Комп'ютерний зір в iGaming

1) Навіщо CV-пайплайни iGaming-платформі

KYC/AML: OCR документів, перевірка автентичності, liveness/anti-spoofing.
Антифрод/ризик: детекція ботів/мультиаккаунтів (поведінкове + візуальне), виявлення «скрін-шерінга» і проксі-пристроїв.
Маркетинг/ASO: модерація креативів (текст/символи/рейтинг 18 +), бренд-сейфті, A/B візуальних елементів.
Операції/QA: автоматичні регрес-тести UI, візуальна телеметрія лагів/крашею.
Стріми/соцмережі: витяг подій, логотипів, ігор/провайдерів, тональності та порушень.
Responsible Gaming: контроль візуальних комунікацій (відсутність агресивних патернів для вразливих груп).

2) Ключові сценарії та рішення

2. 1 KYC: документ + особа

OCR: витяг ПІБ/дати/номера документа, валідація формату, порівняння із заявкою.
Face match: порівняння селфі з фото в документі.
Liveness: пасивні ознаки (micro-motion, Moiré, blink) і активні (prompt-challenge).
Автентичність документа: водяні знаки/фонти/мікропечать, детекція фотошопу.

2. 2 Антифрод і безпека

Device cam check (де допустимо): ознаки відтворення з екрану/маски.
Мультиаккаунт: поєднання CV-сигналів (селфі/фон) з поведінковими і графом пристроїв.
Контент-політики: блокування зображень платіжних карток/паспортів у відкритих каналах.

2. 3 Маркетинг/креативи/ASO

Модерація: детекція заборонених символів/слоганів, «18 +», QR/посилань, ставок.
Бренд-сейфті: відповідність гайдам за логотипом, кольорами, розташуванням.
А/Б: автоматичний розбір композиції (CTA, контраст, «завантаженість»), кореляція з CTR/CR.

2. 4 Стріми і відео (ігри/eSports/інфлюенсери)

Logo/Game detection: лічильники промо-показів провайдерів.
Highlight mining: кліпи по подіям (великий виграш/баг/розрив з'єднання).
Модерація відео: Р-рейтинг, азартний контент за годиною показу/юрисдикції.

2. 5 UI/QA

Візуальна регресія: порівняння скріншотів по сторінках/версіях/пристроях.
Оптична телеметрія: кадр-таймінги, пропуски рендера, «миготливі» елементи.
Accessibility: перевірка контрастності/кегля/alt-тексту в креативах і сторінках.

3) Архітектури та розгортання

On-device (мобільні SDK, WebAssembly): миттєвий liveness/OCR без відправки кадрів (privacy by default).
Edge (РоР/регіон): низька латентність і гео-ізоляція даних/ключів.
Хмара: важкі моделі (детекція, сегментація, відео-аналіз), асинхронні завдання.
Конфіденційний інференс: TEE/SGX для VIP/виплат; захищені конвеєри.
Гібрид: легка передвалідація на пристрої → точна перевірка на edge/хмарі.

4) Дані та аугментації

Збір: згода, маскування PII, гео-політики зберігання.
Синтетика: генерація документів/селфі з варіаціями освітлення/кута/шуму; domain randomization.
Аугментації: blur, motion, glare, print-scan, екран-на-екран (screen re-capture), JPEG-артефакти.
Баланс: класи «спуф», «фото з екрану», «маска», «мультиекспозиція» - не рідше позитивів.
Розмітка: активне навчання; QA-подвійна верифікація спірних кейсів.

5) Моделі та патерни

Класифікація/детекція: YOLOv8/YOLOv9, EfficientDet, ViT/DETR; для логотипів - спеціалізовані детектори.
Сегментація: SegFormer/Mask2Former (фон/маски, документ-контур).
OCR: TrOCR/ABINet/CRNN + rectification; багатомовна підтримка.
Face: ArcFace/FaceNet для ембеддингів; Anti-spoof CNN/ViT; liveness по мікрорухам.
Відео: SlowFast/X3D/TimeSformer; для хайлайтів - подієві класифікатори + Energy-based фільтри.
Мультимодальність: CLIP-подібні моделі для креативів (зображення + текст).

6) Пайплайни (наскрізний вигляд)

6. 1 KYC/Liveness (edge + хмара)

1. On-device: кадр-кваліфікатор (різкість/освітлення) → пасивний liveness.
2. Edge: OCR документа, порівняння face-ембеддингів, спуф-чек; ризик-скор.
3. Хмара: ручна верифікація спірних кейсів (HITL), аудит, DSAR-лог.

6. 2 Модерація креативів

1. Ingest креативів (з DAM/адмінки) →

2. Детекція тексту/символів/логотипів →

3. Класифікація «allow/flag/deny» за юрисдикціями →

4. API в рекламний рушій + звітність.

6. 3 Візуальна регресія UI

1. Генератор сценаріїв/скріншотів по пристроях/локалях →

2. Пер-піксель/пер-об'єкт порівняння + допуски →

3. Алерт в PR/CI; автознімки до/після.

7) Метрики якості та SLO

Додатково: Bias/Fairness по шкірі/освітленню/камері; Privacy (нульові PII-витоки кадрів/логів).

