Создание кастомной системы оценки рисков с использованием телеметрических данных мобильных SDK (RU)

Проактивное выявление мошенничестваТелеметрические данные мобильных SDK предоставляют обширные данные в реальном времени о поведении пользователей и характеристиках устройств, что позволяет проактивно выявлять и предотвращать попытки мошенничества, прежде чем они нанесут ущерб вашему бизнесу.

Улучшенное принятие решенийИнтегрируя телеметрию с другими проверками личности, компании могут создавать более точные профили рисков, что приводит к принятию более обоснованных решений при регистрации пользователей и мониторинге транзакций.

Бесперебойный пользовательский опытХорошо спроектированная система оценки рисков, использующая мобильную телеметрию, может снизить трение для легитимных пользователей, автоматизируя доверие, при этом незаметно передавая подозрительные случаи для дальнейшего рассмотрения, не нарушая общего опыта.

Модульный подход DiditAI-нативная, модульная платформа идентификации Didit позволяет компаниям легко интегрировать и организовывать различные точки данных, включая мобильную телеметрию, в настраиваемые рабочие процессы, предлагая беспрецедентную гибкость и контроль над стратегиями управления рисками с помощью Free Core KYC и без платы за установку.

Мощь телеметрии мобильных SDK в предотвращении мошенничества

В современном цифровом мире мобильные устройства часто являются основным интерфейсом для взаимодействия пользователей, от банковских операций до социальных сетей. Это повсеместное распространение делает их золотой жилой для данных, которые могут быть решающими при создании сложных систем оценки рисков. Телеметрия мобильных SDK относится к сбору данных с устройства пользователя и его взаимодействия с приложением через комплект для разработки программного обеспечения (SDK). Речь идёт не просто об идентификации устройства; это понимание контекста, поведения и потенциальных аномалий, которые сигнализируют о мошенничестве. Точки данных могут варьироваться от идентификаторов устройств, версий операционных систем и сетевой информации до более тонких индикаторов, таких как показания акселерометра, шаблоны касаний и время, проведённое на определённых экранах.

При создании настраиваемой системы оценки рисков эти телеметрические данные становятся мощным инструментом. Они позволяют компаниям выйти за рамки статических проверок и перейти к динамической оценке рисков в реальном времени. Например, внезапное изменение местоположения устройства в сочетании с новым IP-адресом может быть помечено как подозрительное, даже если пользователь предоставляет правильные учётные данные. Аналогично, необычно быстрое заполнение формы может указывать на бота, в то время как последовательные, естественные паттерны взаимодействия будут указывать на легитимного пользователя. Модульная архитектура Didit разработана для приёма и обработки таких разнообразных потоков данных, что делает её идеальной основой для такой системы.

Сбор и проектирование телеметрических функций для оценки рисков

Первым шагом в использовании телеметрии мобильных SDK является эффективный сбор данных. Хорошо спроектированный SDK будет собирать релевантные, соответствующие требованиям конфиденциальности данные без значительного влияния на производительность приложения. Ключевые категории данных включают снятие отпечатков устройства (идентификаторы оборудования, ОС, установленные приложения), сетевой анализ (IP-адрес, тип соединения, обнаружение VPN), поведенческую биометрию (скорость набора текста, паттерны прокрутки, отслеживание взгляда) и факторы окружающей среды (часовой пояс, языковые настройки). Крайне важно обеспечить соответствие этого сбора данным правилам защиты данных, таким как GDPR и CCPA.

После сбора необработанные телеметрические данные необходимо преобразовать в значимые функции для системы оценки рисков. Это «проектирование функций» — это то, где происходит волшебство. Например, вместо простого регистрации идентификатора устройства вы можете создать такие функции, как «возраст устройства» (как долго устройство было связано с этим пользователем), «количество устройств, используемых» этим пользователем, или «отклонение от типичной скорости взаимодействия». Для предотвращения мошенничества бесценны функции, указывающие на активность бота (например, идеальные нажатия кнопок, быстрое заполнение форм) или использование эмулятора. AI-нативные возможности Didit превосходно справляются с обработкой этих сложных функций, интегрируя их в надёжные оценки рисков и улучшая такие решения, как ID Verification и Passive & Active Liveness detection.

