Détection du niveau de risque de fraude

Valide qu'une personne réelle effectue l'inscription en combinant Liveness avec l'Alerte comportementale — aucune capture de document ni identifiant gouvernemental requis.

Ce que ce cas d'usage résout

La détection du niveau de risque répond au défi de valider qu'une personne réelle effectue l'inscription, sans nécessiter de capture de document ni de vérification d'identité via un identifiant gouvernemental — le tout dans un seul processus.

En combinant Liveness avec l'Alerte comportementale, le pipeline confirme la présence d'une personne réelle devant la caméra et, simultanément, vérifie si ce visage porte des signaux de risque dans le réseau Unico. Le résultat est une décision d'onboarding basée sur la confiance comportementale, et non uniquement sur des données documentaires.

Utilisez ce cas d'usage lorsque :

• Votre activité souffre de fraudes où l'identité est légitime mais l'intention est criminelle.
• Vous devez identifier et bloquer les tentatives de fraude à l'identité où les utilisateurs ouvrent des comptes avec des identités synthétiques.
• Vous devez identifier et bloquer les attaques de comptes mule, où les utilisateurs ouvrent plusieurs comptes dans différentes institutions pour blanchir de l'argent.
• Vous souhaitez atténuer la fraude par épuisement en détectant les utilisateurs qui génèrent une hyperactivité soudaine dans le réseau.
• Votre modèle commercial exige que chaque individu détienne au maximum un compte actif par opérateur (ou par pays).

N'utilisez pas ce cas d'usage lorsque :

• Vous avez uniquement besoin de valider l'intégrité statique d'un document par rapport à une base de données gouvernementale → utilisez Onboarding.
• Vous avez uniquement besoin de savoir si ce visage est le même que celui qui a complété l'onboarding → utilisez Validation (1:1).

Capacités impliquées

Pipeline exécuté dans un seul processus :

LivenessClassification du risque de fraude

Capacité	Rôle dans le flux
Liveness (Facultatif)	Confirme que le selfie appartient à une personne vivante, atténuant les attaques par deepfake ou injection. Assure l'intégrité des données d'entrée avant l'analyse comportementale.
Classification du risque de fraude	Croise les données de transaction (visage, code, historique) avec l'historique du réseau global. Applique des modèles statistiques pour générer le niveau de risque final de cette transaction.

Prérequis

• Bearer token — Authentification OAuth2 via Client Credentials. Voir Authentification.
• APIKEY activée — Clé configurée pour V3 avec permission d'analyse comportementale. Voir Environnements.
• Clé primaire (subject.code) — L'identifiant effectuant la transaction : numéro de document, e-mail ou numéro de téléphone.

Maximiser la précision du niveau de risque

Il est fortement recommandé d'envoyer des métadonnées et du contexte avec la requête. Cela inclut les données d'inscription (nom, date de naissance, genre et autres informations), email, phone et clientReference. L'utilisation de notre solution Liveness enrichit également l'analyse avec le risque lié à l'appareil, la localisation et des signaux comportementaux supplémentaires.

Mise en œuvre étape par étape

Native

Intégration via SDK natif — la capture s'exécute dans votre application en utilisant le SDK Unico pour Android, iOS ou Flutter.

1. Installer le SDK — ajoutez la dépendance du SDK Unico pour votre plateforme. Consultez le guide de configuration pour Android, iOS ou Flutter.
2. Créer un processus — appelez Create Process avec la valeur flow appropriée et l'identifiant de l'utilisateur. Utilisez le token retourné pour initialiser le SDK.
3. Démarrer la capture — le SDK affiche l'interface caméra et effectue la détection de vivacité sur l'appareil, retournant le payload capturé.
4. Consulter le résultat — appelez Get Process pour récupérer les résultats de la capacité.
5. Appliquer les règles métier — évaluez les champs de la réponse pour approuver, refuser ou escalader.

Android

SDK Android natif pour la capture in-app.

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iOS

SDK iOS natif pour la capture in-app.

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Flutter

SDK Flutter multiplateforme pour la capture in-app.

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Web

Intégration via iFrame, Redirection ou Natif — Unico héberge l'interface de capture et vous recevez le résultat via polling.

1. Créer un processus — appelez Create Process avec la valeur flow appropriée et l'identifiant de l'utilisateur. La réponse inclut un userRedirectUrl.
2. Rediriger l'utilisateur — envoyez l'utilisateur vers userRedirectUrl. Unico affiche le parcours de capture. Ou utilisez webAppToken dans les applications natives.
3. L'utilisateur complète le parcours — après la capture, l'utilisateur est redirigé vers votre callbackUri.
4. Consulter le résultat — appelez Get Process pour récupérer les résultats de la capacité.
5. Appliquer les règles métier — évaluez les champs de la réponse pour approuver, refuser ou escalader.

Web

Intégration rapide via navigateur, sans installation requise.

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API

Intégration directe via l'API — capturez le selfie en utilisant le SDK Unico ou votre propre interface en suivant le Standard de capture, puis envoyez l'image directement à l'API Unico.

1. Capturer le selfie — utilisez le SDK Unico pour votre plateforme, ou créez votre propre interface en suivant le Standard de capture, pour obtenir une image de selfie répondant aux exigences de liveness.
2. Créer un processus — appelez Créer un processus avec la valeur flow appropriée, l'identifiant de l'utilisateur et le selfie en imagebase64.
3. Interroger le résultat — appelez Obtenir un processus pour récupérer les résultats de la capacité.
4. Appliquer les règles métier — évaluez les champs de la réponse pour approuver, refuser ou escalader.

API

Contrôle total sur le flux avec une intégration back-to-back.

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Gestion des erreurs

Code	Description
20807	Image hors standard HD (minimum 640×480).
20506	Le fichier Base64 dépasse la limite maximale prise en charge (800 Ko).
20507	Le champ subject.code est invalide.
20510	Le champ clientReference est invalide.
10201	L'en-tête APIKEY est invalide ou les identifiants n'ont pas la permission pour la couche Risk.