Технологии повышения конфиденциальностиОжидается более широкое внедрение технологий, которые минимизируют раскрытие данных при проверке личности.

Верификация на основе ИИИИ будет играть ключевую роль в оптимизации проверки личности и более эффективном выявлении мошенничества.

Децентрализованная идентификация (DID)Решения для децентрализованной идентификации получат распространение, предоставляя пользователям больше контроля над своими персональными данными.

Удобство для пользователей Пользователи будут требовать беспрепятственных процессов проверки личности, которые минимизируют вмешательство. Модульная архитектура Didit позволяет компаниям создавать индивидуальные, удобные для пользователя процессы проверки.

Рост технологий повышения конфиденциальности

В 2024 году конфиденциальность станет первостепенной задачей. Пользователи все больше обеспокоены тем, как их данные собираются, хранятся и используются. Это стимулирует внедрение технологий повышения конфиденциальности (PET) в сфере цифровой идентификации. Такие методы, как доказательства с нулевым разглашением, гомоморфное шифрование и безопасные многосторонние вычисления, набирают обороты. Эти технологии позволяют компаниям проверять атрибуты личности без прямого доступа к конфиденциальным данным или их хранения.

Например, пользователь может доказать, что ему больше 21 года, не раскрывая свой точный возраст, или подтвердить свой адрес, не раскрывая полную историю проживания. Такой подход не только защищает конфиденциальность пользователей, но и снижает риск утечки данных и нарушений соответствия требованиям. Компании, использующие PET, получат конкурентное преимущество, укрепляя доверие клиентов, заботящихся о конфиденциальности.

ИИ и машинное обучение: повышение эффективности проверки и безопасности

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) революционизируют проверку цифровой идентификации. Системы на основе ИИ могут анализировать огромные объемы данных для выявления мошеннических действий, проверки подлинности документов и повышения точности биометрической аутентификации. В 2024 году мы можем ожидать появления еще более сложных решений на основе ИИ, которые смогут адаптироваться к меняющейся тактике мошенничества и обеспечивать оценку рисков в режиме реального времени.

Например, ИИ можно использовать для анализа биометрических данных лица для обнаружения живости и предотвращения атак с использованием дипфейков. Его также можно использовать для оценки риска, связанного с конкретной транзакцией, на основе различных факторов, таких как местоположение, устройство и поведение пользователя. Обнаружение пассивной и активной живости Didit — мощный инструмент для предотвращения мошенничества и обеспечения целостности процесса проверки.

Кроме того, ИИ может автоматизировать многие ручные процессы, связанные с проверкой личности, такие как проверка документов и ввод данных. Это не только снижает затраты и повышает эффективность, но и сводит к минимуму риск человеческой ошибки. Проверка идентификаторов Didit использует ИИ для автоматизации проверки документов, извлечения данных из идентификаторов с использованием OCR, MRZ и сканирования штрих-кодов с высокой точностью.

Появление децентрализованной идентификации

Децентрализованная идентификация (DID) — это смена парадигмы в нашем представлении о цифровой идентификации. Вместо того чтобы полагаться на централизованные органы для выдачи и управления удостоверениями, DID дает людям возможность контролировать свои собственные персональные данные. В 2024 году мы увидим растущее внедрение решений DID, особенно в отраслях, где конфиденциальность и безопасность данных имеют решающее значение, таких как здравоохранение, финансы и правительство.

DID основаны на технологии блокчейн, которая обеспечивает безопасную и неизменяемую запись атрибутов личности. Пользователи могут выборочно раскрывать свои данные полагающимся сторонам, не раскрывая ненужную информацию. Такой подход не только повышает конфиденциальность, но и снижает риск кражи личных данных и утечки данных.

Хотя DID все еще находится на ранней стадии развития, она обладает потенциалом для преобразования ландшафта цифровой идентификации. Компаниям следует начать изучение решений DID и подумать о том, как они могут интегрировать их в свои существующие системы управления идентификацией.

Спрос на удобство для пользователей

В современном цифровом мире пользователи ожидают бесперебойной и беспроблемной работы. Это относится и к проверке личности. Пользователи с меньшей вероятностью завершат транзакцию или зарегистрируются в службе, если процесс проверки личности является обременительным или отнимает много времени. В 2024 году компании должны уделять первоочередное внимание удобству пользователей при разработке процессов проверки личности.

Это означает сведение к минимуму количества необходимых шагов, предоставление четких и кратких инструкций и предоставление нескольких вариантов проверки. Например, пользователи должны иметь возможность подтвердить свою личность, используя различные методы, такие как биометрическая аутентификация, проверка документов или аутентификация на основе знаний.

Компаниям также следует рассмотреть возможность использования методов адаптивной аутентификации, которые динамически корректируют уровень безопасности в зависимости от риска, связанного с конкретной транзакцией или пользователем. Это обеспечивает более удобную работу пользователя, сохраняя при этом высокий уровень безопасности. Модульная архитектура Didit позволяет компаниям создавать индивидуальные процессы проверки, адаптированные к их конкретным потребностям и предпочтениям пользователей.

Как Didit помогает

Didit находится в авангарде революции в области цифровой идентификации, предлагая комплексный набор решений, которые решают ключевые тенденции и проблемы 2024 года. Платформа Didit на основе искусственного интеллекта предоставляет компаниям инструменты, необходимые для безопасной, эффективной и конфиденциальной проверки личности. С помощью Didit компании могут:

• Внедрять технологии повышения конфиденциальности для защиты пользовательских данных.
• Использовать ИИ и машинное обучение для выявления мошенничества и повышения точности проверки.
• Создавайте удобные пользовательские интерфейсы с настраиваемыми процессами проверки.
• Подтвердите возраст с помощью Age Estimation, сохраняющей конфиденциальность.
• Проверяйте документы с помощью ID Verification (OCR, MRZ, штрих-коды).
• Предотвращайте мошенничество с помощью обнаружения пассивной и активной живости.
• Обеспечьте соответствие требованиям с помощью AML Screening & Monitoring.

Модульная архитектура Didit позволяет компаниям подключать и использовать проверки личности, организовывать риски и автоматизировать доверие. Наш подход, ориентированный на разработчиков, обеспечивает мгновенный доступ к песочнице, общедоступную документацию и чистые API. Кроме того, Didit предлагает бесплатную основную версию KYC и модель ценообразования с оплатой за успешную проверку без платы за настройку.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с помощью бесплатного уровня Didit.