Die entscheidende Rolle der Lebenderkennung im Gesichtsbild im Fintech-Bereich

Fintech-Unternehmen verlieren ungefähr 51 Mio. US$ Jährlich werden bis zu 200.000 Unternehmen Opfer von Betrugsfällen. Die Kosten von Fintech-Betrug gehen jedoch weit über finanzielle Verluste hinaus und umfassen beispielsweise Zinsausfälle und erhöhte Kundenabwanderungsraten. Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Unternehmen finden Betrüger immer raffiniertere Wege, Sicherheitslücken auszunutzen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, müssen Fintech-Unternehmen robuste Sicherheitslösungen implementieren, um die sensiblen Daten ihrer Kunden zu schützen und ein positives Image am Markt aufzubauen.. 

Was sind Lebendigkeitsprüfungen im Gesicht?

Während der Gesichtsüberprüfung Die Lebendigkeitsprüfung überprüft, ob die Person tatsächlich die ist, für die sie sich ausgibt. Sie stellt sicher, dass es sich um eine lebende Person handelt. Die Lebendigkeitsverifizierung gewährleistet, dass die Person physisch auf einem Tablet, Computer oder einem Gerät mit Kamera anwesend ist.

Aktive vs. passive Lebendigkeitsprüfungen im Gesicht

Zwei wichtige Methoden zur Integration von Lebenderkennungsprüfungen sind die aktive und die passive Lebenderkennung. 

Lebendigkeit im Gesicht ist die am häufigsten in die heutigen Systeme integrierte Art der Darstellung. biometrische SystemeNutzer erhalten eine Aufgabe, wie z. B. den Kopf zu drehen, zu lächeln oder zu blinzeln, und das System wartet auf deren Ausführung. Um zu verhindern, dass ein synthetisches Video einer Person bei der Ausführung der gewünschten Aktionen entsteht, werden diese Aufgaben zufällig angeordnet. Allerdings kann die aktive Live-Videoanalyse Nutzer eher verwirren als zufriedenstellen. Der Grund dafür ist, dass entsprechende Apps verschiedene Funktionen benötigen, für die es keine Standards gibt. Ohne einen solchen Standard riskieren Unternehmen, zusätzliche Hürden zu schaffen, Kunden zu frustrieren und die Abbruchraten, insbesondere bei Neukunden, zu erhöhen. Eine transparente Kommunikation darüber, warum diese Aktionen erforderlich sind, trägt dazu bei, die durch die aktive Live-Videoanalyse verursachten Störungen zu minimieren. 

Passive Lebenderkennung ist eine weitere Option für Unternehmen, die keinen zusätzlichen Aufwand für den Nutzer erfordert. Anstatt den Nutzer bei jedem Login zu einer bestimmten Aktion (Kopf drehen, blinzeln oder lächeln) aufzufordern, ist die passive Lebenderkennung für Betrüger unsichtbar. Betrüger können somit die Aktionen des Nutzers nicht analysieren, um Videoaufzeichnungen für KI-gestützte Modellangriffe zu erstellen. Der reibungslose Login-Prozess kann jedoch bei Kunden Unsicherheit hinsichtlich der Implementierung passiver Lebenderkennungsprüfungen hervorrufen. Passwörter und die damit verbundenen Hürden sind so alt wie das Internet selbst. Nutzer könnten verunsichert sein, von bekannten Prozessen auf passwortlose Systeme umzusteigen. Biometrische Systeme sind kaum sichtbar, und die Tatsache, dass die passive Lebenderkennung keinen zusätzlichen Aufwand erfordert, könnte Nutzer zögern lassen, auf dieses System umzusteigen. 

Wichtige Überlegungen für die Fintech-Branche

• Ob aktive oder passive Lebenderkennung – für Unternehmen ist bei der Verifizierung die Benutzerfreundlichkeit und die allgemeine Bedienbarkeit ein entscheidender Faktor. Studien zeigen, dass hohe Reibungsverluste und der Abbruch des Prozesses die Folge sein können. 70 % der Einkaufswagen und führte zu Einnahmeverlusten von fast 260 Milliarden Dollar. 
• Nutzer sehen eine verbesserte Benutzerfreundlichkeit als Hauptgrund für ihr Interesse an Investitionen in Biometrie. Unternehmen sollten daher prüfen, ob die Lebenderkennung die Sicherheit und Zufriedenheit ihrer Kunden gewährleistet.
• Unternehmen in diesem Sektor sollten ihren Kunden erklären, wie passive Lebendigkeitsprüfungen die Sicherheit erhöhen, auch wenn die Benutzer dies nicht bemerken.
• Sie sollten auch Folgendes bereitstellen Häufig gestellte Fragen (FAQs), und beantwortet alle Fragen der Nutzer zu diesen biometrischen Systemen. 
• Unternehmen sollten die Hinzufügung eines permanent sichtbaren Symbols in Betracht ziehen, das anzeigt, dass der Benutzer erfolgreich authentifiziert wurde und die Interaktion sicher ist.

