Comment se défendre contre l'usurpation d'identité ?

Le pack Antifraud de AZN aide les institutions financières à atténuer les difficultés liées au respect des normes KYC, AML et CFT au cours du processus d'accueil numérique des clients.

En Amérique du Nord et en Europe, si un client ne peut pas être vérifié au cours du processus initial de création de compte par le biais de la vérification électronique de l'identité (e-VID), il est demandé aux clients de télécharger des documents d'identité valides en ligne ou par le biais d'un appareil mobile (selfie) et de procéder à la vérification des documents d'identité. Dans certains cas, le téléchargement des documents d'identité n'est même pas nécessaire pour achever l'intégration numérique et permettre aux clients d'accéder aux instruments financiers.

La plupart des solutions disponibles aujourd'hui sur le marché limitent leurs capacités à l'utilisation de la reconnaissance faciale pour évaluer les manipulations visuelles des documents téléchargés et déterminer la probabilité que les visages figurant sur ces documents appartiennent à la même personne.

Toutefois, une telle approche est impuissante face à la fraude d'identité. Dans ce cas, les fraudeurs ont accès à des documents d'identité authentiques, à des photos et à des informations personnelles, notamment des profils de médias sociaux. Même les opérateurs humains ne peuvent pas détecter ce vecteur d'attaque puisque les documents fournis sont valides et que la propriété des documents ne peut être vérifiée.

Dernière ligne de défense contre l'usurpation d'identité

Dans les pays où le processus e-VID est facilement disponible pour l'intégration du processus d'embarquement numérique, l'analyse comportementale est devenue la dernière ligne de défense contre les risques associés à l'augmentation des vecteurs de fraude basés sur l'usurpation d'identité, la transformation d’image et les outils d'édition d'image sophistiqués alimentés par des réseaux neuronaux.

Dans les régions où le processus d'identification électronique est limité, voire inexistant (par exemple en Afrique subsaharienne), le respect des exigences en matière de KYC, AML et CFT ne peut être obtenu que par un examen humain lors du processus d'embarquement numérique. Cependant, en cas de vol d'identité, l'examen humain est impuissant et l'analyse comportementale devient la seule ligne de défense dont dispose une entreprise.

Protection contre la fraude à 360 degrés lors de l'embarquement

Step 4
Cohérence des données

Comparez les données de vision par ordinateur extraites des documents d'identité avec les données fournies dans la demande.

Etape 3
Identification des personnes

Faites correspondre un individu aux personnes stockées dans votre référentiel privé. Déterminez si cette identification visuelle a été utilisée dans des applications antérieures d'embarquement et de visualisation.

Etape 2
Vérification des visages

Comparez la probabilité que deux visages appartiennent à la même personne, par exemple un selfie et un document d'identité téléchargé, en fonction du score de confiance.

Etape 1
Reconnaissance faciale

Téléchargement de photos ou selfie. Détectez un ou plusieurs visages humains avec des attributs tels que l'âge, les émotions, le sexe, la pose, le sourire et la pilosité faciale. Analyse de la taille et des métadonnées

Etape 5
Validation de la somme de contrôle ZLM

Code ZLM (Zone Lisible par Machine) permettant d'identifier le détenteur d'un document, ainsi que d'évaluer sa validité et de détecter toute falsification à l'aide d'intensificateurs visuels d'avertissement de somme de contrôle.

Etape 6
Détection de la contrefaçon numérique

Détection de documents d'identité contrefaits par l'examen de polices spéciales, avec l'applicabilité de réseaux neuronaux convolutifs (RNC).

Step 7
Analyse de l'empreinte numérique

Détermination en ligne du score de réputation du demandeur.

Etape 8
Analyse comportementale

Plus de 500 points de données. Les réseaux neuronaux propriétaires ML semi-supervisés évoluent constamment pour atteindre une meilleure précision.

Technologie de défense autonome

Notre solution s'appuie sur l'analyse du comportement des utilisateurs (ACU) alimentée par l'IA et sur des mesures de fraude connues. L'ACU part du principe que les êtres humains ont des modèles de comportement distincts et que l'identification de toute déviation de ces modèles peut indiquer une intention criminelle.

La combinaison du score de fraude AZN et de la vérification des documents d'identité lors de la vérification de la diligence raisonnable du client aide les institutions financières à satisfaire les exigences de conformité en matière de Lutte contre le Blanchiment d'Argent (LBA), de Connaissance du Client (CC) et de Lutte contre le Financement du Terrorisme (LFT), ainsi qu'à réduire le risque de fraude. Notre solution permet également de déterminer si les données fournies au cours du processus d'intégration franchissent le seuil de déclaration des Propriétaires Bénéficiaires Ultimes (PBU). Nos mesures antifraude configurables et spécifiques à chaque pays permettent à nos clients de définir des exigences pour chaque pays dans lequel ils opèrent :

  • Diligence Raisonnable Simplifiée (“DRS”)

  • Diligence Raisonnable du Client de Base (“DCB”)

  • Diligence raisonnable Renforcée (“DR”)

AZN Antifraud a recueilli des informations supplémentaires pour les clients à haut risque, ce qui permet de mieux comprendre l'activité des clients et d'atténuer les risques associés. En fin de compte, bien que certains facteurs EDD soient spécifiquement inscrits dans la législation d'un pays, il appartient à une institution financière de déterminer son risque et de prendre des mesures pour s'assurer que ses clients ne sont pas de mauvais acteurs.

Processus de vérification des identités numériques et de détection des falsifications

Détecter un ou plusieurs visages humains avec des attributs tels que l'âge, l'émotion, le sexe, la pose, le sourire et la pilosité faciale, y compris 27 points de repère pour chaque visage dans l'image.

 

Comparez la probabilité que deux visages appartiennent à la même personne, par exemple un selfie et un document d'identité téléchargé, en fonction du score de fiabilité.

 

Associez un individu à un million de personnes stockées dans votre référentiel privé.

 

Le code MRZ (Machine Readable Zone) permet d'identifier le détenteur d'un document, d'en évaluer la validité et d'en détecter la falsification grâce à des intensificateurs visuels d'avertissement de somme de contrôle.

 

Indique la section "cohérence des données", avec des drapeaux d'avertissement à côté des informations incohérentes.

 

Reconnaissance optique des polices de caractères et détection de leur manipulation pour détecter les falsifications d'identité

Évaluation et appréciation de la fraude de l'empreinte numérique (ombre numérique) l'ensemble unique d'activités, d'actions, de contributions et de communications numériques traçables manifestées sur l'internet ou sur des dispositifs numériques tels que les médias sociaux.

 

Les fraudeurs prennent la voie de la moindre résistance pour commettre des fraudes et tester des exploits en masse. Des millions d'identités font l'objet d'un trafic sur les marchés noirs et sont utilisées pour créer de faux comptes. En l'absence d'e-VID et de KBA en Afrique sub-saharienne, le taux de réussite donne un rendement beaucoup plus lucratif sur les informations d'identité volées, qu'en Europe ou en Amérique du Nord. Étant donné que le score seuil de l'AZN Antifraude est basé sur plus de 500 points de données et nécessite la possession d'un appareil en plus des informations d'identité compromises, les informations d'identité du marché noir ne sont pas suffisantes pour passer la vérification de l'AZN.

Lorsque le processus e-IDV devient disponible dans le pays du client, il est facilement intégré à la suite AZN Antifraude pour renforcer les capacités de la solution à prévenir la fraude financière en se conformant aux exigences KYC, AML et CFT.

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