Как вы защищаетесь от мошеннического использования личных данных?

AZN Antifraud Suite помогает финансовым учреждениям смягчать проблемы, связанные с соблюдением требований KYC, AML и CFT в процессе регистрации цифровых клиентов.

В Северной Америке и Европе, если клиент не может быть проверен во время создания учетной записи с помощью электронного подтверждения личности (e-IDV), клиентам предлагается загрузить документы, удостоверяющие личность, онлайн или через мобильное устройство (селфи) и выполнить проверку. В некоторых случаях загрузка идентификационного документа не требуется для завершения цифровой регистрации и предоставления клиентам доступа к финансовым инструментам.

Большинство решений на рынке сегодня ограничивают возможности использованием распознавания лиц для оценки загруженных документов, для визуальных манипуляций и определения вероятности того, что лица на этих документах принадлежат одному и тому же человеку.

Однако такой подход беспомощен против мошенничества с идентичностью. В этом случае мошенники имеют доступ к подлинным документам, удостоверяющим личность, фотографиям и личной информации, включая профили в социальных сетях. Даже люди-операторы не могут обнаружить это направление атаки, поскольку предоставленные документы действительны, и право собственности на документы не может быть установлено.

Последняя линия защиты от мошенничества

В странах, где процесс e-IDV легко доступен для интеграции с цифровыми процессами, поведенческая аналитика стала последней линией защиты от рисков, связанных с растущими векторами мошенничества на основе кражи личных данных, морфингом изображений и изощренными нейронными сетями.

В регионах, где процесс e-IDV ограничен или не доступен (например, в странах Африки к югу от Сахары), соответствие требованиям KYC, AML и CFT будет достигнуто только с помощью анализа человеком во время цифровой регистрации. Тем не менее, в случае кражи личных данных, человеческий анализ бессилен, и поведенческая аналитика становится единственной линией защиты, доступной для бизнеса.

Полная защита от мошенничества

Шаг 4
Согласование данных

Сравните данные компьютерного зрения, извлеченные из документов, удостоверяющих личность, с данными, указанными в заявлении.

Шаг 3
Персональная идентификация

Сравните данные компьютерного зрения, извлеченные из документов, удостоверяющих личность, с данными, указанными в заявлении.

Шаг 2
Верификация лица

Сравните вероятность того, что два лица принадлежат одному человеку; такие как селфи и загруженный документ удостоверения личности, основанный на доверительном счете.

Шаг 1
Распознавание лица

Загрузите фотографию или селфи. Определите одно или несколько человеческих лиц, а также такие атрибуты, как: возраст, эмоции, пол, поза, улыбка и волосы на лице.

Шаг 5
Проверка контрольной суммы MRZ

Код машиночитаемой зоны (MRZ), идентифицирует владельца документа, а также оценивает его действительность и обнаруживает подделку с помощью визуальных усилителей, предупреждающих о контрольной сумме.

Шаг 6
Обнаружение цифровой подделки

Обнаружение поддельных документов, удостоверяющих личность, путем изучения специальных шрифтов с применением сверточных нейронных сетей (CNN).

Шаг 7
Цифровой анализ отпечатка

Определите рейтинг репутации кандидата в Интернете.

Шаг 8
Поведенческая аналитика

500+ точек данных. Проприетарные нейронные сети ML с полудиспетчерским надзором постоянно развиваются для достижения большей точности.

Технология автономной обороны

Наше решение опирается на аналитику поведения пользователей (UBA) на основе AI и известные показатели мошенничества. UBA основана на предпосылке, что люди имеют разные модели поведения, и выявление отклонений в этих моделях может указывать на преступные намерения.

Комбинация AZN Fraud score (оценка мошенничества) и проверки документов, удостоверяющих личность, помогает финансовым учреждениям выполнять требования по противодействию отмыванию денег (AML), “знай своего клиента” (KYC) и борьбе с терроризмом (CTF), а также сокращать риск мошенничества. Наше решение также помогает определить, пересекают ли данные, предоставленные в процессе регистрации, порог для отчетности конечных бенефициаров (UBO). Наши настраиваемые показатели защиты от мошенничества, специфичные для страны, позволяют нашим клиентам устанавливать требования для каждой страны, в которой они работают:

  • Упрощенная Due Diligence («SDD»)

  • Основное обследование клиентов (“CDD”)

  • Расширенная юридическая экспертиза (“EDD”)

AZN Antifraud собирает дополнительную информацию для клиентов с более высоким риском, что позволяет глубже понять действия клиентов для снижения связанных рисков. В конце концов, хотя некоторые факторы EDD специально закреплены в законодательстве страны, финансовое учреждение самостоятельно определяет риски и принимает меры для того, чтобы их клиенты не пострадали.

Проверка цифрового удостоверения личности и процесс обнаружения подделки

Определите одно или несколько человеческих лиц, а также такие атрибуты, как: возраст, эмоции, пол, поза, улыбка и волосы на лице, включая 27 ориентиров для каждого лица на изображении.

 

Сравните вероятность того, что два лица принадлежат одному человеку; такие как селфи и загруженный документ удостоверения личности, основанный на доверительном счете.

 

Подберите одного человека из миллиона человек, хранящихся в вашем личном сервере.

 

Код машиночитаемой зоны (MRZ) для идентификации владельца документа, а также для оценки его действительности и обнаружения подделки с помощью визуальных усилителей, предупреждающих о контрольной сумме.

 

Обозначает раздел «согласованность данных» с флажками предупреждений рядом с противоречивой информацией.

 

Оптическое распознавание шрифтов и обнаружение их манипуляций для обнаружения подделок идентификаторов

Оценка мошенничества Цифровой след (цифровая тень) - уникальный набор прослеживаемых цифровых действий, вкладов и коммуникаций, проявляемых в Интернете или на цифровых устройствах, таких как социальные сети.

 

Мошенники используют путь наименьшего сопротивления для совершения мошенничества и массового тестирования эксплойтов. Миллионы личных данных переправляются через черные рынки и используются для создания поддельных учетных записей. В отсутствие e-IDV и KBA в странах Африки к югу от Сахары, процент попаданий дает более выгодную отдачу от украденной идентификационной информации, чем в Европе или Северной Америке. Поскольку пороговая оценка по мошенничеству AZN основана на 500+ точках данных и требует владения устройством в дополнение к скомпрометированной идентификационной информации, информации черного рынка недостаточно для прохождения проверки AZN.

Когда процесс e-IDV становится доступным в стране клиента, он легко интегрируется в пакет AZN Antifraud Suite для дальнейшего усиления возможностей решения по предотвращению финансового мошенничества благодаря соблюдению требований KYC, AML и CFT.

Связаться с нами

 

 

Нажимая эту кнопку, Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.

Заказ обратного звонка

Мы перезвоним вам в течение часа или в удобное для вас время

Сделаем это вместе -
У вашего бизнеса есть история

Заказ обратного звонка

Мы перезвоним вам в течение часа или в удобное для вас время