Das im März 2021 gestartete Projekt FIFRAUD, bei dem es darum ging, wirksamere Methoden zur Aufdeckung von Identitätsbetrug zu finden, indem bestehende Datenbanken miteinander abgeglichen wurden, anstatt sich auf einmalig übermittelte Kundendaten zu verlassen, wurde zu einem überwältigenden Erfolg erklärt.
Im Rahmen des von der Region Bretagne kofinanzierten und in Zusammenarbeit mit dem Forschungsinstitut b<>com durchgeführten Projekts wurden nach einer Forschungsphase von 16 Monaten bahnbrechende Funktionen zur Betrugsbekämpfung in unsere Lösungen zur Identitätsüberprüfung implementiert.
Über die Daten hinaus denken.
Traditionell wurde der Identitätsüberprüfungsprozess nur anhand der Informationen durchgeführt, die der Benutzer in der Onboarding-Phase angab. Der Prozess beinhaltete keinen Abgleich mit älteren Daten.
Einige Arten von Betrug sind jedoch nicht leicht zu erkennen und werden erst beim Vergleich mit früher eingereichten Identitätsdokumenten deutlich, da Betrüger manchmal Identitätselemente von einem Versuch zum nächsten wiederverwenden. Für sich genommen können sich diese Vorfälle der Entdeckung entziehen, und erst beim Vergleich mit früher verwendeten Identitätsdokumenten werden sie als betrügerisch eingestuft.
Das Ziel des FIFRAUD-Projekts war es, eine effiziente Lösung für diese Herausforderung zu finden.
Ehrgeizige Forschung in die Produktion integriert.
Eines der Hauptziele des Projekts war die Minimierung falscher Ablehnungen (fälschlicherweise als betrügerisch eingestufte Dokumente) bei gleichzeitiger Maximierung echter Ablehnungen (zu Recht als betrügerisch eingestufte Dokumente). Angesichts der neu eingeführten Funktionalität bestand eine der größten Herausforderungen des FIFRAUD-Projekts darin, sicherzustellen, dass der Identitätsüberprüfungsprozess mit IDCheck.io weiterhin in weniger als 10 Sekunden abgeschlossen werden kann.
Ein wichtiger Schritt zur Erreichung der Ziele und zur Überwindung der Herausforderungen war die Entwicklung eines maschinellen Lernalgorithmus, der einen schnellen und präzisen Vergleich zwischen bestimmten Identitätselementen des eingereichten Dokuments mit denselben Elementen von Identitätsdokumenten in der Datenbank des Kunden ermöglicht, nachdem der Kunde seine Zustimmung erteilt hat. Das Biometrie-Forschungsteam von IDnow war in der Lage, eine innovative und extrem schnelle Vergleichsmethode (1 Millisekunde pro Vergleich) für die Erkennung von betrügerischen Identitätselementen zwischen neuen und bestehenden Dokumenten vorzuschlagen.
Im Rahmen des Projekts wurden bei einer eingehenden Analyse der Datenbank über einen Zeitraum von 14 Tagen fünf Wiederholungsbetrüger aufgespürt, von denen jeder mehrere Dokumente mit gemeinsamen Elementen einreichte. Dank der Analyse von Dokumenten mit Querverweisen stieg die Aufdeckung betrügerischer Dokumente auf ein Niveau, das über dem Marktstandard liegt, während die Quote der falschen Zurückweisungen (d. h. Dokumente, die als betrügerisch angesehen werden, obwohl sie es nicht sind) deutlich unter der Zielquote gehalten werden konnte.
Seit dem Abschluss des FIFRAUD-Forschungsprojekts Ende 2022 haben mehrere unserer Kunden die bewährten und verbesserten Funktionen zur Betrugsbekämpfung implementiert, um Betrug zu erkennen und ihren Identitätsprüfungsprozess weiter zu verbessern.
Aufgrund des Erfolgs des FIFRAUD-Projekts wurde die Forschung erweitert, um zusätzliche Identitätselemente in den Vergleichsschritt des Prozesses aufzunehmen.
Erfahren Sie mehr über unsere hochgradig konfigurierbare Plattform für den Identitätsnachweis.
