Dijital kimlik doğrulama ve dolandırıcılık çözümlerinin köklü bir sağlayıcısı olan Socure, yerel dolandırıcılık riski sinyalleri ve istihbaratı ile sektörün “ilk” tahmine dayalı belge ve kimlik doğrulama çözümünü tanıttı.
güvenliTahmini Belge Doğrulaması amaçlar devlet tarafından verilmiş bir kimliği doğrulamanın ve bir özçekimi kimlikteki fotoğrafla eşleştirmenin ötesine geçin. “Daha iyi doğruluk ve gerçek zamanlı kimlik güven kararları için gerçek zamanlı veri bağlantısı kullanarak kimliğin kendisiyle iş yapmanın güvenli olup olmadığını” tahmin etmeyi amaçlar.
Socure'un Tahmine Dayalı Belge Doğrulama hizmetiyle, her belge ve özçekim üzerinde yüzlerce doğrulama kontrolü gerçekleştirilebilir ve bu da "rakipsiz otomatik karar oranları ve risk içgörüleriyle sonuçlanır." Duyuru ayrıca, çok boyutlu tahmine dayalı sinyallerinin "daha iyi müşteriler belirlemek ve dolandırıcıları gerçek zamanlı olarak ortadan kaldırmak için ML odaklı kararları bilgilendirdiğini" belirtti.
Alex Faivusoviç, Lili'de dolandırıcılık önleme müdürü şunları söyledi:
“Socure'un Tahmine Dayalı Belge Doğrulaması, yeni müşterileri hızlı bir şekilde bünyemize katmamıza ve diğer araçlarla yapabileceğimizden daha hızlı ölçeklendirmemize yardımcı oluyor. Yalnızca belgenin orijinalliği ve eşleşmesi konusunda değil, aynı zamanda gerçek risk ve dolandırıcılık kararları için de dijital kimliğe ilişkin tek ve kapsamlı bir görünüm sağlayan tek çözümdür. Başka hiçbir çözüm, doğruluk veya içgörü açısından karşılaştırılamaz. DocV ile, söyledikleri kişi olan ve işimizi riske atmayacak tüketicilerle iş yaptığımızı bilmenin güvenini kazanıyoruz.”
Duyuruda, Socure Predictive Document Verification'ın gelişmiş görüntü yakalama özelliği "saniyeler içinde %98'e varan otomatik karar verme oranları sağlıyor".
Bu arada, güncelleme, daha az karmaşık görüntü yakalama araçlarının "yalnızca %65 ila %70 arasında otomatik karar vermeyle sonuçlandığını" belirtti.
Socure'un Tahmine Dayalı Belge Doğrulaması, NIST PAD Düzey-99.5 canlılık algılama ve "selfie'yi kimlikteki fotoğrafla eşleştirmek için geliştirilmiş biyometri" kullanarak "yanıltıcı" saldırıları %2 doğrulukla engellemek için tasarlanmıştır.
Duyuruda, canlılık algılama kontrolleri “arka planda pasif olarak çalışır, bu nedenle dolandırıcılar bunun olduğunu tespit edemez” dedi. Kullanıcının göz kırpmasına veya kafa döndürmesine gerek yoktur, bu da tüketici sürtünmesini önemli ölçüde azaltmaya yardımcı olur. Diğer araçlardan farklı olarak, tek bir selfie görüntüsü "hem yüz tanıma hem de canlılık algılamayı yerine getiriyor" açıklamasında bulundu.
David Mattei, Aite-Novarica Group'ta kıdemli analist şunları söyledi:
“Çevrimiçi, dijital etkileşimlerdeki artış nedeniyle bir kullanıcının kimliğini doğrulamak için belge tanımlama ve doğrulama çözümlerinin kullanımı artıyor. Socure'un Tahmine Dayalı Belge Doğrulama ürünü, geleneksel belge doğrulama ve fotoğraftan özçekime eşleştirmenin ötesine geçer. Kullanıcının daha kapsamlı bir risk profilini sunmak için cihaz parmak izleri, telefon numarası ve diğer dijital kimlik sinyalleri gibi diğer risk özelliklerine bakar.”
