मुख्य सामग्री पर जाएं
धोखाधड़ी जोखिम स्तर पहचान

Liveness और Behavioral Alert के संयोजन से पंजीकरण करने वाले वास्तविक व्यक्ति की पुष्टि करता है — दस्तावेज़ कैप्चर या सरकारी पहचानकर्ता की कोई आवश्यकता नहीं।

यह उपयोग मामला क्या हल करता है​

धोखाधड़ी जोखिम स्तर पहचान उस चुनौती को हल करती है जहाँ यह सत्यापित करना होता है कि एक वास्तविक व्यक्ति पंजीकरण कर रहा है, बिना दस्तावेज़ कैप्चर या सरकारी पहचानकर्ता के माध्यम से पहचान सत्यापन की आवश्यकता के — यह सब एक ही प्रक्रिया में।

Liveness को Behavioral Alert के साथ जोड़कर, पाइपलाइन कैमरे के सामने एक वास्तविक व्यक्ति की उपस्थिति की पुष्टि करती है और साथ ही यह जांचती है कि उस चेहरे में Unico नेटवर्क में जोखिम संकेत हैं या नहीं। परिणाम एक ऑनबोर्डिंग निर्णय है जो व्यवहार संबंधी विश्वास पर आधारित है, न कि केवल दस्तावेज़ी डेटा पर।

इस उपयोग मामले का उपयोग तब करें जब:

  • आपका ऑपरेशन ऐसे धोखाधड़ी से पीड़ित है जहाँ पहचान वैध है लेकिन इरादा आपराधिक है।
  • आपको सिंथेटिक पहचान के साथ खाते खोलने वाले उपयोगकर्ताओं के पहचान धोखाधड़ी के प्रयासों की पहचान करना और उन्हें ब्लॉक करना हो।
  • आपको Mule Account हमलों की पहचान करना और उन्हें ब्लॉक करना हो, जहाँ उपयोगकर्ता धन शोधन के लिए विभिन्न संस्थाओं में कई खाते खोलते हैं।
  • आप Bust-out Fraud को कम करना चाहते हैं, नेटवर्क में अचानक अत्यधिक गतिविधि उत्पन्न करने वाले उपयोगकर्ताओं का पता लगाकर।
  • आपके व्यवसाय मॉडल के लिए आवश्यक है कि प्रत्येक व्यक्ति के पास अधिकतम प्रति ऑपरेटर एक सक्रिय खाता (या प्रति देश) हो।

इस उपयोग मामले का उपयोग तब न करें जब:

  • आपको केवल किसी सरकारी डेटाबेस के विरुद्ध दस्तावेज़ की स्थैतिक अखंडता को सत्यापित करना हो → ऑनबोर्डिंग का उपयोग करें।
  • आपको केवल यह जानना हो कि क्या यह चेहरा वही है जिसने ऑनबोर्डिंग पूरी की → 1:1 सत्यापन का उपयोग करें।

शामिल क्षमताएं​

एक ही प्रक्रिया में निष्पादित पाइपलाइन:

Livenessधोखाधड़ी जोखिम वर्गीकरण
क्षमताप्रवाह में भूमिका
Liveness (वैकल्पिक)पुष्टि करता है कि सेल्फी एक जीवित व्यक्ति की है, deepfake या injection हमलों को कम करता है। व्यवहार विश्लेषण से पहले इनपुट की अखंडता सुनिश्चित करता है।
धोखाधड़ी जोखिम वर्गीकरणवैश्विक नेटवर्क इतिहास के साथ लेनदेन डेटा (चेहरा, कोड, इतिहास) का परस्पर संदर्भ लेता है। उस लेनदेन के लिए अंतिम जोखिम स्तर उत्पन्न करने के लिए सांख्यिकीय मॉडल लागू करता है।

पूर्वापेक्षाएं​

  • Bearer token — Client Credentials के माध्यम से OAuth2 प्रमाणीकरण। देखें प्रमाणीकरण।
  • APIKEY सक्षम — V3 के लिए व्यवहार विश्लेषण अनुमति के साथ कॉन्फ़िगर की गई कुंजी। देखें परिवेश।
  • प्राथमिक कुंजी (subject.code) — लेनदेन करने वाला पहचानकर्ता: दस्तावेज़ संख्या, ईमेल, या फ़ोन नंबर।
जोखिम स्तर की सटीकता अधिकतम करें

अनुरोध के साथ मेटाडेटा और संदर्भ भेजने की अत्यधिक अनुशंसा की जाती है। इसमें पंजीकरण डेटा (नाम, जन्म तिथि, लिंग, और अन्य जानकारी), email, phone, और clientReference शामिल हैं। हमारे Liveness समाधान का उपयोग डिवाइस जोखिम, स्थान, और अतिरिक्त व्यवहार संबंधी संकेतों के साथ विश्लेषण को समृद्ध करता है।

चरण-दर-चरण कार्यान्वयन​

नेटिव SDK के माध्यम से एकीकरण — Android, iOS या Flutter के लिए Unico SDK का उपयोग करके आपके ऐप के अंदर कैप्चर चलता है।

  1. SDK इंस्टॉल करें — अपने platform के लिए Unico SDK dependency जोड़ें। Android, iOS या Flutter के लिए setup गाइड देखें।
  2. एक process बनाएं — उपयुक्त flow मान और उपयोगकर्ता के पहचानकर्ता के साथ Create Process को कॉल करें। SDK को initialize करने के लिए लौटाए गए token का उपयोग करें।
  3. कैप्चर शुरू करें — SDK कैमरा UI रेंडर करता है और on-device liveness detection करता है, जो कैप्चर किया गया payload लौटाता है।
  4. परिणाम क्वेरी करें — क्षमता परिणाम प्राप्त करने के लिए Get Process को कॉल करें।
  5. व्यावसायिक नियम लागू करें — अनुमोदित करने, अस्वीकार करने या escalate करने के लिए प्रतिक्रिया फ़ील्ड का मूल्यांकन करें।
Android

इन-ऐप कैप्चर के लिए Native Android SDK।

अवलोकन देखें
iOS

इन-ऐप कैप्चर के लिए Native iOS SDK।

अवलोकन देखें
Flutter

इन-ऐप कैप्चर के लिए cross-platform Flutter SDK।

अवलोकन देखें
अंतिम अपडेट को