Avustralya sürücüsünü içerir’S lisansı, yaş kartı kanıtı, pasaport, tuşs kartı veya Viktorya dönemi öğrenen’S izni, ama uyarı yapmadı’t Fotoğrafların nasıl kullanılacağı ve verilerin artık gerekli olmadığında güvenli ve silinmeyeceği hakkında herhangi bir bilgi verin.

Malezya’dan Gıda Teslim Rider Avustralya’da bir ay içinde ölmek üzere üçüncü konser ekonomisi işçisi

Uber Eats sözcüsü, fotoğrafların teslimat sürücülerinin veya binicilerin telefonlarında yapılmayacağını söyledi. Fotoğraf Uber Eats sürücüsüne beslenecek’S uygulaması ve yalnızca müşteriyi kaydederdi’Doğum tarihi ve kimlik son kullanma tarihi. Bu veriler yakalandıktan sonra fotoğraf silinecek, dedi.

“Bu teknolojiyi kullanarak, kimlik fotoğrafından korunan tek veri müşteridir’Doğum tarihi ve son kullanma tarihi belgenin her ikisi de şifrelenmiş, Uber’e göre’S Gizlilik ve Bilgi Güvenliği Programı,” sözcü dedi.

“Fotoğrafın kendisi Uber’den silinecek’Şifrelenmiş bilgiler çıkarıldıktan sonra S sistemleri. Başka kişisel bilgi toplanmadı, sadece müşterinin yasal içme yaşına sahip olmasını sağlamak için gerekli olan şey.”

Sürücü, taranmadan önce ne tür bir kimlik olduğunu girer ve eğer başarısız olursa manuel giriş işlemine geri döner.

Daha önce, Uber dağıtım sürücülerinin ve binicilerinin doğum tarih bilgilerini manuel olarak uygulamaya girmeleri gerekiyordu.

Kullanıcılar yeni politikaya uygulamanın üst kısmındaki bir billboard aracılığıyla uyarılacak ve teslimat sırasında kimliği olmayan herkese geri ödeme yapılacak. Sözcü, sürücünün alkolü iade etmesi için hala ödeneceğini söyledi. Yeni politika, 18 yaşın altındaki kişileri sağlamayı amaçladı’t Alkolün teslim edilmesi.

“Alkolün sadece 18 yaşın üzerindeki insanlara teslim edilmesini sağlamak için endüstri lideri teknolojiyi kullanarak Victoria’da alkol teslimatının emniyetini yükseltmekten gurur duyuyoruz,” dedi.

Uber ve Lyft’in arkasındaki ırkçı iş modeli | Erica Smiley

Politika sadece Victoria’da uygulansa da, veri toplamanın Avustralya Gizlilik Yasasına uygun olmasını sağlamaktan sorumlu olan Federal Bilgi Komiseridir.

Avustralya Bilgi Komiseri Ofisi sözcüsü, Uber Eats ile yeni politika hakkında soruşturma yapacağını söyledi.

“Bu konuda Uber Eats tarafından danışılmamış ve gerçekleri ve koşulları tespit etmek için onlarla ilgili soruşturma yapacağız,” dedi.

“1988 Gizlilik Yasası, kuruluşların yalnızca işlevleri veya faaliyetleri için makul bir şekilde gerekli olan kişisel bilgileri toplamasını gerektirir. Gizlilik Yasası’nın ayrıca bireyleri tahsilat amaçları hakkında bilgilendirme, kişisel bilgilerin toplanmadığı ve tahsilatın yasa tarafından gerekli olup olmadığı (diğer şeylerin yanı sıra) bildirmek için önemli yükümlülükleri vardır.”

Victoria Gizlilik Komiseri Sven Bluemmel, Guardian Avustralya’nın en iyi uygulamasının, işletmelerin gerektiği kadar az bilgi toplaması için olacağını söyledi, çünkü ne kadar fazla toplanırsa, kişisel bilgilerin uygunsuz ifşa etme riski ne kadar yüksek. Bluemmel, neden lisansın fotoğraflarını çekmeye ihtiyaç olduğunu sorguladı.

“Yapmazsın’Bunun bir fotoğrafını çekmeniz gerekiyor ve tüm bunlarla ilgili büyük risklerden biri kimlik hırsızlığı,” dedi. “Sürücü gibi tüm bu kimlik bilgileri’S lisansları vb.”

Kimlik Hırsızlığı Destek Hizmeti IdCare Dedi’sürücü’S lisansları, kimlik hırsızlığı için en çok aranan kimlik biçimidir, çünkü hükümet ve finansal kimlik kontrolünde kabul edilen en yaygın kimlik biçimidir.