Tescilli bilgisayarlı görü teknolojisini kullanan Socure'un Öngörülü Belge Doğrulaması "belgenin PII'sini çıkarır ve onu kredi başlığı, kamu hizmeti, telekom kayıtları ve daha fazlası gibi yetkili veri kaynaklarına bağlayarak doğrular."
Oradan, cihaz, telefon ve adres verileri de "yerleştirme işlemi sırasında toplanır ve değerlendirilir ve ardından Socure telefondan isme korelasyonu, adresten isme korelasyonu, cihaz zekası ve fiziksel adresten IP mesafesi gibi tahmine dayalı sinyaller türetir. Üretilmesi neredeyse imkansız olan unsurlar” açıklamasında bulundu.
Bu tahmine dayalı sinyallerin birleştirilmesi, "son bir karar (geçme, reddetme veya yeniden gönderme) konusunda bilgi verir, bir müşterinin ekosistemine girmeye yönelik riskli girişimleri engellerken, daha meşru müşterileri daha hızlı bir şekilde kazanmalarına veya mevcut iyi kullanıcıları daha az sorunla belirlemelerine yardımcı olur."
Duyuru ayrıca, "belge doğrulama ve biyometrik eşleştirme sürecine dahil edilen yüzlerce tahmine dayalı sinyalin, endüstrinin dolandırıcılık riskine karşı ölçüm yapan tek dijital kimlik sürekliliğini sağladığını" belirtti.
Socure'un Tahmine Dayalı Belge Doğrulaması, "riskleri değerlendirmek için 530 milyon bilinen iyi ve kötü kimlik ve 400'den fazla çevrimdışı/çevrimiçi veri kaynağı ile eğitilmiş" makine öğrenimi sınıflandırma modellerini kullanmak için geliştirilmiştir.
Socure'un Tahmine Dayalı Belge Doğrulamasının genel doğruluğunu artırmak için çok büyük miktarda veri kritik olduğundan, Socure, "birden çok sektörü temsil eden geniş bir müşteri yelpazesinden gelen geri bildirim verilerini kullanarak" sürekli iyileştirme için bir süreç oluşturmuştur.
Yayında ayrıca, Socure'un dolandırıcılık tespit motoru için kritik olan, "daha tahmine dayalı, veriye dayalı sonuçlar elde etmek için sahtekarlık niyetini gösterebilen, kimlik ve cihaz bileşenlerine özgü yüzlerce yüksek tahmine dayalı özelliğin birleştirilmesi" olduğu belirtildi.
Johnny Ayers, Socure'un kurucusu ve CEO'su şunları söyledi:
“Yalnızca kimlik belgesi doğrulamasında uzmanlaşan eski sağlayıcılar, mükemmele yakın sahtekarlık sınıflandırması sağlamak için geçmiş verileri, makine öğrenimi motoru veya 1000'lerce tahmine dayalı sinyale sahip olmadıkları için sorunsuz risk kontrollerini entegre edemiyorlar. Bu, müşterilerinin kritik içgörüleri kaçırdığı veya yanlış pozitif sonuçlarla yüklendikleri için dağıtımı ve yönetimi maliyetli olan farklı ürünleri bir araya getirmekle baş başa kaldıkları anlamına geliyor.”
Johnny ekledi:
“Daha da kötüsü, eski yaklaşım, bir tüketiciyle iş yapmanın güvenli olup olmadığını belirlemede hala boşluklar bırakıyor ve kişinin gelecekte dolandırıcılık yapma olasılığını tahmin ederken, sıklıkla belgenin ele geçirilmesi için birden fazla yeniden deneme gerektiriyor. Socure'un Tahmine Dayalı Belge Doğrulaması ile, en yüksek doğruluk ve müşteri deneyimiyle, varsayımları ortadan kaldıran tek bir çözüm sunuyoruz.”
Plato Ai. Web3 Yeniden Düşünüldü. Güçlendirilmiş Veri Zekası.
Erişmek için buraya tıklayın.
