デジタルID検証および詐欺ソリューションの確立されたプロバイダーであるSocureは、ネイティブの詐欺リスク信号とインテリジェンスを備えた業界初の予測ドキュメントおよびID検証ソリューションを導入しました。
ソキュアの予測ドキュメント検証 目指す 政府発行のIDを認証し、自分撮りをIDの写真と照合するだけではありません。 これは、「ID自体が安全にビジネスを行うことができるかどうかを予測することを目的としています。これは、リアルタイムのデータリンクを使用して、精度を高め、IDの信頼性をリアルタイムで判断することによって実現します。」
Socureの予測ドキュメント検証サービスを使用すると、すべてのドキュメントとセルフィーに対して何百もの検証チェックを実行でき、「比類のない自動決定率とリスクの洞察が得られます」。 この発表では、その多次元予測信号が「ML主導の決定に情報を提供して、より優れた顧客を特定し、詐欺師をリアルタイムで排除する」とも述べています。
アレックス・ファイブソビッチ、リリの不正防止マネージャーは次のように述べています。
「Socureの予測ドキュメント検証は、他のツールを使用する場合よりも迅速に新規顧客を受け入れ、より迅速に拡張するのに役立ちます。 これは、ドキュメントの信頼性と照合だけでなく、実際のリスクと不正の決定についても、デジタルIDに関する単一の包括的なビューを提供する唯一のソリューションです。 精度や洞察の点で比較できるソリューションは他にありません。 DocVを使用することで、私たちは自分たちが自分たちのことを言っている消費者とビジネスを行っており、私たちのビジネスを危険にさらすことはないという自信を得ることができます。」
Socure Predictive Document Verificationの高度な画像キャプチャは、「数秒以内に最大98％の自動決定率を実現します」と発表が明らかにしました。
一方、あまり洗練されていない画像キャプチャツールは、「65％から70％の自動決定しか行わない」とアップデートは述べています。
SocureのPredictiveDocument Verificationは、NIST PADレベル99.5の活性検出と「自分撮りをIDの写真に一致させるための強化された生体認証」を使用して、2％の精度で「なりすまし」攻撃を阻止するようにも設計されています。
ライブネス検出チェックは「バックグラウンドで受動的に動作するため、詐欺師はそれが起こっていることを検出できません」と発表は説明しました。 ユーザーのまばたきや頭の回転は必要ないため、消費者の摩擦を大幅に減らすことができます。 他のツールとは異なり、単一のセルフィー画像は「顔認識と活気検出の両方を実現します」とリリースは述べています。
デビッドマッテイ、Aite-Novarica Groupの上級アナリストは次のように述べています。
「オンラインのデジタルインタラクションの急増により、ユーザーのIDを検証するためのドキュメント識別および検証ソリューションの使用が増えています。 Socureの予測ドキュメント検証製品は、従来のドキュメント検証や写真と自分撮りのマッチングを超えています。 デバイスの指紋、電話番号、その他のデジタルID信号などの他のリスク属性を調べて、ユーザーのより包括的なリスクプロファイルを提供します。」
SocureのPredictiveDocument Verificationは、独自のコンピュータービジョン技術を使用して、「ドキュメントPIIを抽出し、クレジットヘッダー、ユーティリティ、テレコムレコードなどの信頼できるデータソースにリンクすることで検証します」。
そこから、デバイス、電話、住所のデータも「オンボーディングプロセス中に収集および評価され、Socureは電話と名前の相関、住所と名前の相関、デバイスインテリジェンス、物理アドレスからのIP距離などの予測信号を導き出します。製造するのがほぼ不可能な要素」とリリースは述べています。
これらの予測信号の統合は、「最終決定（合格、拒否、または再送信）を通知し、顧客のエコシステムに侵入する危険な試みをブロックすると同時に、より正当な顧客に迅速に乗り込むのを支援するか、摩擦の少ない既存の優れたユーザーを特定します。」
発表はさらに、「文書検証および生体認証マッチングプロセスに組み込まれた何百もの予測信号が、不正リスクを測定する業界で唯一のデジタルID連続体を提供する」と述べています。
SocureのPredictiveDocument Verificationは、「リスクを評価するために530億400万の既知の良いIDと悪いID、およびXNUMX以上のオフライン/オンラインデータソースでトレーニングされた」機械学習分類モデルを採用するために開発されました。
Socureの予測文書検証の全体的な精度を高めるには非常に大量のデータが重要であるため、Socureは、「複数の業界を代表する幅広いクライアントからのフィードバックデータを使用して」継続的な改善のプロセスを作成しました。
また、Socureの不正検出エンジンにとって重要なのは、「より予測的なデータ駆動型の結果を促進する不正の意図を示すことができる、IDおよびデバイスコンポーネントに固有の何百もの高度に予測可能な機能の組み込み」です。
ジョニーエアーズ、Socureの創設者兼CEOは、次のように述べています。
「身分証明書の検証のみを専門とするレガシープロバイダーは、履歴データ、機械学習エンジン、またはほぼ完全な不正分類を提供するための数千の予測信号がないため、シームレスなリスクチェックを統合できません。 これは、顧客が重要な洞察を見逃しているか、誤検知が多発しているため、展開と管理にコストがかかる異種の製品を組み合わせることを余儀なくされていることを意味します。」
ジョニーは付け加えた：
「さらに悪いことに、従来のアプローチでは、消費者とビジネスを行うことが安全かどうかを判断する際にギャップが残り、ドキュメントのキャプチャで何度も再試行する必要がある一方で、将来的に詐欺を犯す可能性を予測できます。 Socureの予測ドキュメント検証により、最高の精度と顧客体験を備えた、当て推量を排除する単一のソリューションを提供します。」
PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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