IDCARE şu anda Yeni Güney Galler’de yaklaşık 186.000 kişiye destek sağlıyor ve 47 hizmet NSW e -posta hesaplarından sonra lisansları ve diğer tanımlayıcı bilgileri bu yılın başlarında tehlikeye atıldı.

giriiş

Latin Amerika, dünyaca ünlü gastronomi, bol biyolojik çeşitliliği ve karşılama nüfusu ile bilinen zengin bir kültürel bölgedir. Bununla birlikte, sosyo-ekonomik eşitsizlik bölge için bir zorluk olmuştur ve genellikle yüksek şiddet seviyelerine katkıda bulunan önemli bir faktör olarak kabul edilmektedir.

Platform, çalıştığı çevreye karşı bağışık değil. Bu nedenle, fırsatçı kullanıcıların bir adım önünde olmak için Uber, 3 ana hedefi düşünerek binici kimlik ekibini oluşturdu: binicileri doğrulayarak, binicilerin neden olduğu çatışmaların oranını azaltın ve yeni binicilerle ilgili sürücü güvenliği duygularını iyileştirerek binici anonimliğini azalttı.

Uber Rider Kimlik Ürün Evrimi

Platformumuzda Rider doğrulaması 2016’dan beri canlı. 2017’nin ortalarında, İspanyolca konuşan Latam’daki tüm yeni nakit kullanıcıları ve Brezilya’da CPF (ID) sayı doğrulaması için Facebook aracılığıyla sosyal doğrulama uygulamıştık. Portföyümüz artık Rider selfie doğrulamasını da içeriyor. Ancak sürücüler daha katı sürücü taraması istiyorlar; Uber tarafından yürütülen 2018 anketinde, hükümet destekli bir doğrulama yönteminin sürücüler tarafından en güvenilir ve etkili olduğu düşünüldü.

Böylece, platformumuzdaki anonim kullanıcılar için kimlik doğrulaması doğdu. Bir kimlik, kullanıcıları platformdaki eylemlerinden sorumlu tutmamıza yardımcı olan benzersiz bir tanımlayıcı oluşturur ve uygun yasal sürece tabi olarak kolluk kuvvetlerine sağlanabilecek bir tanımlama şeklidir.

Gerçek Zamanlı Belge Kontrol Kriterleri

Başlangıçtan itibaren, pazarlık yapılmaz 4 kriteri karşılamak için gereken gerçek zamanlı belge kontrol ürününün olduğunu biliyorduk:

1. 1. Veri gizliliği: Ürünün mevcut olduğu tüm ülkelerdeki yerel yasaları, düzenlemeleri ve normları dikkate alarak kişisel verileri ele almak için en iyi uygulamalara bağlılık. Bu, elde tutma, amaç sınırlaması, erişim kontrolleri, silme, şeffaflık ve belgelerle ilgili önerilen gizlilik azaltma adımlarının uygulanmasını içerir.
   2. Kimlik Sahtekarlığı Tespiti Hesap verebilirliğin anahtarıdır – kimliğin geçerliliğine yüksek güven, tekrarlayan suçluların platformumuza geri dönmesini engellememizi sağlar. Aynı zamanda, gerçek, geçerli bir kimlik sağlanması, kötü eylemlere caydırıcı ve binicilerimizden iyi niyet belirtisi.
   3. Gerçek Zamanlı Doğrulama : İlk kez kullanıcılar bir yolculuk talep ettiklerinde caddenin köşesinde duruyor olabilirler ve kimliklerini fotoğraflamaları istenir. Bu nedenle, uçtan uca belge kontrolünün gecikmesi, binici güvenliği için kritik öneme sahiptir.
   4. Küresel Kapsam : Uber 60’tan fazla ülkede faaliyet göstermektedir ve her yerde dijital olmayan ödemeler kullanılabilir. Karmaşıklık eklemek için, her ülkenin belirli bir zamanda dolaşan ulusal kimliğin birden fazla versiyonuna sahiptir, bu da sürücü için de destek eklememiz gerekir’S lisansları ve pasaportları.

   Yukarıdaki 4 kriter göz önünde bulundurularak, dünya çapında konuşlandırılabilecek bir teknik çözüm tasarladık ve oluşturduk.

   Satıcı stratejisi

   2020’nin sonuna kadar birden fazla ülkede çeşitli farklı belgeleri desteklemek için, sektördeki önde gelen belge doğrulama satıcılarını değerlendirdik ve satıcımızı seçmeden önce birden fazla test ve performans ölçütü gerçekleştirdik.

   Teknik Genel Bakış

   

   Yukarıdaki diyagramın ilk satırında, belge görüntü toplama işlev modülü, farklı ülkelerdeki kullanıcılarla etkileşime giren arayüzdür. Kullanıcı arayüzü, uygulama fotoğrafı yüklemeden önce kullanıcıları belge çekme fotoğrafı için adım adım yürüyor.

