Автоматизированное исправление при проверке личности: повышение эффективности и точности

Автоматизированное исправление для помеченной проверки личности относится к программной обработке и разрешению проверок личности, которые изначально не прошли или были помечены для рассмотрения, без необходимости прямого вмешательства человека на каждом этапе. Этот подход использует предопределенные правила, вторичные источники данных или модели машинного обучения для автоматического разрешения распространенных проблем, минимизируя очереди ручной проверки и ускоряя процесс верификации.

Проблема помеченных проверок личности

Даже при наличии самых сложных систем проверки личности, определенный процент проверок неизбежно будет помечен для дальнейшего рассмотрения. Эти пометки могут возникать по разным причинам:

• Расхождения в данных: Незначительные несоответствия между предоставленной информацией и авторитетными источниками данных (например, перепутанная цифра в адресе, девичья фамилия, которая не была обновлена).
• Проблемы с качеством документов: Размытые изображения, блики или плохое освещение во время захвата документа, затрудняющие автоматический анализ.
• Особые случаи: Лица со сложными именами, нестандартными адресами или из регионов с менее оцифрованными записями.
• Ложные срабатывания: Законопослушные пользователи, которые из-за определенного шаблона данных или временной аномалии вызывают предупреждение о мошенничестве.

Каждый помеченный случай обычно требует ручной проверки, что является ресурсоемким, трудоемким и подверженным человеческим ошибкам. Для бизнеса это означает более медленное подключение, разочарованных клиентов и увеличение операционных расходов. Для сотрудников по комплаенсу это означает отставание в рассмотрении дел и потенциальные задержки в соблюдении нормативных требований KYC (Знай своего клиента) и KYB (Знай свой бизнес).

Что такое автоматизированное исправление?

Автоматизированное исправление при проверке личности — это стратегическое внедрение технологий для автоматического решения и устранения этих помеченных проверок. Вместо немедленной маршрутизации каждого помеченного случая к аналитику-человеку, автоматизированная система пытается собрать дополнительную информацию, применить альтернативные методы проверки или переоценить исходные данные, используя более гибкие параметры.

Основные компоненты автоматизированного исправления

1. Логика на основе правил: Предопределенные правила определяют, как должны обрабатываться конкретные пометки. Например, если несоответствие адреса незначительно (например, «Улица» вместо «Ул.»), система может автоматически попытаться повторно проверить, используя нормализованный адрес.
2. Вторичные источники данных: Если первичные проверки не проходят, система может автоматически запрашивать дополнительные, альтернативные источники данных для подтверждения элементов личности. Это могут быть публичные записи, кредитные бюро или другие доверенные базы данных.
3. Модели машинного обучения: ИИ и машинное обучение могут анализировать закономерности в ранее разрешенных помеченных случаях, чтобы предсказать вероятность ложного срабатывания или предложить наиболее эффективный путь исправления. Они также могут улучшить анализ документов для преодоления незначительных проблем с качеством.
4. Последовательные рабочие процессы проверки: Систему можно настроить для попытки серии шагов проверки. Если первоначальная проверка документа не проходит, она может автоматически запустить проверку живости, за которой следует проверка на основе знаний, прежде чем перейти к ручной проверке.
5. Нормализация и очистка данных: Автоматизированные инструменты могут стандартизировать входные данные (например, адреса, имена) для уменьшения расхождений, которые вызывают пометки.

Преимущества внедрения автоматизированного исправления при проверке личности

1. Повышение эффективности и ускорение подключения

Автоматически разрешая значительную часть помеченных случаев, компании могут значительно сократить количество ручных проверок. Это означает более быстрое подключение для законных клиентов, что приводит к улучшению пользовательского опыта и более высоким показателям конверсии.

2. Повышенная точность и снижение ошибок

Автоматизированные системы могут обрабатывать огромные объемы данных и применять последовательную логику без усталости или предвзятости. Это снижает вероятность человеческих ошибок в процессах проверки и гарантирует, что законные клиенты не будут ошибочно помечены как мошенники, минимизируя ложные срабатывания.

3. Снижение операционных затрат

Меньшее количество ручных проверок напрямую приводит к сокращению потребностей в персонале и снижению операционных расходов, связанных с проверкой личности. Ресурсы могут быть перераспределены на более сложные расследования мошенничества или поддержку клиентов.

4. Улучшенное соответствие и управление рисками

Автоматизированное исправление помогает поддерживать соответствие таким нормативным актам, как AML (борьба с отмыванием денег), обеспечивая тщательные и последовательные проверки личности. Это позволяет командам по комплаенсу сосредоточиться на случаях высокого риска, которые действительно требуют экспертного человеческого суждения, а не на рутинных расхождениях.

5. Масштабируемость

По мере роста бизнеса увеличивается объем проверок личности. Автоматизированное исправление легко масштабируется, справляясь с пиками спроса без пропорционального увеличения человеческих ресурсов.

Практическое применение автоматизированного исправления

Рассмотрим платформу электронной коммерции, подключающую новых продавцов, или финансовое учреждение, открывающее новые счета. И то, и другое требует надежной проверки личности. Без автоматизированного исправления небольшое несоответствие адреса или неидеальное сканирование удостоверения личности может остановить процесс подключения, требуя от агента поддержки связаться с пользователем, запросить новые документы и вручную проверить обновленную информацию.

