基于风险的身份验证：更智能的身份核验

身份验证 (IDV) 是现代企业的重要组成部分，可以防止欺诈并确保合规性。 然而，对 IDV 采取一概而论的方法——对每位用户都要求进行相同的严格检查——既成本高昂，又会损害用户体验。 解决方案？基于风险的身份验证 (RBA)。 这种策略以用户分群和细粒度的风险评分为动力，允许企业根据与每位用户和每笔交易相关的感知风险动态调整 IDV 的级别。 本文探讨了如何实施复杂的 RBA 策略，以获得更高效、更有效的 IDV 流程。

关键要点 1：传统的 IDV 效率低下且成本高昂。 基于风险的身份验证将验证工作重点放在最需要的地方，从而降低低风险用户的摩擦，并提高高风险用户的安全性。

关键要点 2：有效的用户分群是 RBA 的基础。 根据行为、人口统计数据和交易记录对用户进行分组，可以实现定制的安全协议。

关键要点 3：风险评分提供对风险的动态评估，从而可以实时调整 IDV 流程。 这确保了最佳安全性，而不会牺牲用户体验。

关键要点 4：实施分层安全，结合多种验证方法，可以加强对日益复杂欺诈企图的防御。

“一刀切”IDV 存在的问题

多年来，企业一直依赖于标准化的 IDV 流程。 无论用户的风险状况如何，每个人都面临着相同的障碍——提交身份证明文件、完成活体检测，并可能接受具有侵入性的审查。 这种方法存在几个缺点：

• 高成本：每个 IDV 步骤都会产生成本。 将这些成本普遍应用到低风险用户身上是浪费的。
• 摩擦和放弃：复杂的 IDV 流程会令合法用户感到沮丧，导致购物车放弃和转化率降低。 研究表明，每次增加一个验证步骤，转化率就会下降 15-20%。
• 糟糕的用户体验：对所有用户一视同仁，忽视了某些用户风险极低的事实。
• 无法有效对抗复杂的欺诈：欺诈者善于绕过标准的 IDV 检查。

用户分群：了解您的客户

朝向 RBA 的第一步是将您的用户群划分为有意义的细分。 分群应基于与风险相关的因素。 以下是一些关键的分群标准：

• 地理位置：来自高风险司法管辖区的用户可能需要更严格的验证。
• 交易金额：较高价值的交易需要更严格的审查。
• 用户行为：新用户、从不同设备访问的用户或表现出可疑活动的用户应被标记。
• 帐户历史记录：长期、受信任的客户应该比新注册用户体验更少的摩擦。
• 行业/用例：高风险行业（例如，在线赌博、加密货币）需要更严格的 IDV。

例如，从熟悉的设备在低风险国家/地区进行 10 美元的购买的用户可能只需要电子邮件验证。 相反，试图从高风险地区的 VPN 进行 10,000 美元交易的新用户需要进行完整的身份验证，包括活体检测和潜在的反洗钱审查。

风险评分：量化威胁

用户分群后，风险评分系统会分配一个数值，代表欺诈活动的可能性。 该分数是根据多种因素计算得出的，包括用于分群的因素以及实时数据点，例如 IP 地址、设备指纹和行为生物特征。

强大的风险评分引擎应：

• 动态：随着新信息的出现，分数应实时更新。
• 可定制：企业应能够根据其特定的风险承受能力调整不同因素的权重。
• 集成多个数据源：结合内部数据与外部欺诈情报源。

使用 RBA 实施分层安全

分层安全对于缓解不断演变的欺诈威胁至关重要。 RBA 充当编排层，根据用户的风险评分确定应用哪些安全措施。 以下是一种潜在的分层方法：

• 低风险（分数 0-30）：电子邮件或短信验证。
• 中等风险（分数 31-60）：具有基本数据提取的身份证明文件验证。
• 高风险（分数 61-80）：身份证明文件验证、活体检测和面部匹配。
• 非常高的风险（分数 81-100）：欺诈分析师的手动审查，可能结合其他数据点。

这种方法确保了高风险用户面临彻底的审查，而低风险用户则体验到无缝的入职流程。 结果是提高了安全性、降低了成本并改善了客户满意度。

Didit 如何提供帮助

Didit 的一体化身份平台专为实施基于风险的身份验证而设计。 我们的平台提供：

• 模块化架构：选择 18 多个可组合模块（IDV、活体检测、反洗钱等）以构建自定义验证流程。
• 工作流程构建器：根据风险评分和用户细分，可视化地设计和自动化验证路径。
• 实时风险评分：与 Didit 的风险引擎集成或连接您自己的。
• 全面的数据：访问详细的风险见解和分析，以优化您的 RBA 策略。
• 可扩展性：轻松适应不断变化的欺诈模式和业务需求。

通过利用 Didit 的平台，企业可以显著减少欺诈损失，提高转化率，并改善整体用户体验。

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不要让“一刀切”的 IDV 策略阻碍您的业务发展。 拥抱基于风险的身份验证的力量，并解锁更安全、更高效、更以客户为中心的验证流程。

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