Xác thực khuôn mặt cho các ngân hàng: Bảo vệ danh tính khách hàng khỏi gian lận và tội phạm tài chính
Các biện pháp kiểm soát gian lận và tội phạm tài chính hiện nay được xây dựng nhằm phát hiện thông tin đăng nhập bị đánh cắp, các thiết bị lạ và hành vi bất thường. Chúng phân tích thông tin liên quan đến danh tính, nhưng không xác minh chính danh tính đó, và trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) đã khiến lỗ hổng này dễ bị lợi dụng.
Các ngân hàng bán lẻ, ngân hàng đầu tư, công ty quản lý tài sản, nhà cung cấp dịch vụ thanh toán và sàn giao dịch tiền điện tử hiện đang phải đối mặt với một bối cảnh gian lận đã thay đổi do sự xuất hiện của các danh tính tổng hợp, các cuộc tấn công chèn dữ liệu và các video giả mạo (deepfake) do trí tuệ nhân tạo tạo ra. Đồng thời, họ vẫn cần phải nhanh chóng tiếp nhận khách hàng thực sự và đảm bảo rằng việc phòng chống gian lận không trở thành nguyên nhân gây ra sự bất tiện và khiến khách hàng từ bỏ giao dịch.
Hướng dẫn này sẽ phân tích chi tiết cách thức xác thực khuôn mặt và phát hiện sự sống động giúp các ngân hàng xác minh danh tính thực của khách hàng trong quá trình đăng ký, phòng chống các cuộc tấn công chèn dữ liệu và deepfake, đồng thời đảm bảo an toàn cho quá trình xác thực và khôi phục tài khoản trong suốt vòng đời khách hàng.
Xác thực khuôn mặt có thể bảo vệ khách hàng và lợi nhuận của bạn như thế nào?
Có gì bên trong hướng dẫn:
- Cách thức mà các vụ lừa đảo danh tính giả mạo và các cuộc tấn công chèn dữ liệu vượt qua các biện pháp kiểm tra cơ sở dữ liệu và xác minh tài liệu
- Điểm khác biệt giữa các cuộc tấn công kiểu trình bày (presentation attacks) và các cuộc tấn công kiểu chèn mã (injection attacks), cũng như các tiêu chuẩn (iBeta, FIDO Alliance, CEN TS 18099) mà các ngân hàng nên áp dụng để đánh giá các nhà cung cấp
- Cách xác thực khuôn mặt giúp nâng cao tỷ lệ chuyển đổi trong quá trình đăng ký, đảm bảo tính bảo mật của quá trình xác thực và hỗ trợ người dùng tự khôi phục tài khoản