   Belge Görüntü İşleme Modülünde, yüklenen belge görüntülerine farklı teknolojiler (E ile (E.G., 3. taraf satıcı, Uber şirket içi teknoloji ve insan incelemesi).

   Sonuç değerlendirme ve çıktı modüllerinde, belge görüntü işleme modülünden elde edilen bilgilere dayanarak yapılandırılabilir doğrulama kontrollerinin bir listesi ve son doğrulama sonuçları Uber’de saklanacaktır’S sistemi ve Uber üzerinden son kullanıcılara itildi’S sunucu tarafı push sistemi.

   Doğrulama Sonuçları Veritabanı Depolama, belgede gerçekleştirilen doğrulama ile ilgili tüm verileri giriş verileri, her doğrulamanın çıktısı ve nihai kimlik doğrulama sonucu olarak kaydeder. Pii verileri, depolanmasına izin verildiğinde, her zaman şifrelenir. Bu veritabanına erişim, yalnızca bir soruşturmanın yürütülmesi gerektiğinde erişimi olan bir izin grubu tarafından kısıtlanır. Son olarak, veri tutma bölgeye dayalıdır, böylece geçerli doğrulama verileri belirli bir rutin yoluyla depolamadan silinebilir.

   Prototipten küresel ölçeğe kadar

   Pilot aşama, teknolojiyi basınç test etmek için çok önemliydi ve aşağıdaki sorunları ele almak için hızlı prototipleme ve yineleme içeriyordu:

   1. 1. Düşük kaliteli görüntüler
      2. Zorlu Kullanıcı Deneyimi
      3. Kimlik Varyasyonları

      Aşağıdaki bölümler yukarıdaki sorunların her birine daha derinlemesine dalmakta ve çözümlerimizi özetlemek.

      Düşük kaliteli görüntüler

      Şili, Meksika ve Arjantin’den görüntü analizi bize doğrulama başarısızlıklarının neredeyse yarısının kötü fotoğraf çekiminden kaynaklandığını gösterdi: bulanıklık, parlama, aşırı maruz kalma, eksik görüntü, vb. Düşük kaliteli görüntüleri çözmek için, fotoğraf çekiminden önce görüntü kalitesini kontrol eden bir mobil istemci tarafı makine öğrenme modeli geliştirdik.

      Kullanıcı arayüzü, kullanıcılara bu sorunları ele alabilmeleri için gerçek zamanlı geri bildirim vermek için tasarlanmıştır ve başarılı bir çerçeve gözlendikten sonra fotoğrafı otomatik olarak yakalarız.

      

      İstemci tarafı ML modeli görüntüleri aşağıdaki sorunlarla işaretler:

      • Resim bir kimlik içermiyor
      • Kimlik kesildi
      • Kimlik bulanık
      • Kimliğin parlaması var

      Yukarıdaki sorunları çok görevli öğrenme ile ele almak için paylaşılan özellikli bir çıkarıcı olan tek bir derin öğrenme modeli kullanıyoruz. Son olarak, modeli mobil cihazlarda daha etkili bir şekilde çalıştırmak için nicelleştirdik.

      Testlerimiz, modelimizin vakaların büyük çoğunluğunda doğru olduğunu gösterdi ve üretim sonuçları düşük kaliteli görüntülerde bir azalma gösterdi.

      

      Görüntüyü yakala

      • Android’de, görüntü analizini gerçekleştirdiğimiz görüntü çerçevelerini yakalamak için Camerax tarafından sağlanan ImageAnaliz kullanım durumunu kullandık
      • İOS’ta, avfoundation kamera tarafından teslim edilen piksel arabelleklerini kullanıyoruz

      TFLITE modelini kullanarak çıkarım gerçekleştirin

      Kamera tarafından sunulan görüntü çerçevelerinde Tflite modelini kullanarak çıkarımlar gerçekleştiriyoruz ve belgeyi tarama için çıktıyı sağlıyoruz.

      Model mevcut değilse veya yükleme veya tensorflow’u yapılandırmada bir sorunumuz varsa, belge tarama modunu manuel olarak değiştiririz.

      

      Modelin analizi’s çıktı

      • Otomatik Yakalama
        Her çerçeve için model, parlama, bulanıklık, kimlik ve kimlik konumu için puanlar sağlar. Kabul edilebilir aralıklar içinde olan puanlara sahip bir çerçeve alabilirsek, bunu sunucularımıza gönderilecek belge görüntüsü olarak kullanırız. Belgeyi bu şekilde yakalamak için kullanıcı etkileşimi gerekmez.
      • Manuel yakalama
        Bazı donanım arızası veya otomatik yakalama zaman aşımı nedeniyle belge görüntüsünü otomatik yakalayamazsak, kullanıcıya resmi manuel olarak çekme seçeneği sunacağız (normal kamera arayüzü).