При автоматизированном исправлении, если первоначальное сканирование удостоверения личности размыто, система может автоматически предложить пользователю повторно загрузить его с улучшенными инструкциями. Если адрес не совпадает идеально, она может перепроверить его с помощью вторичной базы данных и, если будет найдено совпадение с высокой степенью достоверности, автоматически одобрить проверку. Только действительно неоднозначные или высокорисковые случаи будут затем переданы человеку.

Интеграция автоматизированного исправления в ваш рабочий процесс

Внедрение автоматизированного исправления требует гибкой инфраструктуры проверки личности. Ищите решения, которые предлагают:

• Настраиваемые рабочие процессы: Возможность проектировать и корректировать потоки проверки на основе уровней риска и конкретных бизнес-правил.
• Множественные источники данных: Доступ к широкому спектру данных о личности и сигналам мошенничества, помимо просто проверки документов.
• API-First дизайн: Простая интеграция с существующими системами для программного запуска шагов исправления.
• Детальная отчетность: Информация о том, почему проверки помечаются и как выполняются шаги исправления.

Didit предлагает инфраструктуру для идентификации и предотвращения мошенничества, разработанную с учетом этой гибкости. Наша платформа позволяет интегрировать более 1000 источников данных и открытый рынок модулей, что позволяет создавать сложные, автоматизированные рабочие процессы для проверки пользователей (KYC), проверки бизнеса (KYB) и мониторинга транзакций.

Например, если первоначальная проверка документа не проходит из-за незначительной проблемы, вы можете настроить Didit на автоматический запуск вторичной проверки с использованием другого модуля или на запрос у пользователя дополнительной информации, и все это в рамках одного вызова API. Эта возможность распространяется на весь жизненный цикл идентификации – Authenticate -> Verify -> Monitor.

{
  "check_id": "didit_check_12345",
  "status": "flagged",
  "reason_code": "DOCUMENT_QUALITY_LOW",
  "remediation_options": [
    {
      "type": "request_rescan",
      "prompt_text": "Пожалуйста, повторно загрузите ваше удостоверение личности, обеспечив хорошее освещение и четкость."
    },
    {
      "type": "secondary_data_check",
      "data_points": ["address", "date_of_birth"]
    }
  ]
}

Приведенный выше пример JSON иллюстрирует, как система может пометить документ и предложить варианты исправления программно, позволяя вашему приложению действовать на них автоматически без вмешательства человека.

Ключевые выводы

• Автоматизированное исправление при проверке личности систематически разрешает помеченные проверки личности с использованием правил, вторичных данных или машинного обучения.
• Это значительно сокращает потребность в ручных проверках, ускоряя подключение клиентов и повышая операционную эффективность.
• Преимущества включают повышенную точность, снижение затрат, улучшенное соответствие и расширенную масштабируемость.
• Гибкая инфраструктура идентификации и предотвращения мошенничества имеет решающее значение для эффективной реализации.

Часто задаваемые вопросы

В: В чем основное различие между автоматизированным исправлением и простым повторным запуском неудачной проверки?

О: Автоматизированное исправление выходит за рамки простого повторного запуска. Оно включает в себя интеллектуальное принятие решений, использование альтернативных данных, различных методов проверки или управляемого взаимодействия с пользователем для решения проблемы, а не просто повторение того же неудачного процесса.

В: Может ли автоматизированное исправление полностью исключить ручные проверки?

О: Хотя автоматизированное исправление может значительно сократить объем ручных проверок, оно вряд ли полностью их исключит. Сложные или высокорисковые случаи, которые выходят за рамки предопределенных правил или порогов достоверности машинного обучения, по-прежнему будут требовать экспертного человеческого суждения.

В: Как автоматизированное исправление помогает с ложными срабатываниями?

О: Используя вторичные проверки и машинное обучение для оценки контекста пометок, автоматизированное исправление может различать подлинные индикаторы мошенничества и невинные расхождения, тем самым уменьшая количество законных пользователей, ошибочно помеченных.

В: Подходит ли автоматизированное исправление для всех типов проверки личности?

О: Да, оно очень полезно как для проверки пользователей (KYC), так и для проверки бизнеса (KYB), а также для постоянного мониторинга транзакций и проверки кошельков (KYT (Знай свою транзакцию)). Принципы применимы везде, где данные о личности должны быть проверены, а потенциальные проблемы эффективно решены.

Didit предоставляет инфраструктуру для реализации сложных рабочих процессов автоматизированного исправления при проверке личности. С помощью одного API вы получаете доступ к более чем 1000 источников данных и рынку модулей, что позволяет вам адаптировать процесс проверки к вашим точным потребностям. Наши публичные тарифы с оплатой по мере использования и отсутствие минимальных требований, а также 500 бесплатных проверок каждый месяц делают его доступным для предприятий любого размера. Полная проверка личности начинается всего с 0,30 доллара США.

Начните работу с Didit

Didit — это инфраструктура для идентификации и предотвращения мошенничества — один API, публичные тарифы с оплатой по мере использования и 500 бесплатных проверок каждый месяц. Добавьте проверку пользователей в свой рабочий процесс и интегрируйте ее за 5 минут.

• Проверка пользователей — посмотрите, как это работает и сколько стоит.
• Прочитайте документацию — справочник по API и руководство по интеграции.
• Начните бесплатно — 500 проверок каждый месяц, кредитная карта не требуется.