21 gennaio 2026
Le organizzazioni e i fornitori di servizi di verifica dell'identità sono in competizione per creare flussi di lavoro intuitivi che soddisfino le esigenze dei consumatori moderni, prevengano le frodi e rispettino le normative KYC/AML. Considerando che il 50% degli utenti abbandona il processo di onboarding, esiste una chiara opportunità per le organizzazioni di ottimizzare questa fase del ciclo di vita dell'identità.
In settori competitivi come quello dei servizi finanziari, un'esperienza utente di alta qualità può essere un fattore chiave di differenziazione. L'ottimizzazione dei flussi di onboarding può aumentare significativamente i tassi di conversione, migliorando direttamente il ritorno sull'investimento derivante dalle attività di acquisizione dei clienti.
La verifica biometrica del volto con rilevamento della vitalità, la tecnologia che conferma l'autenticità dell'utente, è alla base dell'onboarding remoto. Se si riesce a migliorare le prestazioni della verifica del volto (misurate in tasso di superamento al primo tentativo, tasso di successoe tentativi di superamento), è possibile migliorare il tasso di conversione dell'intero flusso di lavoro.
Integrazione e implementazione
Il fatto che la tecnologia venga implementata tramite un SDK o un'API può influire sull'esperienza dell'utente. Le API sono solitamente a basso costo e non vincolate a un fornitore specifico, ma forniscono solo analisi di corrispondenza e vitalità. È necessario creare il processo di acquisizione e inviare le immagini al fornitore. Tuttavia, la creazione di un processo di acquisizione efficace richiede una grande quantità di dati di addestramento per capire quali immagini funzionano meglio per l'analisi.
I fornitori che implementano tramite SDK offrono un flusso di lavoro biometrico completo, che include acquisizione, feedback dell'utente e funzionalità quali autorizzazioni automatiche della fotocamera. Il vantaggio di questo approccio è che il fornitore avrà una comprensione approfondita delle immagini necessarie per l'analisi, il che significa che potrà migliorare le prestazioni ottimizzando insieme i componenti di acquisizione e analisi.
Anziché limitarsi a fornire un SDK, il fornitore dovrebbe adattare l'integrazione ai vostri obiettivi specifici, alla vostra regione e al vostro stack tecnologico. Test, formazione tecnica e best practice architetturali sono fondamentali per garantire prestazioni ottimali sin dall'inizio.
Velocità
L'integrazione può anche influire sul tempo necessario agli utenti per completare la transazione. Funzionalità come le autorizzazioni automatiche della fotocamera possono essere integrate in un SDK. Con le tecnologie implementate tramite API, è necessario creare questa funzionalità autonomamente. In alternativa, l'utente deve abilitare manualmente le autorizzazioni nelle impostazioni di sistema, aumentando il tempo di transazione.
I fornitori possono ottimizzare ulteriori elementi del flusso di lavoro biometrico per aumentarne la velocità:
- Allineamento e feedback degli utenti: Il feedback in tempo reale aiuta gli utenti a correggere il proprio comportamento e le condizioni ambientali durante l'allineamento del viso. Il feedback deve essere mirato: il sistema dovrebbe diagnosticare il problema e fornire indicazioni specifiche e attuabili. Ad esempio, se l'illuminazione non è sufficiente, l'interfaccia dovrebbe suggerire all'utente di "spostarsi in un luogo più luminoso". Suggerimenti generici, come "avvicinarsi", quando la distanza non è il problema, frustreranno l'utente, non contribuiranno ad accelerare l'acquisizione e causeranno l'abbandono.
- Tempo necessario per ottenere i risultati: Questo è il tempo necessario per restituire una decisione accurata di superamento/fallimento. I fornitori possono ottimizzare elementi quali la risoluzione delle immagini acquisite e l'utilizzo del cloud per migliorare la velocità in tutte le sedi e le connessioni di rete.
- Motivo dell'errore: il tempo di transazione aumenta inevitabilmente se l'utente richiede più tentativi per superare il controllo. Il motivo dell'errore aiuta gli utenti a superare il controllo la volta successiva. Anche in questo caso, deve essere specifico per il comportamento e l'ambiente dell'utente. Se l'utente fallisce a causa di persone in background, il messaggio dovrebbe riflettere questo aspetto. Al contrario, elencare motivi di errore irrilevanti o non elencarne affatto può portare a un ciclo di errori, tempi di transazione più lunghi e abbandoni.
Carico cognitivo
Il carico cognitivo è la quantità di risorse mentali necessarie per utilizzare un'interfaccia utente. Le persone hanno una capacità di elaborazione limitatae, quando si trovano di fronte a informazioni o istruzioni eccessive, perdono di vista dettagli importanti o abbandonano i compiti.