      Huni iyileştirmesi

      Kullanıcıların mobil veri analizi yoluyla’ Davranış Anketlere ek olarak, adım sayısını azaltmak ve süreci daha sezgisel hale getirmek için sürücü deneyimini geliştirmemiz gerektiğini fark ettik.

      Belirli başarısızlık nedenlerini göstererek başladık. Veri denetimi, birden çok kez başarısız olan kullanıcıların bunu aynı nedenden ötürü yaptığını ortaya koydu (e.G., desteklenmeyen kimlik). Karışıklıkları azaltmak ve yerelleştirilmiş rehberliği sunmak için arka uç, kişiselleştirilmiş bir hata mesajı ile sonuçlanan özelleştirilmiş geri bildirim sağlar (e.G., kullanıcıya farklı bir kimlik türüyle denemesini söyler).

      Ayrıca, analitik olaylar, her ekranda, ekranların ne kadar az olursa, daha fazla kullanıcının geçeceği anlamına geldiğini gösterdiğimiz gösterdi. Kritik olmayan ekranları keserek ve talimat sayfaları yerine animasyonlar ekleyerek akışımızı basitleştirdik. Bunu yaparak, sadece mobil tarafta karmaşıklığı en aza indirmekle kalmadık, aynı zamanda bölgesel gereksinimlere uyacak şekilde hızlı bir şekilde yineledik.

      Şimdiye kadar biz’4 UI yinelemesinden geçti ve müşterilerimize yanıt vererek gelişmeye devam etmeyi umuyoruz’ ihtiyaç.

      Kimlik Varyasyonları

      Her ülkenin sadece farklı bir kimliği değil, aynı zamanda ülkelerde bile aynı kimliğin farklı sürümleri var. Bazı ülkelerde, kimlikler ulusal düzeyde değil, bölgesel veya yerel düzeyde verilir. Meksika, yerel olarak verilen sürücülere sahip bir ülke örneğidir’ lisans. Meksika’daki lisansları desteklemek, 30’dan fazla farklı lisansı desteklemeyi gerektirir.

      Ayrıca, bazı kimliklerin üstesinden gelmek diğerlerinden daha zordur – örneğin Brezilya’da RG kartı ve sürücü’S lisansı kağıt üzerine basılmıştır, yazı tipleri durum başına farklıdır ve bazı kimlikler elle yazılmıştır. Daha fazla karmaşıklık eklemek için kullanıcılar genellikle kimliklerini plastik bir kapakta taşırlar, bu da fotoğraf çekme amaçları için kaldırmazlar ve bu nedenle parlama getirir.

      Yukarıda belirtilen gibi zorluklarla başa çıkmak için aşağıdaki çözümleri bulduk.

      Şirket içi belge işleme

      Temel bilgileri çıkarmaya odaklanarak ilgili Brezilya belgeleri için şirket içi otomatik belge transkripsiyon çözümü oluşturduk. Sistem, belgeden karakter seviyesi metni ve ilgili konumunu çıkarmak için OCR kullanır ve belgedeki anahtar alanların yerini belirlemek için son teknoloji bir nesne algılama modeli kullanır. OCR sonuçlarına ve nesne algılama modeli çıktılarına dayanarak, sistem sonuçları bir araya getirir ve bazı işlem sonrası uygular (noktalama noktalarını kaldırır, vb.) Anahtar alanların nihai değerlerini çıkarmadan önce.

      Döngüsel insan

      Binicilerin yapabileceği birkaç senaryo var’T Bitiş Ücreti Mod Model Görüntü Kalitesi Kontrolü yardımıyla bile kaliteli görüntüler üretin. Örneğin:

      1. 1. Cihaz kamerası, iyi bir fotoğraf için minimum gereksinimleri karşılamayabilir
         2. Teknoloji meraklısı olmayan bir kullanıcı iyi bir fotoğraf çekemeyebilir
         3. Çevre yeterli aydınlatmaya elverişli olmayabilir

         Doğrulama başarı oranı büyük ölçüde görüntü kalitesine bağlı olduğundan, düşük güven görüntüleri veya otomatik çözümlerden oluşturulan şüpheli sonuçlar için isteğe bağlı insan inceleme adımını belge görüntü işleme modülüne tanıttık. Kullanıcılar için, kullanıcı arayüzü ile etkileşim deneyimi şeffaftır ve bu insan incelemeleri hızlı bir şekilde, genellikle 90 saniyenin altında tamamlanır.