Wie verbessern Lebendigkeitsprüfungen die Sicherheit?

Die Implementierung von Gesichtserkennungstechnologie hat die Sicherheit im Fintech-Sektor erhöht. Die Lebenderkennung überprüft die Authentizität eines Kunden durch Erkennung und Verhinderung von Fehlalarmen. illegale Aktivitäten vom Zugriff auf sensible Daten oder Einrichtungen. 

So erhöht eine Lebendigkeitsprüfung des Gesichts die Sicherheit:

1. Bekämpfung von Identitätsdiebstahl

Lebendigkeitsprüfungen dienen als Schutz gegen Spoofing- und Identitätsdiebstahlangriffe. Die Nutzer müssen Gesichtsbewegungen in Echtzeit zeigen, um die Anwesenheit einer lebenden Person zu bestätigen und Versuche zu verhindern, statische Videos oder Bilder für Betrugszwecke zu verwenden. BetrugDurch die Integration in biometrische Sicherheitssysteme können Lösungen zur Erkennung von Präsentationsangriffen den Verifizierungsprozess stärken und das Risiko von Identitätsdiebstahl und Betrug mindern.

2. Verhinderung von Spoofing

Konventionell Verifizierungsmethoden Sie sind anfällig für Spoofing-Techniken, die auf Identitätsdiebstahl oder Masken basieren. Die Lebenderkennung bietet jedoch eine zusätzliche Sicherheitsebene, indem sie Gesichtsnuancen erkennt, die mit statischen Fälschungen schwer nachzuahmen sind.

3. Dynamische Verifikation

Aktive Lebendigkeitsprüfungen ermöglichen eine dynamische Verifizierung, im Gegensatz zu statischen Methoden wie PINs oder Passwörtern. Der Verifizierungsprozess bleibt konstant und gewährleistet so ein hohes Maß an Vertrauen in die Authentizität des Kunden.

Wie verbessern Lebendigkeitsprüfungen des Gesichts die Benutzererfahrung?

Die Lebenderkennung stellt sicher, dass die Nutzer anwesend sind und aktiv am Verifizierungsprozess teilnehmen, wodurch das Risiko betrügerischer Aktivitäten verringert wird.

1. Mühelose Authentifizierung

Lebenderkennung per Gesichtserkennung vereinfacht den Verifizierungsprozess und macht die Authentifizierung so einfach wie das Aufnehmen eines Selfies. Nutzer können ihre Identität durch natürliche Gesten wie Nicken, Blinzeln oder Lächeln bestätigen, wodurch das Merken langer und komplexer PINs oder Passwörter entfällt.

2. Nahtlose Transaktionen

Durch die Lebenderkennung per Gesicht werden Transaktionen schneller und unkomplizierter. Nutzer müssen sich lediglich anhand ihrer Gesichtszüge verifizieren, ohne einen langwierigen Authentifizierungsprozess durchlaufen zu müssen. Das macht das Verfahren bequemer und effizienter.

3. Echtzeitverifizierung

Die Lebenderkennung im Gesicht ermöglicht eine Echtzeit-Verifizierung und gewährleistet so eine schnelle Identitätsprüfung. Diese Funktion passt ideal zum schnellen Charakter digitaler Interaktionen und vermeidet unnötige Verzögerungen.

Wie kann Shufti helfen?

Shufti bietet aktive und passive Lebendigkeit des GesichtsWir minimieren das Betrugsrisiko im Fintech-Sektor und unterstützen die Branche bei der Einhaltung globaler regulatorischer Vorgaben. Wir optimieren den Verifizierungsprozess kontinuierlich, um ihn für unsere Kunden sicherer und reibungsloser zu gestalten. 

Hier sind zwei verschiedene Lebendigkeitsprüfungen, in die Sie je nach Ihren Präferenzen investieren können:

Aktive Verifizierung

• Direkte Kundeneinbindung bei der Lebenderkennung
• Aufforderungen zu bestimmten Aktionen, um Lebendigkeit zu zeigen
• Erhalten Sie sofortiges Feedback zur Gültigkeit der Identität der betreffenden Person.
• Umfassen Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), Kombination aus Passwörtern, Einmalpasswörtern (OTPs) oder Biometrie

Passive Verifikation

• Für die Lebendigkeitsprüfung ist keine Kundenbeteiligung erforderlich.
• Lebendigkeitsprüfung über Regierungsdatenbanken und Modelle des maschinellen Lernens (ML).
• Läuft im Hintergrund, ohne dass eine Benutzeraktion erforderlich ist.
• Die Aktivitäten der Nutzer werden kontinuierlich geprüft und analysiert, um eine fortlaufende Verifizierung und ein effektives Risikomanagement zu gewährleisten.
• Algorithmen des maschinellen Lernens und Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) lernen, auf neu auftretende Bedrohungen zu reagieren.

Doch wie steht es um die Entscheidung zwischen aktiven und passiven Lebendigkeitsprüfungen für Gesichter?