Адаптивная оценка мошенничества с Azure Functions и Didit (RU)

Масштабируемое обнаружение мошенничестваAzure Functions обеспечивают эластичную масштабируемость, необходимую для обработки больших объемов событий проверки личности в реальном времени, адаптируясь к меняющемуся спросу без ручного выделения ресурсов.

Адаптивная оценка в реальном времениСобытийно-ориентированная архитектура позволяет немедленно обрабатывать новые данные проверки, что позволяет динамически обновлять и корректировать оценки мошенничества, приводя к более точным и своевременным оценкам рисков.

Экономическая эффективностьБессерверные вычисления с Azure Functions означают оплату только потребляемых вычислительных ресурсов, значительно снижая эксплуатационные расходы по сравнению с традиционной, всегда включенной серверной инфраструктурой.

Повышенная безопасность с DiditПлатформа идентификации Didit на основе ИИ легко интегрируется в рабочие процессы обнаружения мошенничества, обеспечивая надежную проверку личности, пассивное и активное обнаружение живости, а также проверку AML для укрепления адаптивной оценки мошенничества с помощью надежных данных о личности.

Необходимость адаптивной оценки мошенничества в динамичной среде угроз

В современной цифровой экономике статические правила обнаружения мошенничества уже недостаточны. Мошенники постоянно совершенствуют свою тактику, что делает необходимым для бизнеса внедрение адаптивных систем оценки мошенничества. Эти системы учатся и корректируются в реальном времени на основе новых данных и возникающих закономерностей, чтобы точно выявлять и снижать риски. Традиционные, монолитные архитектуры часто с трудом справляются с этой потребностью в гибкости и масштабируемости. Решение заключается в использовании современных облачных подходов, в частности бессерверных событийно-ориентированных архитектур, для создания устойчивых и отзывчивых механизмов предотвращения мошенничества.

Адаптивная оценка мошенничества выходит за рамки простых проверок на основе правил. Она включает модели машинного обучения, которые непрерывно получают данные из различных источников — результатов проверки личности, истории транзакций, информации об устройстве и поведенческого анализа — для расчета динамической оценки риска для каждого пользователя или транзакции. Эта оценка затем определяет соответствующее действие, от беспрепятственного одобрения до запроса дополнительной проверки или даже полного отклонения. Задача состоит в эффективной и масштабируемой организации этого сложного потока данных и вычислений.

Бессерверная событийно-ориентированная архитектура: основа гибкости

Бессерверные вычисления, примером которых являются Azure Functions, обеспечивают идеальную основу для адаптивной системы оценки мошенничества. В событийно-ориентированной архитектуре определенные функции запускаются событиями — такими как отправка пользователем удостоверения личности для проверки, новая транзакция или подозрительная попытка входа. Эта модель предлагает несколько ключевых преимуществ:

• Эластичная масштабируемость: Azure Functions автоматически масштабируются вверх или вниз в зависимости от спроса, обрабатывая всплески активности без ручного вмешательства. Это крайне важно для обнаружения мошенничества, где трафик может быть непредсказуемым.
• Экономическая эффективность: Вы платите только за время вычислений, потребляемое вашими функциями, устраняя накладные расходы на управление простаивающими серверами.
• Разделение: Компоненты слабо связаны, что означает, что изменение в одной части системы (например, обновление модели оценки мошенничества) не влияет на другие, способствуя гибкости и упрощению обслуживания.
• Обработка в реальном времени: События обрабатываются по мере их возникновения, что позволяет обнаруживать мошенничество и реагировать на него почти в реальном времени.

Представьте себе сценарий, когда пользователь пытается зарегистрироваться. Инициируется событие, передающее данные пользователя и данные проверки в функцию Azure. Эта функция затем может организовать ряд проверок, включая вызов служб проверки личности, таких как Didit, и передачу результатов в модель машинного обучения для обновления оценки мошенничества пользователя. Весь этот процесс происходит за миллисекунды, обеспечивая бесперебойную работу пользователя при сохранении надежной безопасности.