         Geleceğe Bakmak

         Gerçek Dünya Etkisi

         Mayıs 2022 itibariyle gerçek zamanlı kimlik belgesi kontrolü Brezilya, Meksika, Şili, Kosta Rika, Kolombiya, Guatemala, El Salvador, Dominik Cumhuriyeti, Arjantin, ABD ve Kanada’da canlı. 2019’un sonunda ilk deneyin başlatılmasından bu yana, bir milyondan fazla kimliği doğruladık. Deneyimiz önemli bir güvenlik yararı göstermiştir, bu yüzden bu ürünü daha geniş bir şekilde genişletmeyi planlıyoruz.

         Biz’Bu teknolojiyi diğer kullanım durumları için de yararlı buldu. Örneğin, ABD, Kanada, Avustralya ve Yeni Zelanda’da yiyicileri doğrulayarak alkol teslimatı sunabildik’ kimlikleri aracılığıyla uygunluk. Benzer şekilde, kullanıcıların geçerli bir sürücüye sahip olmasını sağlamak için Avrupa’nın farklı bölgelerinde mopedler için kimlik doğrulama teknolojisi başlattık’S lisansı. Belge doğrulaması ayrıca KYC yeteneklerimizi genişletti ve ABD’deki araba kiralama işimizi sağladı.

         Zorluklar

         Deneyimiz başarılı olsa da, en iyi kullanıcı deneyimini sağlamak için ürünümüzü sürekli olarak yineleyip rafine ediyoruz. Ele aldığımız zorluklardan bazıları şunlardır:

         Gecikme: Rider senaryosu için belge tarama geçiş hızı yüksek olsa da, kurye ortakları, taramanın kısıtlı öğeyi sunmak için başarıyla tamamlamasını beklemeye devam ettiği için alkol teslim deneyimi gecikmeye daha az toleranslıdır. Barkod taraması gibi taramaya yeni alternatifler eklemek, bazı kullanım durumlarında gecikmeyi azaltabilir ve kullanıcı deneyimini iyileştirebilir.

         Ölçeklenebilirlik: Her ülkenin karşılaştığı benzersiz zorluklar göz önüne alındığında, ürünümüzü ölçeklendirmek bir anahtarı çevirmek kadar kolay değildir. Dünyanın dört bir yanında gizlilik konusunda kültürel farklılıklar var ve Kolombiya gibi bazı ülkeler ulusal bir şoföre sahipken’S lisansı, Meksika gibi diğerlerinin devlet tarafından verilen lisansları var. Karışıma yeni ülkeler eklemek operasyonel ve mühendislik çalışmaları gerektirir.

         Çözüm

         Sürücüleri platformdaki kötü aktörlerden korumak için Uber tarafından binici kimlik doğrulaması geliştirildi. 2017’den bu yana, doğrulama hizmeti basit bir çözümden farklı bölgelerde mevcut olan ölçeklenebilir ve yapılandırılabilir bir çözüme gelişti. Günümüzde, gerçek zamanlı belge kontrolü, sertifikalı satıcılara dayalı olmanın bir etkisi olarak güvenilirliği göz önüne alındığında, platformun amiral gemisi ürünüdür. Birçok iyileştirme yapılmış olsa da, Uber Rider Kimlik Ekibi, platformda daha fazla ülke ve yeni kullanım durumunu sağlamak için sürekli olarak çalışıyor, veri gizliliği ve gecikme gereksinimlerini karşılıyor ve aynı zamanda sınıfının en iyisi kullanıcı deneyimi sunuyor.

         Onaylar

         Ürünümüz, tasarımcıları, veri bilimcilerini ve mühendisleri içeren çapraz fonksiyonel bir ekip olmadan inşa edilmezdi. Aşağıdaki kişiler Uber’in inşasında etkili oldu’S Gerçek Zamanlı Belge Kontrolü: Brian Zhang, Sudheer Agrawal, Felipe Figueiredo, Matheus Candido, Mateus Batista, Joao Enomoto, Diogo Costa, Martin Norris, Luiz Vieira, Gustavo Daud, Flavia Rangel, Nengjun Zhen, Jenge Zhen Gupta, Xiaoyu JI, Trinh Bui, Daniel Kolta, Shimul Sachdeva, Aarti Daryani ve Xuewen Zhang.

         

         Brian Zhang

         Brian Zhang, Uber’de Güvenlik Üzerine Çalışan Personel Yazılım Mühendisidir & 2016’dan beri kimlik ile ilgili projeler.

         

         Flavia Rangel

         Flavia Rangel, Nascity’den beri kimlik doğrulama projesi üzerinde çalışan Uber’de kıdemli bir yazılım mühendisidir. São Paulo Tech Center Mühendislik Ekibini temsil eden ve kurmaya yardımcı olan ilk kadın.