8) Безпека, приватність і комплаєнс

Biometrics-by-design: мінімізація/локальність (on-device), шифрування, термін зберігання по політиці.
Токенізація лицьових ембеддингів, заборона оборотності, роздільні ключі.
DSAR/видалення: пошук по токену суб'єкта, криптостирання.
Legal Hold: заморожування відео/кадрів для розслідувань.
Юрисдикції: гео-ізоляція даних/ключів, різні правила 18 +/реклами.
Аудит: незмінювані логи інференса/рішень (WORM), пояснюваність граничних випадків.
Хитрощі зловмисників: захист від re-capture, adversarial-патернів, rate limiting.

9) Спостережуваність і алерти

Онлайн-метрики: latency p50/95/99, error rate, saturations (GPU/CPU/IO).
Якість: drift по освітленню/камерам/країнам; зростання APCER або FPR.
Операційка: черга спірних кейсів, SLA ручної перевірки.
Алерти: сплеск deny-перепусток/помилкових спрацьовувань, падіння OCR-точності.

10) Інтеграції (API/контракти)

10. 1 Сервіс KYC

yaml api: /v1/kyc/check request:
selfie: image_token document_front: image_token document_back: image_token country: "EE"
purpose: "account_opening"
response:
scores: {face_match: 0.93, spoof: 0.02}
ocr: {name: "IVAN IVANOV", dob: "1994-02-14"}
decision: "allow    manual    deny"
trace_id: "..."
privacy: {pii: true, tokenized: true}

10. 2 Модерація креативів

yaml api: /v1/creative/moderate request: {image_token: "...", market: "TR", channel: "display"}
response:
violations: ["age_rating_missing","prohibited_text"]
decision: "deny"
trace_id: "..."

11) MLOps для CV

Registry: модель/дані/аугментації/версії; обмеження використання.
Релізи: shadow/canary/blue-green, rollback по FPR/latency.
Тести: golden-сет з «важкими» кейсами (маски, бликучий пластик, екран-перезйомка).
Monitoring: drift лайт-фіч (освітленість, різкість), bias-звіти.
Cost: INT8/FP16, sparsity, batch-size, кеш препроцесингу, роутинг «легка/важка» модель.

12) Шаблони (готово до використання)

12. 1 Політика інференса (SLO/Privacy)

yaml cv_service: vision.core slo:
p95_latency_ms: 300 success_rate: 0.995 privacy:
store_frames: false biometrics_tokenized: true retention: "P30D"
monitoring:
spoof_apcer_max: 0.03 ocr_cer_max: 0.06 bias_gap_pp_max: 3

12. 2 Чек-лист запуску KYC-модуля

• On-device передвалідація і пасивний liveness включені
• CER/WER на golden-сеті ≤ порогу
• Bias-звіт з камер/освітлення/типів документів
• Shadow 5-10% заявок, ручна ревізія спірних
• DSAR/видалення і Legal Hold перевірені
• Алерти APCER/BPCER і latency

12. 3 Runbook «Зростання APCER»

1. Перевірити дашборд по камерах/країнах; визначити «гарячі» сегменти.
2. Перемкнути на «важку» модель анти-спуфа на Edge в цих сегментах.
3. Посилити пороги, включити активний чек (blink/prompt).
4. Оновити аугментації і golden-сет; пост-мортем.

13) Дорожня карта впровадження

0-30 днів (MVP)

1. KYC: OCR + базовий face-match, пасивний liveness on-device, ручна перевірка спірних.
2. Модерація креативів: правила + детектор тексту/логотипів; deny-лист по юрисдикціях.
3. UI-регресія: віз-знімки топ-екранів, PR-гейт по diff%.

30-90 днів

1. Анти-спуф ViT, активні промпти; синтетика документів/селфі.
2. Відео-аналітика стрімів: лого/хайлайти; звіти провайдерам.
3. Звіти bias/fairness, моніторинг drift; canary-релізи, алерти SLO.

3-6 місяців

1. Конфіденційний інференс (TEE) для VIP/виплат.
2. Повноцінний контроль бренд-сейфті та A/B креативів з кореляцією на CR/ARPPU.
3. Авто-генерація golden-сетів зі спірних кейсів; champion-challenger конфіги.
4. Зовнішні інтеграції з провайдерами/КУС-партнерами по підписаним вебхукам.

14) Анти-патерни

Зберігання «сирих» кадрів без потреби і термінів; логи з PII.
Liveness тільки активний (без пасивного) або навпаки.
Універсальні пороги для всіх країн/камер/сцен (ігнор сезонності/освітленості).
Відсутність golden-сету і bias-аудиту → «добре в середньому, погано на краях».
Запуск важких моделей без профілювання і бюджетів latency/вартості.
Модерація креативів «останнім кроком» перед релізом - дорого і пізно.

15) Пов'язані розділи

KYC/AML і контроль доступу, DataOps-практики, MLOps: експлуатація моделей, API аналітики і метрик, Сентимент-аналіз відгуків, Алерти з потоків даних, Етика даних і прозорість, Політики зберігання даних.

Підсумок

Комп'ютерний зір - не «окрема нейромережа», а частина виробничого конвеєра даних і ризиків: від on-device приватності і гео-ізоляції до MLOps і алертів якості. Правильна архітектура CV зменшує фрод і ручні перевірки, прискорює KYC, робить маркетинг безпечним і вимірним, а продукт - стабільнішим і доступнішим.