Разработка и внедрение вашей настраиваемой системы оценки рисков

Создание самой системы оценки рисков включает определение правил, моделей и логики оркестровки. Настраиваемая система оценки рисков — это не просто один алгоритм; это система, которая объединяет различные проверки и точки данных для генерации всеобъемлющей оценки риска или решения. Это часто включает многоуровневый подход:

1. Система на основе правил: Установите чёткие, заранее определённые правила, основанные на известных паттернах мошенничества (например, «пометить, если IP-адрес из страны с высоким риском И устройство новое»).
2. Модели машинного обучения: Обучите модели на исторических данных для выявления тонких, сложных паттернов, указывающих на мошенничество. Это может включать обнаружение аномалий, модели классификации для вероятности мошенничества или даже прогностические модели для будущего риска мошенничества.
3. Оркестровка: Динамически комбинируйте эти правила и модели. Низкий балл риска может привести к немедленному одобрению, средний балл — к дополнительным шагам проверки (например, 1:1 Face Match или Proof of Address от Didit), а высокий балл — к ручной проверке или полному отклонению.

Прелесть настраиваемой системы оценки рисков заключается в её адаптивности. По мере развития тактик мошенничества вы можете обновлять правила и переобучать модели. Оркестрированные рабочие процессы Didit предоставляют идеальную среду без кода для разработки и развёртывания этих многоступенчатых процессов верификации личности, позволяя компаниям легко комбинировать KYC, проверки возраста, AML-скрининг (с использованием Didit's AML Screening & Monitoring) и настраиваемые узлы логики. Этот визуальный конструктор гарантирует, что даже сложные последовательности верификации могут управляться без значительных усилий по разработке.

Интеграция и оптимизация производительности

Успешное внедрение настраиваемой системы оценки рисков в значительной степени зависит от бесшовной интеграции и непрерывной оптимизации. Мобильный SDK должен эффективно передавать телеметрические данные на ваш бэкэнд или непосредственно на платформу идентификации, такую как Didit. Обработка в реальном времени имеет решающее значение для немедленной оценки рисков в критические моменты, такие как регистрация или транзакции. Задержка должна быть минимизирована для обеспечения плавного пользовательского опыта.

После развёртывания необходимы постоянный мониторинг и оптимизация. Анализируйте производительность вашей системы оценки рисков — её ложноположительные и ложноотрицательные показатели. Собирайте отзывы от команд ручной проверки. Используйте эти данные для уточнения ваших правил, улучшения ваших моделей машинного обучения и настройки пороговых значений для разных уровней риска. A/B-тестирование различных правил или версий моделей может помочь выявить наиболее эффективные стратегии. Подход Didit, ориентированный на разработчиков, с его чистыми API и мгновенной "песочницей", облегчает быструю итерацию и интеграцию, позволяя компаниям быстро адаптировать свои стратегии рисков и гарантировать, что их процессы верификации личности всегда находятся на переднем крае предотвращения мошенничества.

Как Didit помогает

Didit — это AI-нативная, ориентированная на разработчиков платформа идентификации, разработанная для того, чтобы дать компаниям возможность создавать сложные, настраиваемые системы оценки рисков с использованием телеметрии мобильных SDK и других примитивов идентификации. Наша открытая, модульная архитектура позволяет легко интегрировать разнообразные источники данных и организовывать сложные рабочие процессы верификации, адаптированные к вашему уникальному аппетиту к риску. С Didit вы можете:

• Организовывать рабочие процессы: Используйте наш визуальный конструктор без кода для объединения различных проверок, включая анализ мобильной телеметрии, верификацию личности (OCR, MRZ, штрих-коды), пассивную и активную проверку живости, сопоставление лиц 1:1, AML-скрининг и мониторинг, а также проверку телефона и электронной почты в динамические, многоступенчатые процессы идентификации.
• Использовать AI-нативные возможности: Воспользуйтесь преимуществами передового машинного обучения для обнаружения мошенничества, выявления аномалий и интеллектуальной оценки рисков, что позволяет принимать более точные решения на основе обширных телеметрических данных.
• Настраивать с помощью белой маркировки: Полностью брендируйте процесс верификации в соответствии с вашей корпоративной идентичностью, обеспечивая бесперебойный и надёжный пользовательский путь, даже когда требуются дополнительные шаги верификации.
• Создавать настраиваемые анкеты: Разрабатывайте динамические формы для сбора дополнительной контекстно-зависимой информации, что ещё больше обогащает вашу оценку рисков и усилия по соблюдению требований.
• Пользоваться экономически эффективной моделью: Начните бесплатно верифицировать личности с нашим Free Core KYC. Наша модель оплаты за успешную проверку и отсутствие платы за установку гарантируют, что вы платите только за то, что используете, делая расширенную верификацию личности доступной для компаний любого размера.

Didit предоставляет базовую инфраструктуру для преобразования необработанных телеметрических данных мобильных устройств в действенную информацию, позволяя вам автоматизировать доверие, снижать мошенничество и обеспечивать соответствие требованиям без ущерба для пользовательского опыта.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно верифицировать личности с бесплатным тарифом Didit.