         

         Martin Norris

         Martin Norris, Brezilya’daki São Paulo Tech Center’daki platform kullanıcıları için aktif doğrulama akışları sağlayan kimlik doğrulaması üzerinde çalışan bir personel yazılım mühendisidir.

         

         Himaanshu Gupta

         Himaanshu Gupta, Uber AI’da kıdemli bir mühendislik müdürüdür ve Uber için yenilikçi AI çözümleri sunmaya çalışan bir gruba liderlik eder’Bilgisayar vizyonu, jeo -uzamsal yapay zeka ve pazar optimizasyon alanlarında temel iş sorunları.

         

         Aarti Daryani

         Aarti Daranani, 2018’den beri sosyal doğrulama, binici selfie’ler ve gerçek zamanlı belge kontrolü gibi ürünler üzerinde çalışan güvenli kimlik için bir ürün yöneticisidir.

         

         Felipe figueiredo

         Felipe Figueiredo, Uber’de 2019’dan beri kimlik doğrulama mobil platformu ve Uber’in kamera kütüphanesi üzerinde çalışan kıdemli bir yazılım mühendisidir.

         

         Xuewen Zhang

         Xuewen Zhang, 2019’dan beri otomatik belge transkripsiyonu üzerinde çalışan Uber AI’da bilgisayar görme mühendisidir.

         Gönderen Brian Zhang, Flavia Rangel, Martin Norris, Himaanshu Gupta, Aarti Daryani, Felipe Figueiredo, Xuewen Zhang

         Uber sürücüleri kimliği ve/veya telefon numaralarını kontrol ediyor mu? (Çözüldü!)

         Birçok ebeveyn, Uber ve Lyft gibi binicilik uygulamalarının şehirdeki çocuklarını futbol uygulamalarına, sanat derslerine ve daha fazlasına feribot etmelerine yardımcı olmasını ister. Çocuklarını tüm aktivitelerine veya evden okuldan zamanında almak için trafikte oturmak için harcanan saatleri kurtaracak. Ancak, şu anda bu tür bir şeye izin verecek iyi bir sistemi sabitlemekte çok zorluk var.

         Uber sürücüleri yolcuyu kontrol ediyor mu’S ID?

         Bir sürücü, bir yolcunun 18 yaşın altında olduğundan şüphelenirse, yolcunun bir sürücü sunmasını isteyebilirler’yaşlandıklarını kanıtlamak için lisans veya alternatif kimlik biçimi. Bu, çocukların bir yetişkin tarafından desteklenmesi gerektiğine dair kurallara uyulmasını sağlamak içindir.

         Taksilere girmek her zaman tartışıldı, çünkü çocukların veya gençlerin bir yere gitmeleri için her zaman tehlikeler var,’t veya ebeveynleri olmadan kaybolmak veya mahsur kalmak.

         Biz’VE, bu konunun protokolleri hakkında çok fazla bilgi topladı ve bunları burada sizin için listeledi!

         İçindekiler

         

         Yolcu kimliğini kontrol etmek için Uber/Lyft sürücüleri ne zaman gereklidir??

         Uber ve Lyft gibi popüler binicilik platformlarını kullanan tüm biniciler yasal yetişkinler olmalı. Uygulama aracılığıyla bir sürüşe başlamak veya hatta bir tane talep etmek için, en az on sekiz yaşında olmalıdırlar. Bu, yolcuların güvenliği için önemli bir kuraldır ve sürücülerin bu kuralı desteklemek için üzerlerine düşeni yapması beklenir.

         Bir sürücü bir sürücünün reşit olmadığından şüphelenirse, önce bir sürücü şeklinde bir kimlik görmeyi talep etmelidirler’S lisansı veya devlet tarafından verilen başka bir kimlik biçimi.

         Yolcunun on sekiz yaşında olduğundan emin olmak için dikkatlice kontrol edin.

         Bazen sürücüler, binicilerinin gerçekten reşit olduğunu görecekler.

         • Bu durumda, sürücüler özür dilemeli ve sürüşe başlamayı reddetmelidir.
         • On sekiz yaşın üzerindeki birine eşlik etmedikçe, reşit olmayan birinin aracınızda yolcu olmasına asla izin vermemelisiniz.

         Bir yolcunun pikap konumuna gelmeden önce reşit olup olmayacağını belirlemek biraz zor olabilir. Tüm hizmet şartları on sekiz yaşında olmanız gerektiğini belirtmesine rağmen, binicilerin doğum tarihlerini bir hesap oluştururken platforma girmeleri gerekmez.

