ジャカルタ-グラブ、300人の情報技術（IT）専門家を雇用しています。これは、アプリケーションのセキュリティに関するユーザーの信頼を高めるために行われます。
「チームは、ジャカルタ、クアラルンプール、シンガポール、バンガロール、シアトルの研究開発拠点に拠点を置いています」と、アンタラが引用したWu Ngiap Fooのインテグリティ責任者（ユーザートラスト、ID＆アクセス管理、安全性、財務リスクの把握）は述べています。 。 、11月19日木曜日。
Grabは、予防可能なインシデントをゼロにすることに取り組んでいます。そのため、Grabは、人工知能（AI）テクノロジーによってサポートされる顔認証など、さまざまな新機能を発表しました。
ドライバーは、オンラインアクティビティを開始する前に、確認のためにリアルタイムの自撮り写真を撮り、未登録のドライバーパートナーのアカウントの共有や登録済みアカウントのレンタルなどのインシデントを防ぐための注文を受け入れる必要があります。
この機械学習モデルは、動きと照明に基づいて、顔が適切かどうかを判断できます。一方、乗客は、違法行為にグラブを使用する可能性のあるユーザーなどのリスクを最小限に抑えるために、自撮り写真を撮ることも求められます。
現在のパンデミックでは、グラブはマスクで顔を確認するためにセルフィー技術も採用しています。この機能は1か月間リリースされており、正解率は99.5％と言われています。
さらに、Grabは、起こりうるインシデントを検出するためのライドモニタリングテクノロジーも導入しました。ドライバーパートナーが乗客の身元のスクリーンショットを作成するタイミングを検出するテクノロジーもあります。
大まかに言えば、Grabは、教育によるユーザーの認識、認証方法が改善されたテクノロジー、政府や法執行機関とのパートナーシップに焦点を当てたGrabのリスク戦略を使用して、デジタルセキュリティに360度のアプローチを採用しています。
グラブはまた、ユーザーとドライバーパートナーの安全を確保するための技術革新を開発し続けています。
「私たちは、機械学習モデルを使用してデジタルセキュリティを確保するためにインテリジェントな認証を追加し続けています。また、不正と戦うために、企業として自分たちで戦うことはできないことも経験から学びます」とWu NgiapFoo氏は述べています。
「東南アジアをデジタル的に安全な場所にするためには、他のデジタルプラットフォームと緊密に連携し、東南アジアのデジタルエコシステムにおける不正の全体的なレベルを減らす必要があります」と彼は付け加えました。
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
