安全な世界のためのデジタル本人確認ソリューション

今日、企業は口座開設、ローン申請、サービス登録の際に、顧客の本人確認をリモートで行う必要があります。手作業による書類確認や知識ベースの質問といった従来の本人確認方法では、デジタルファーストな業務に求められるセキュリティと効率性の要件をもはや満たすことができません。

特に規制の厳しい業界の企業にとって、強力なデジタルアイデンティティの検証は法的要件となっています。これは顧客確認（KYC）プロセスの基盤であり、不正行為に対する保護手段であり、進化し続ける規制を遵守するための必須事項です。

この記事では、このトピックに関連する最も重要で今日的な疑問について取り上げます。

• デジタルアイデンティティの検証とは何か、そしてどのように機能するのか？

• なぜ最新のデジタルアイデンティティ検証への投資が企業にとって不可欠なのか？

• 企業は包括的な本人確認システムをどのように実装し、設計すべきか？

デジタル本人確認（DIV）とは、最初の登録やオンボーディングの際に、個人の物理的な立ち会いを必要とせずに、電子的に本人確認を行うプロセスです。対面でのチェックや紙の書類に依存する手動の本人確認とは異なり、DIVは自動化され、拡張性があり、エラーが発生しにくいという特徴があります。これにより、組織は運用上の手間を削減しながら、迅速に信頼を確立できます。

DIVは単一の方法ではありません。要求される保証レベル、規制の文脈（KYC、AML、GDPR、eIDAS）、そしてユースケース（例：銀行、eコマース、医療、国境管理）に応じて組み合わせることができる、さまざまな技術に及びます。

書類ベースの検証では、最初の顧客オンボーディング時に政府発行の身分証明書を分析し、その真正性を確認して検証済みデータを抽出します。使用される書類には、政府発行のID、公共料金の請求書、銀行の取引明細書、学歴証明書などがあります。最新のシステムでは、これらの書類に対して複数の層で分析を行います。

• OCR（光学文字認識）による印刷データの抽出と検証

• eパスポートや拡張IDのための機械読み取り領域（MRZ）とチップの読み取り

• ホログラム、バーコード、マイクロプリント、透かしなどのセキュリティ機能の検出

• AIを活用した偽造検出による改ざん、変更、合成書類の特定

• 通常2～5秒で結果が得られるリアルタイム処理

長所： 書類検証は、さまざまな業界や法域で規制当局に広く受け入れられています。 政府発行のIDは、コンプライアンスの枠組みが認める、標準化された権威ある本人確認の基盤を提供します。この技術は、本物の書類に対して高い精度率を誇り、世界中の複数の種類の書類を処理できます。確立されたベンダーエコシステムと明確なROI指標により、実装は簡単です。

限界： 成功は、画質、照明条件、ユーザーが鮮明な写真を撮影できるかどうかに大きく依存します。標準外の書類や破損した書類を処理すると、手動レビューのワークフローが発生し、自動化の利点が減少する可能性があります。書類のみの検証では、IDを提示している人物が正当な所有者であることを確認できないため、盗難または借用された資格情報に対する脆弱性が生まれます。書類のセキュリティ機能には地域差があるため、ベンダーによる継続的な更新やトレーニングが必要になる場合があります。

最も重要なのは、生成AIが書類検証の脅威の状況を根本的に変えてしまったことです。最新のAIモデルは、リアルなセキュリティ機能、本物そっくりのフォーマット、もっともらしい個人データを含む、見分けがつかないほどの偽の政府発行ID、運転免許証、パスポートを作成できるようになりました。従来の偽造とは異なり、AIはあらゆる個人プロファイルに合わせて高度な書類をリアルタイムで生成できるため、詐欺師がセキュリティシステムの適応を上回る速さで説得力のある偽物を作成できるという「いたちごっこ」を生み出しています。これにより、AIが主導する脅威環境において、書類のみの検証はますます信頼できなくなっています。

生体認証は、登録時に固有の身体的特徴（顔認識、指紋スキャン、音声認識、掌紋認証など）を分析して本人確認を行い、検証済みのID記録を作成します。これにより、人物とその主張するIDとの間に直接的なつながりが生まれます。