Il carico cognitivo influisce su diverse fasi del processo di verifica del volto:
- Istruzioni: Mostrate prima del processo di acquisizione, le istruzioni definiscono le aspettative e illustrano il comportamento corretto da adottare per aiutare gli utenti a superare la prova al primo tentativo. Gli elenchi con più di tre punti e ricchi di testo spesso non vengono letti, aumentando il rischio di fallimento da parte dell'utente. L'iconografia, le animazioni e le GIF riducono il carico cognitivo e garantiscono chiarezza indipendentemente dalle differenze linguistiche.
Le istruzioni visive per l'utente riducono il carico cognitivo, eliminano l'ambiguità,
e possono migliorare i tassi di superamento degli esami.
- Risposte alla sfida: Una risposta alla sfida può aumentare la sicurezza e fornire un'ulteriore difesa contro gli attacchi di replay e di iniezione. Le risposte alle sfide attive assegnano all'utente un compito da completare, come girare la testa. Le azioni, anche quelle semplici, aggiungono carico cognitivo e rischiano di sopraffare gli utenti al punto da indurli ad abbandonare. Le risposte alle sfide passive, come tecnologia Flashmark™ di iProov, possono proiettare una sequenza di colori sul volto dell'utente e analizzare il riflesso per aiutare a confermare se l'utente è realmente presente. Questa esperienza è priva di sfide per l'utente, riducendo al minimo il carico cognitivo e migliorando i tassi di superamento.
Accessibilità
Le Linee guida per l'accessibilità dei contenuti web stabiliscono che i processi di autenticazione devono essere privi di "test di funzionalità cognitiva" per ottenere la conformità, escludendo di fatto le sfide attive. La ricerca dimostra che i compiti fisici diventano significativamente più difficili per le persone con disabilità quando sono combinate con un carico cognitivo. Ad esempio, un utente con problemi di mobilità avrà difficoltà a girare la testa da una parte e poi elaborare ulteriori istruzioni per girarla dall'altra.
Le risposte passive alle sfide non aggiungono alcun tipo di stress, poiché l'utente deve solo posizionare il proprio viso nell'ovale sullo schermo.
| Una risposta attiva alla sfida: La tecnologia richiede all'utente di muovere la testa in diverse direzioni. |
Risposta passiva alla sfida di iProov: Una sequenza casuale di colori viene proiettata sul volto dell'utente |
L'accessibilità va oltre le capacità dell'utente e riguarda anche il dispositivo, la posizione geografica e lo status socioeconomico. Una soluzione progettata per l'ultimo modello di iPhone è inutile per un'organizzazione con una base di utenti ampia e diversificata. Le organizzazioni hanno bisogno di tecnologie che garantiscano prestazioni uguali su tutti i tipi di dispositivi, dimensioni dello schermo, velocità di elaborazione, qualità della fotocamera e metodi di input (touch, mouse, tastiera e voce).
Ottimizzare l'accessibilità non è un optional, ma una necessità aziendale. Il 16% della popolazione mondiale ha una disabilità, che costituisce una parte considerevole del mercato totale di riferimento di un'azienda. Escludere questi utenti comporta un costo opportunità.
I principi del design universale affermano che i prodotti realizzati per le persone con disabilità apportano benefici tutti gli utenti. La logica è che le persone non disabili non agiscono sempre in condizioni perfette. Ad esempio, mentre molti utenti sono in grado di rispondere a sfide che richiedono loro di leggere ad alta voce il proprio nome e le proprie cifre, potrebbero preferire non farlo in spazi pubblici. Le tecnologie biometriche accreditate agli standard di accessibilità, come WCAG 2.2 AA, possono migliorare i tassi di superamento per tutti.
Mitigazione dei pregiudizi
I sistemi biometrici sono distorti se garantiscono tassi di superamento più elevati per determinati gruppi demografici rispetto ad altri. La distorsione può emergere e può essere mitigata in diverse fasi della progettazione biometrica:
- Dati di addestramento: Gli algoritmi basati su set di dati sbilanciati funzioneranno peggio per i gruppi sottorappresentati. I fornitori di dati biometrici dovrebbero usare dati di addestramento bilanciati per età, sesso, tonalità della pelle e tipo di viso.
- Monitoraggio continuo: Il fornitore dovrebbe condurre regolarmente test di bias per garantire che gli aggiornamenti relativi alle minacce o i nuovi componenti non abbiano introdotto nuovi bias.
- Test dei dispositivi: La distorsione non deriva solo dalle caratteristiche demografiche. I fornitori di dispositivi biometrici dovrebbero anche effettuare test per garantire prestazioni uniformi tra i diversi dispositivi e le diverse qualità delle fotocamere.
