Socure, een gevestigde leverancier van oplossingen voor digitale identiteitsverificatie en fraude, heeft de 'eerste' voorspellende oplossing voor document- en identiteitsverificatie in de branche geïntroduceerd met native signalen en informatie over frauderisico's.
ZekerVoorspellende documentverificatie beoogt gaan verder dan alleen het verifiëren van een door de overheid uitgegeven identiteitsbewijs en het matchen van een selfie met de foto op het identiteitsbewijs. Het is bedoeld om te voorspellen "of de identiteit zelf veilig is om zaken mee te doen door gebruik te maken van realtime gegevenskoppeling voor betere nauwkeurigheid en realtime beslissingen over identiteitsvertrouwen."
Met Socure's Predictive Document Verification-service kunnen honderden validatiecontroles worden uitgevoerd op elk document en elke selfie "resulterend in ongeëvenaarde auto-beslissingspercentages en risico-inzichten." De aankondiging vermeldde ook dat de multidimensionale voorspellende signalen "door ML-gestuurde beslissingen informeren om meer goede klanten te identificeren en fraudeurs in realtime te elimineren."
Alex Faivusovitsj, fraudepreventiemanager bij Lili, verklaarde:
“Socure's Predictive Document Verification helpt ons nieuwe klanten snel aan boord te krijgen en sneller te schalen dan met andere tools mogelijk is. Het is de enige oplossing die een enkel, alomvattend beeld biedt van de digitale identiteit, niet alleen op de authenticiteit en matching van documenten, maar ook voor daadwerkelijke risico- en fraudebeslissingen. Geen enkele andere oplossing is vergelijkbaar in termen van nauwkeurigheid of inzichten. Met DocV krijgen we het vertrouwen dat we weten dat we zaken doen met consumenten die zijn wie ze zeggen dat ze zijn en die ons bedrijf niet in gevaar brengen.”
De geavanceerde beeldregistratie van Socure Predictive Document Verification "levert binnen enkele seconden tot 98% auto-beslissingspercentages op", aldus de aankondiging.
Ondertussen resulteren minder geavanceerde tools voor het vastleggen van afbeeldingen "slechts in 65% tot 70% automatische besluitvorming", aldus de update.
Socure's Predictive Document Verification is ook ontworpen om "spoofing"-aanvallen met een nauwkeurigheid van 99.5% te dwarsbomen door gebruik te maken van NIST PAD Level-2 liveness-detectie en "verbeterde biometrie om de selfie te matchen met de foto op het identiteitsbewijs."
De liveness-detectiecontroles "werken passief op de achtergrond, zodat fraudeurs niet kunnen detecteren dat het gebeurt", aldus de aankondiging. Knipperen van de gebruiker of hoofdrotatie is niet nodig, waardoor de wrijving van de consument aanzienlijk wordt verminderd. In tegenstelling tot andere tools, vervult een enkele selfie-afbeelding "zowel gezichtsherkenning als detectie van levendigheid", aldus de release.
David Mattei, senior analist bij Aite-Novarica Group, verklaarde:
“Het gebruik van documentidentificatie- en verificatieoplossingen om de identiteit van een gebruiker te verifiëren neemt toe door de sterke toename van online, digitale interacties. Socure's Predictive Document Verification-product gaat verder dan traditionele documentvalidatie en foto-naar-selfie-matching. Het kijkt naar andere risicokenmerken, zoals vingerafdrukken van apparaten, telefoonnummers en andere digitale identiteitssignalen om een uitgebreider risicoprofiel van de gebruiker te krijgen.”
Met behulp van propriëtaire computer vision-technologie, haalt Socure's Predictive Document Verification "document PII uit en verifieert het door het te koppelen aan gezaghebbende gegevensbronnen, zoals credit header, hulpprogramma, telecomrecords en meer."
Van daaruit worden apparaat-, telefoon- en adresgegevens ook "verzameld en geëvalueerd tijdens het onboardingproces, en vervolgens leidt Socure voorspellende signalen af zoals telefoon-naar-naam-correlatie, adres-naar-naam-correlatie, apparaatintelligentie en IP-afstand van het fysieke adres, allemaal elementen die bijna onmogelijk te fabriceren zijn”, aldus de release.
De samensmelting van deze voorspellende signalen "informeert een definitieve beslissing (goedkeuren, afwijzen of opnieuw indienen), waardoor riskante pogingen om het ecosysteem van een klant binnen te komen worden geblokkeerd, terwijl ze hen helpen om meer legitieme klanten sneller aan boord te krijgen, of bestaande goede gebruikers met minder wrijving te identificeren."
De aankondiging merkte verder op dat honderden voorspellende signalen "opgenomen in het documentverificatie- en biometrische matchingproces, de enige digitale identiteitscontinuümmeting in de branche bieden tegen frauderisico."
Socure's Predictive Document Verification is ontwikkeld om classificatiemodellen voor machine learning te gebruiken "getraind met 530 miljoen bekende goede en slechte identiteiten en 400+ offline/online gegevensbronnen om risico's te beoordelen."
Aangezien zeer grote hoeveelheden gegevens van cruciaal belang zijn voor het verbeteren van de algehele nauwkeurigheid van Socure's Predictive Document Verification, heeft Socure een proces gecreëerd voor continue verbetering "met behulp van feedbackgegevens van een breed scala aan klanten die meerdere industrieën vertegenwoordigen".
Ook van cruciaal belang voor Socure's fraudedetectie-engine is "de integratie van honderden zeer voorspellende functies die uniek zijn voor identiteits- en apparaatcomponenten die kunnen wijzen op fraude-intentie om meer voorspellende, datagestuurde resultaten te genereren", aldus de release.
Johnny Ayers, oprichter en CEO van Socure, merkte op:
“Oudere providers die alleen gespecialiseerd zijn in de verificatie van identiteitsdocumenten, kunnen geen naadloze risicocontroles integreren omdat ze geen historische gegevens, de machine learning-engine of de duizenden voorspellende signalen hebben om een bijna perfecte fraudeclassificatie te leveren. Dit betekent dat hun klanten cruciale inzichten missen of dat ze verschillende producten in elkaar moeten knutselen die kostbaar zijn om te implementeren en te beheren, omdat ze vol zitten met het samenstellen van valse positieven.”
Johnny voegde toe:
“Erger nog, de legacy-aanpak laat nog steeds hiaten achter bij het bepalen of het veilig is om zaken te doen met een consument en om de waarschijnlijkheid te voorspellen dat die persoon in de toekomst fraude zal plegen, terwijl er vaak meerdere pogingen nodig zijn om het document vast te leggen. Met Socure's Predictive Document Verification bieden we één enkele oplossing die giswerk elimineert, met de hoogste graad van nauwkeurigheid en klantervaring.”
PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.
