По мере роста бизнеса и развития отраслей растет и мошенничество. В мире наблюдается рост числа совершенных мошенничеств и взломов в различных сферах бизнеса, таких как электронная коммерция, BSFI (банковское дело, финансовые услуги и страхование), туризм и путешествия, здравоохранение и т. д., сдвиг в сторону онлайн-функционирования и концепции онлайн-обслуживания клиентов и Удержание уступило место совершенно другому спектру онлайн-мошенничества. Ключом ко всем этим мошенничествам являются идентификационные данные клиентов, которые являются PII (личной идентифицируемой информацией), стали очень уязвимым объектом, и это то, что нужно мошенникам для совершения своих преступлений. Предприятия изо всех сил пытались найти эффективные решения для обнаружения и предотвращения мошенничества, чтобы включить их в свой рабочий набор.
Мошенники ищут способы украсть важную информацию о жертвах, которая называется PII (личная информация), чтобы получить доступ к онлайн-сервисам и в основном украсть деньги или деньги. Наиболее распространенными местами, где наблюдаются такие мошенничества, являются банковская отрасль, где мошенники берут ссуды от имени других лиц, которые являются жертвами, или максимизируют украденные кредитные карты, индустрия электронной коммерции, туристическая индустрия и т. д. есть еще один известный вид мошенничества. как мошенничество с синтетической идентификацией, уникальное из-за методов, которые мошенники используют для создания новых личностей, которые представляют собой гибриды украденной исходной информации и комбинированной поддельной информации. Такие личности очень трудно найти, и компаниям очень трудно обвинять кого-либо из-за их неидентифицируемой природы.
Узнайте больше о мошенничестве с синтетической идентификацией: https://medium.com/@trustcheckr/synthetic-identity-fraud-the-worlds-fastest-growing-online-fraud-674cd1d46464
Первая часть уравнения, заключающаяся в обнаружении и предотвращении мошенничества, завершается второй частью, которая представляет собой эффективную проверку личности. Существуют различные методы проверки личности, которые включают аутентификацию на основе знаний (KBA), двухфакторную аутентификацию (2FA), биометрическую проверку, проверку личности на основе машинного обучения и т. д. Из вышеперечисленного машинное обучение и искусственный интеллект оказались наиболее эффективный инструмент для проверки личности и, таким образом, снижения явки взлома.
Аутентификация на основе знаний
Аутентификация на основе знаний, как следует из названия, представляет собой метод проверки личности, при котором клиенту задают несколько соответствующих вопросов, касающихся его личности, и такие конкретные вопросы безопасности обеспечивают доступ к онлайн-сервисам клиента. Этот тип проверки личности удобен для пользователя и также очень популярен среди пользователей. Но самое печальное — это высокий процент отказов. KBA — это такая платформа, где мошенники могут легко получить ответы на вопросы через общедоступные источники, такие как социальные сети и т. д., и существует очень высокая вероятность кражи личных данных. Это также может привести к тому, что пользователи посчитают систему навязчивой для вопросов.
Двухфакторная аутентификация (2FA)
Двухфакторная аутентификация — это метод проверки личности, который использует не только обычный дуэт имени пользователя и пароля, но и дополнительную информацию, зависящую от пользователя, такую как OTP (одноразовый пароль), который отправляется в виде SMS на зарегистрированный номер мобильного телефона или письмо с подтверждением и т. д. этот метод намного эффективнее, чем KBA, из-за его двухфакторного статуса, он также помогает с эффективной проверкой для открытия учетной записи и сброса пароля. проблема с 2FA заключается в том, что он становится очень уязвимым, когда невнимательный пользователь не упускает из виду данные своего платежного шлюза и одобряет запрос на транзакцию злоумышленника. 2FA также часто подвергается спуфингу электронной почты и SMS, а также атакам «человек в браузере».
Биометрическая проверка
Проверка личности и аутентификация на основе биометрии — это когда биометрические данные пользователя используются для проверки личности и предоставления доступа. Для этого не требуется письменный пароль, и пользователи обычно находят его очень удобным. Что делает его неудачным, так это риск кражи биометрических данных. Мошенникам довольно легко просто украсть фотографию пользователя из социальных сетей или тайно записать голос пользователя и использовать его для получения доступа к различным сайтам.
Проверка личности на основе машинного обучения
Машинное обучение и проверка личности на основе искусственного интеллекта — это очень надежный и успешный метод, который сегодня используется большинством компаний для эффективной проверки личности и эффективного обнаружения и предотвращения мошенничества. Этот тип метода проверки личности получает тысячи наборов данных из основных источников, таких как номера телефонов, электронные письма, адреса, учетные записи в социальных сетях, IP-адреса и т. д., и применяет машинное обучение для выполнения прогнозного и поведенческого анализа данных. Это шаг вперед по сравнению с традиционной проверкой личности, потому что он более успешен не только в выявлении мошеннических пользователей и мошенников, но и в прогнозировании их для предотвращения взлома.
Когда мы смотрим на отрасль финансовых технологий или, в частности, на отрасль BSFI (банковские, финансовые услуги и страхование), для компаний очень важно иметь эффективные системы обнаружения и предотвращения мошенничества для предотвращения отмывания денег, кражи личных данных, мошенничества с учетными записями и транзакциями и т. д. y проверка личности и кредитоспособности клиента становится очень важной, когда дело доходит до кредитования, поскольку в кредитной организации часто происходят нарушения личности, ведущие к безнадежным кредитам. Машинное обучение играет очень важную роль в предотвращении этого, поскольку оно использует обширный набор данных для построения корреляций и оценки рисков. Он также быстро интегрируется с бизнес-решениями и обучается сам по себе, что повышает точность и постоянно обновляется.
Таким образом, проверка личности на основе машинного обучения оказывается лучшей техникой проверки личности, используемой предприятиями, благодаря ее эффективности и более высоким показателям успеха и удовлетворенности. Посетите https://trustcheckr.com/, чтобы заказать у нас демонстрацию.