         Çok az insan bunu sonuna kadar okumak için zaman ayırıyor.

         Yolcunuzun küçük olup olmayacağını söylemek zor olmasının bir başka nedeni de aile hisse planlarından kaynaklanmaktadır. Bu tür bir planda, ödeme bilgileri ve geçmişi birden fazla kişi arasında paylaşılır ve ailenin birden fazla üyesi için geziler gönderilebilir. Örneğin, ebeveynler çocukları için gezintiler alabilir.

         Birçok ebeveyn, çocuklarını olması gereken yere götürmek için bu ridshing uygulamalarını kullanır. Ne yazık ki, küçüklerin bu sürüşleri kendi başlarına alamayacağının farkında değiller. Yaşlı gençler on sekiz yaşın üzerinde görünebilir ve bazı sürücüler tarafından kimlik istenmeyebilir, ancak daha küçük çocuklara yaşlarına göre sürüşler reddedilecektir.

         Uber sürücülerin yolcuları nasıl değerlendirdiğini anlatan makalemizi hızlı bir şekilde tarayın?

         Uber/lyft kullanmak için kaç yaşında olmalısın?

         Popüler Uber ve Lyft sürüşlerini kullanmak için en az on sekiz yaşında olmalısınız.

         Küçük çocuklar ve gençler, ridshing uygulamalarında bir araçta yetişkinlere katılabilirler, ancak solo bir yolculuk yapamazlar.

         Bu programlardan herhangi biriyle bir hesap yaparsanız, hizmet şartlarında belirtildiği gibi on sekiz yaşında olmanız gerektiğini göreceksiniz.

         Uber/lyft sürücüleri,’18 yaşın üzerinde?

         Hem Uber hem de Lyft’in kuralı, on sekiz yaşından büyük olmadıkça arabada yalnız binemeyeceğinizdir. Bu kuralın birçok nedeni var, ancak birincil olanı küçüklerin güvenliğini sağlamaktır. Ne yazık ki, bu minimum yaş politikasını uygulamaktan tam olarak sorumlu olan biraz puslu.

         Hem Uber hem de Lyft için bir hesap oluşturduğunuzda, adınızı, e -posta adresinizi, telefon numaranızı ve benzersiz bir şifreyi içeren bir sürüş profili oluşturmanız istenir. En belirgin kriter eksik görünüyor: doğum tarihiniz. Birçok genç, bir hesap yapmak için en az on sekiz yaşında olmanız gerektiğini belirten tam ince baskıyı okumadan Uber ve Lyft sürüşleri için profil oluşturuyor.

         Bir binicinin on sekiz yaşından büyük gibi görünüp görünmediğini belirlemek tamamen sürücüye kalmış.

         Birkaç yaşında görünen bir genç, bir şoförle şehir boyunca bir gezi yapmaktan kurtulabilirken, başka bir sürücü kimliği görmeyi ister.

         Sürücüler, yolcuların gerekli yaşın üzerinde olup olmadığını umursamalıdır çünkü uygulamalardan yasaklanabilirler. Bu yan koşuşturmaları kullanarak ekstra para kazanmak için umutsuz olan sürücüler için, Uber ve Lyft için sürüşe devam edebileceklerinden emin olmak için reşit olmayan politika uygulamalarını zorlamalıdırlar.

         Uber sürücüleri uzun veya kısa gezileri tercih eden makalemize göz atın?

         Başka biriyle uber/lyft için araba kullanabilir misin’S TELEFON VEYA HESAP?

         Bazı insanlar beklenmedik bir masrafı karşılamaya yardımcı olmak için birkaç hızlı dolara ihtiyaçları olduğunu düşünüyor. Lyft veya Uber şoförü olarak onaylanmak için tam tarama işleminden geçmeleri için gereken zamanları yok. Başka birini kullanarak birkaç gece sürmeleri mümkün mü?’S Telefon Numarası veya Hesabı?

         Kısa cevap hayır, ancak bunun neden kötü bir fikir olduğu birkaç faktör var.

         • Birincisi, sürücü’S fotoğrafı uygulama aracılığıyla görüntülenir. Bu, yolculara araçlarını ararken kimin arayacakları konusunda bir başlık verir. Sürüşleri planlandığında resmedilen sürücü olmadığınızı fark etmek zorundalar.
         • İkincisi, sunumunuz ve binicilerin sizinle sahip olduğu deneyim, sürücülerin aldığı derecelendirmede büyük bir rol oynamaktadır. Hesabını kullandığınız kişi, sürüş, kişiliğiniz veya diğer faktörleriniz nedeniyle kötü puanlar alabilir. Sürüş kayıtlarını potansiyel olarak mahvedebilir.