Интеграция Didit для надежных сигналов проверки личности

В основе эффективной адаптивной системы оценки мошенничества лежат надежные данные о личности. Именно здесь Didit, платформа идентификации на основе ИИ, играет ключевую роль. Модульная архитектура Didit позволяет компаниям беспрепятственно интегрировать мощные примитивы проверки личности в свои бессерверные рабочие процессы, управляемые событиями. Когда событие запускает проверку личности, функция Azure может вызывать API Didit для выполнения ряда проверок:

• Проверка удостоверений личности (OCR, MRZ, штрих-коды): Didit точно извлекает и проверяет данные из государственных документов, обеспечивая их подлинность.
• Пассивная и активная проверка живости: Передовое обнаружение живости Didit предотвращает дипфейки и атаки с презентацией, подтверждая, что пользователь является реальным, присутствующим человеком. Это критически важно для предотвращения захвата учетных записей и мошенничества с синтетическими личностями.
• Сопоставление лиц 1:1: Сравнивая селфи с документом, Didit подтверждает, что человек, предъявляющий удостоверение личности, является его законным владельцем.
• Проверка и мониторинг AML: Для отраслей с высокой степенью регулирования Didit проверяет глобальные списки наблюдения и санкционные списки, предоставляя важные данные для оценки рисков.
• Анализ IP и информация об устройстве: Didit предоставляет важную информацию о подключении и устройстве пользователя, помогая обнаруживать использование VPN, прокси-серверов или подозрительные шаблоны устройств, которые часто указывают на мошенничество.

Результаты процессов проверки Didit — такие как оценки подлинности документов, результаты обнаружения живости и совпадения со списками наблюдения — затем передаются обратно в поток событий. Другая функция Azure может потреблять эти события, обогащая модель оценки мошенничества высокоточными сигналами идентификации, что приводит к более точным и адаптивным оценкам рисков.

Создание адаптивного конвейера оценки мошенничества с помощью Azure Functions и Didit

Типичный адаптивный конвейер оценки мошенничества с использованием Azure Functions и Didit может выглядеть следующим образом:

1. Прием событий: Действия пользователя (например, создание учетной записи, инициирование транзакции) запускают события, которые публикуются в Azure Event Hub или Service Bus.
2. Начальная обработка (Azure Function): Функция Azure запускается этими событиями. Она собирает начальные точки данных (например, IP-адрес, тип устройства) и вызывает API Didit для первоначальной проверки личности и обнаружения живости.
3. Обогащение и оценка данных (Azure Function): Результаты Didit, наряду с другими контекстными данными (например, историческим поведением пользователя, деталями транзакции), передаются другой функции Azure. Эта функция запускает модель машинного обучения для расчета обновленной оценки мошенничества. Анализ IP и информация об устройстве Didit могут быть интегрированы здесь для дальнейшего обогащения данных.
4. Принятие решения и действие (Azure Function): На основе оценки мошенничества конечная функция Azure запускает соответствующее действие: автоматическое одобрение, пометка для ручной проверки, запрос дополнительной проверки (например, подтверждение адреса через Didit) или блокировка действия.
5. Обратная связь: Результаты ручных проверок или последующих инцидентов мошенничества возвращаются в систему для переобучения модели машинного обучения, обеспечивая непрерывную адаптацию.

Этот модульный, событийно-ориентированный подход позволяет быстро итерировать и развертывать новые стратегии обнаружения мошенничества. Предприятия могут легко заменять или добавлять новые шаги проверки из обширного набора продуктов Didit, не нарушая работу всей системы.

Как Didit помогает

Didit — это платформа идентификации на основе ИИ, ориентированная на разработчиков, разработанная для бесшовной интеграции в современные, событийно-ориентированные архитектуры, подобные описанной. Наша модульная архитектура предоставляет подключаемые проверки личности, которые имеют решающее значение для адаптивной оценки мошенничества. С Didit вы получаете:

• Комплексная проверка личности: Используйте OCR, MRZ и сканирование штрих-кодов для надежной проверки документов, что является краеугольным камнем предотвращения мошенничества.
• Расширенное обнаружение живости: Боритесь со сложным мошенничеством с помощью пассивного и активного обнаружения живости, обеспечивая реальное присутствие пользователя.
• Точность на основе ИИ: Наша платформа построена на передовом ИИ, обеспечивая высокоточные результаты проверки, которые поступают в ваши модели оценки мошенничества.
• Модульность и гибкость: Интегрируйте только те примитивы идентификации, которые вам нужны, от сопоставления лиц 1:1 до проверки и мониторинга AML, а также проверки телефона и электронной почты, точно настраивая стратегию предотвращения мошенничества.
• Экономическая эффективность: Didit предлагает бесплатный Core KYC, оплату за проверку и отсутствие платы за установку, что делает его экономически обоснованным выбором для масштабируемых решений.

Предоставляя структурированные, высококачественные данные о личности в реальном времени, Didit позволяет вашим Azure Functions принимать более умные, быстрые и адаптивные решения по борьбе с мошенничеством, защищая ваш бизнес и клиентов от развивающихся угроз.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным тарифом Didit.