Trends in identiteitsverificatie om online fraude tegen te gaan

Geautomatiseerde identiteitsverificatie kan een belangrijke rol spelen bij fraudebestrijding.

Fraudebestrijding speelt een belangrijke rol bij het voorkomen van internetfraude en oplichting. Systemen voor online fraudebestrijding zijn hierbij essentieel. ID verificatie dragen aanzienlijk bij aan fraudepreventie. Het afgelopen jaar was een zware strijd tegen online fraude, waarbij bijna 1 miljard persoonsgegevens werden gestolen. Met aanzienlijke datalekken, waaronder de Marriott-datalek, Amazons fraude met verkopers en De SamSam-ransomware-infectie in AtlantaHet landschap voor cyberbeveiliging en fraudebestrijding moet daarom voortdurend in ontwikkeling blijven. 

Naarmate cyberdreigingen steeds geavanceerder worden, verwachten zowel klanten als medewerkers dat de technologische ontwikkelingen oplossingen bieden om deze effectief aan te pakken. Identity and Access Management (IAM)-systemen moeten continu verbeteren om frauduleuze activiteiten te voorkomen. Effectieve IAM wordt door bedrijven gebruikt om diverse doelen te bereiken, waaronder het beheren van identiteiten, het verifiëren van gebruikers en het beheren van de toegang tot applicaties en API's (Application Programming Interface).

De toekomst van identiteitsverificatiesystemen hangt af van de hoeveelheid en soorten online fraude die plaatsvinden. Cybercriminaliteit en fraude vertonen tot nu toe geen tekenen van afname. Daarom blijft de toekomst van online identiteitsverificatie zich ontwikkelen en verbeteren. De trends die we in de toekomst in het landschap van identiteitsverificatie kunnen verwachten, zijn onder andere:

Evoluerende methoden voor identiteitsverificatie

Identiteitsverificatie of -authenticatie is altijd al een vereiste geweest, waarbij mensen fysiek aanwezig moesten zijn om hun identiteit te verifiëren. Financiële instellingen, banken, overheidsinstanties en winkeliers hebben altijd al fysiek identiteitsbewijs van klanten of gebruikers geëist. Maar sinds de opkomst van e-commerce is het voor bedrijven steeds moeilijker geworden om fraude op te sporen. Het internettijdperk heeft producten en diensten toegankelijker gemaakt dan ooit tevoren. Waarom zouden methoden voor identiteitsverificatie dan achterblijven?

Naarmate geavanceerde technologische oplossingen, aangedreven door kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning, terrein winnen op de markt, zijn er ook nieuwe methoden voor identiteitsverificatie ontstaan. Naar verwachting zullen deze oplossingen en systemen de komende jaren alleen maar groeien. Ze zullen naar verwachting ook de manier veranderen waarop mensen hun identiteit online of op andere manieren delen.

Naarmate de behoefte aan fysieke interacties bij het uitvoeren van transacties afneemt, worden er alternatieven ontwikkeld voor identiteitsverificatie. De behoefte aan verificatiesystemen zoals op kennis gebaseerde authenticatie (KBA) neemt af omdat ze kwetsbaar blijken te zijn. Daarom moeten er verificatiemaatregelen worden ontwikkeld die een betere verbinding tot stand brengen tussen de autoriteiten en het bedrijfsleven.

Wachtwoordloze authenticatiemethoden

Het aanmaken en onthouden van unieke wachtwoorden is voor online gebruikers altijd al lastig geweest. Meer dan tien jaar geleden analyseerde Bill Gates al dat authenticatie op basis van wachtwoorden in de loop der tijd achterhaald zou raken. En inderdaad, het lijkt erop dat wachtwoorden alleen niet voldoende zijn om cybercriminelen af ​​te schrikken. Bovendien bepaalt het type online activiteit ook de vereiste beveiliging. Oplichters betalen geen rekeningen online en bestellen geen kleine, onbeduidende dingen. Naar verwachting zullen authenticatiemaatregelen zich verder ontwikkelen, waarbij authenticatie zonder wachtwoorden zal worden gebruikt voor triviale en risicoarme activiteiten.

Bedrijven zoals VEON, Microsoft, Accenture en Capgemini zijn erin geslaagd geavanceerde systemen voor identiteits- en toegangsbeheer te ontwikkelen die gebruikmaken van cloudautomatisering. mobiel inloggen zonder wachtwoord die de uitdagingen van identiteitsdiefstal en cyberbeveiliging aankunnen.

Gedragsanalyse en machinaal leren

Naarmate de toepassingen van AI en machine learning-technologie zich steeds verder uitbreiden, zijn ook systemen voor identiteitsverificatie getransformeerd om bedrijven betere en uitgebreidere informatie over hun klanten te bieden. Bedrijven verzamelen en gebruiken steeds vaker klantgegevens om inzichten te verkrijgen voor marketingcampagnes, de klantenservice te verbeteren en fraude te bestrijden. Gedragsanalyse maakt gebruik van complexe machine learning-algoritmen om het koopgedrag van een klant te analyseren. Dergelijke systemen zijn afhankelijk van enorme hoeveelheden data. Ze gebruiken transactiegegevens om verdachte activiteiten te detecteren. Op basis van het eerdere gedrag van een gebruiker kan het systeem bepalen of een transactie frauduleus is. Als er verdachte activiteiten op een klantaccount worden gedetecteerd, wordt dit gemeld aan het bedrijf, dat vervolgens de nodige maatregelen neemt.

Biometrische verificatie wordt steeds gebruikelijker.

Online bedrijven en financiële instellingen maken steeds vaker gebruik van multifactor- of meerlaagse authenticatiesystemen. Nu smartphones gezichtsherkenning online tot een gangbare technologie hebben gemaakt, wordt gezichtsbiometrie de standaard voor online identiteitsverificatie bij bedrijven. Net zoals de vingerafdrukauthenticatie een vlucht nam, wint ook gezichtsbiometrie aan populariteit. gezichtsherkenning De komende jaren zullen veel bedrijven gebruikmaken van identiteitsverificatiemethoden.

Niet elk bedrijf beschikt over de middelen en technologie om geautomatiseerde identiteitsverificatiesystemen te implementeren. Shufti is een identiteitsverificatieservice die realtime verificatieresultaten levert voor documentverificatie, gezichtsherkenning en AML-screening. Het biedt uitgebreide fraudebeschermingsdiensten via een compleet KYC-pakket.