         Daha da fazlası, trafik kazası gibi büyük sorunlar varsa korunamazsınız.

         Yolcular potansiyel olarak yaralanmalardan dolayı sizi dava edebilir ve binicilik platformları bile sahtekarlık için suçlamalara basabilir. Başkasını ödünç almanın yasal sonuçları’S telefon numarası veya hesabı çok genişliğe ulaşabilir.

         Bahsetmemek gerekirse, başka birinde herhangi bir trafik kazasının hasarları’S Aracı kaplanmayabilir. O zaman yasal sorundan ve arkadaşınıza onarım maliyetinden sorumlu olursunuz’yara izi. Başka birini sürmek’Uber veya Lyft hesabı altındaki araç asla finansal olarak iyi bir fikir değildir.

         Rideshare sürücüleri kimlik kontrollerine dayalı gezileri reddedebilir mi?

         Rideshare sürücüleri kimlik çeklerine dayalı gezileri reddetme hakkına sahiptir. Hem Uber hem de Lyft, bir koruyucunun eşlik etmeyen küçüklere gezintilerini reddeden bir politikaya sahiptir. Yolcu arabaya kendi başlarına binmek için yaşlanmıyorsa, bir sürücü yolculuğa başlamayı reddedebilir.

         Tüm Rideshare sürücüleri, yolcuları için kimliği kontrol etme konusunda gayretli değildir.

         Bazıları reşit olmayanlara kör bir göz çevirmeyi seçerken, diğerleri on altı veya on yedi yaşındaki bir çocuk taşıdıklarını bulmak gerçekten şaşırabilir.

         Araca girdikten sonra kimin taranması gerektiğine dair çizgi biraz bulanık. Bir sürücü kimliği kontrol eder ve yolcunun küçük olduğunu fark ederse, yolculuğu reddedebilirler. Dahası, sürücü, küçük olanı uygulamaya bildirebilir ve şanslarını başka bir sürücü ile deneyemeyecek şekilde hesaplarını askıya alabilir.

         Uber/Lyft sürücüleri reşit olmayanları kullanırsa ne olur?

         Hem Uber hem de Lyft için politika, küçüklere on sekiz yaşın üzerindeki bir koruyucu eşlik etmesi gerektiğidir. Sürücülerin bu politikayı gezintilerinin her birinde zorlaması bekleniyor. Kart yapmayı seçtikleri tamamen kendi takdirine bağlıdır. Bir yolcunun reşit olabileceğinden şüpheleniyorlarsa, yolculuğa başlamadan önce kimliği kontrol etmelidirler.

         Bir sürücünün reşit olmayanlara sürüş verdiği bildirilirse, uygulamalara tamamen erişimi kaybetme riski altında olabilir.

         • Sonların buluşmasına yardımcı olmak için Uber ve Lyft’e bağımlı olan sürücüler.
         • Uygulamaya erişimi kaybetmek önemli bir gelir akışını kaybetmek anlamına gelebilir.

         Tabii ki, platformdan askıya alınan tek sürücüler değil. Sürücüler bunları rapor ettiğinde kendi başlarına sürüş planlamaya çalışan küçükler de hesabı askıya alınmasıyla karşı karşıya.

         Son düşünceler

         Eğer A noktasından B noktasına almak nispeten kolaydır’on sekiz yaşın üzerinde. Bu binicilik uygulamalarının, şehrin her yerinde travmak isteyen yetişkinlere sunacak çok şey var. Ancak, on sekiz yaşın altındaki kişiler için çok fazla seçenek yok.

         Sorumlu sürücüler, birisi on sekiz yaşına yakın göründüğünde her zaman kimliği kontrol ederek çocukları güvende tutmak için üzerlerine düşeni yapmalıdır. Uygunsuz veya hatta garip olsa da, üzgün olmaktan ziyade güvenli olmak her zaman en iyisidir.

         Aracınızdaki çocuğun güvenliği elinizde dinlenebilir.

         Uber kimliğinizi kontrol ediyor mu?

         Reddit ve ortakları size daha iyi bir deneyim sağlamak için çerezleri ve benzer teknolojileri kullanır.

         Tüm çerezleri kabul ederek, hizmetlerimizi ve sitemizi sunmak ve sürdürmek, Reddit’in kalitesini iyileştirmek, Reddit içeriğini ve reklamcılığı kişiselleştirmek ve reklamların etkinliğini ölçmek için çerezleri kullanmamızı kabul edersiniz.

         Reddit, gerekli olmayan çerezleri reddederek, platformumuzun uygun işlevselliğini sağlamak için belirli çerezleri kullanabilir.

         Daha fazla bilgi için lütfen çerez bildirimize ve Gizlilik Politikamıza bakın .