• 高度な照合アルゴリズムを用いて、ライブセルフィーとID写真を比較する顔認識

• 写真、ビデオ、ディープフェイクなどのなりすまし攻撃に対抗するためのライブネス検知（アクティブまたはパッシブ）

• 物理的な生体情報の取得を必要とする高セキュリティアプリケーションのための指紋登録

• 最高レベルのセキュリティ環境のための虹彩および網膜スキャン

• 電話ベースの本人確認シナリオのための音声生体認証登録

この本人確認における生体認証の利用は、パスキーで使われる生体認証とは根本的に異なります。パスキーは、ユーザーが自身のデバイスに対して認証を行うために生体認証（指紋、Face ID）を使用し、それによって秘密鍵へのアクセスを許可して便利なログインを可能にします。一方、本人確認における生体認証は、最初の登録時に個人の身体的特徴を本人確認書類と比較し、「この人物が主張する通りの人物である」ことを確認します。したがって、パスキーは認証を行い、生体認証は本人性の主張を検証するのです。

長所： 生体認証は、資格情報を提示している人物が物理的に存在し、主張する本人と一致していることの最も強力な証拠となります。最新の顔認識技術は、最適な条件下で高い精度を達成します。一度実装すれば効率的に拡張でき、継続的な運用コストは最小限です。

限界： パフォーマンスは、高齢者、特定の民族、顔を覆うものや眼鏡をかけている個人など、人口統計グループによって大きく異なり、エラー率が高くなることがあります。GDPRやBIPAなどのプライバシー規制は、生体認証データの収集と保管に関するコンプライアンスを複雑にします。環境要因（照明、カメラの品質、背景の騒音）も精度に影響を与える可能性があります。プライバシーへの懸念から生体認証の収集に抵抗するユーザーもおり、顧客向けのアプリケーションでの採用率に影響を与える可能性があります。AI分野の進歩以来、ディープフェイクも生体認証システムにとって深刻化する脅威となっています。これらのシステムは、ビデオ通話やライブネスチェック中に正当なユーザーを説得力のある形で偽装するリアルタイムのビデオディープフェイクを作成できるようになりました。これらのAIによって生成された攻撃は、自然な頭の動き、まばたきのパターン、顔の表情をシミュレートすることで、従来のライブネス検知を回避できます。ディープフェイク技術がより利用しやすく、洗練されるにつれて、生体認証システムは本物の人間の存在とAIが生成した合成メディアとを区別するという課題に直面しており、なりすまし防止アルゴリズムと検出メカニズムの絶え間ない更新が求められています。

この方法は、登録プロセス中に連絡先情報とデバイスの所有権を検証することで本人確認を行います。

• 通信事業者のデータベースと所有者記録に対するSIMと携帯電話番号の検証

• 確認プロセスを通じたメールアドレスの検証

• 登録時の不正検出のための、ブラウザ設定、ハードウェア特性、ネットワークパターンを分析するデバイスフィンガープリンティング

• 通信事業者のデータベースを通じた電話番号の所有権検証

• サイレントネットワーク認証： ユーザーの操作なしに、企業のネットワーク、WiFiインフラ、または通信事業者のシステムに対してバックグラウンドで自動認証を行うことで、デバイスの資格情報を検証します

長所： ユーザーはこれらの方法に慣れており、一般的に手間がかからないため、高い完了率をサポートします。電話とメールの検証は、特別なハードウェアを必要とせずに、幅広いユーザー層をカバーします。確立されたインフラとベンダーサポートにより、実装コストは比較的低く抑えられます。

限界： 電話番号のリサイクルにより、以前に割り当てられた番号を受け取った不正なユーザーにアクセスが許可されてしまう可能性があります。デバイスフィンガープリンティングはプライバシーに関する懸念を引き起こし、ブラウザ自動化ツールを使用する高度な攻撃者によって回避される可能性があります。SIMスワップの脆弱性は、電話ベースの検証方法を危険にさらす可能性があります。また、AIを活用したブラウザ自動化は、登録時に数千もの現実的でありながら偽のデバイスフィンガープリントを体系的に生成し、ブラウザ設定やハードウェア特性の分析に依存する不正検出システムを圧倒する可能性があります。

このアプローチは、最初の検証時に、外部の権威ある情報源や過去のデータリポジトリと照合して、本人性の主張を検証します。

• Experian、Equifax、TransUnionなどの記録と個人情報を照合する信用情報機関による検証

• 国民IDデータベース、有権者登録、公的記録にアクセスする政府登録簿のチェック

• AML/PEPデータベース、OFACリスト、法執行機関の記録を含む制裁およびウォッチリストのスクリーニング

• 電話番号の所有権とアカウント詳細を確認する通信データベースの検証

• 郵便サービスや公共事業会社の記録に対する住所検証

長所： これらのチェックは、広範なカバレッジと歴史的な深さを持つ、確立された権威あるデータソースを活用します。特にKYC/AML要件については、既存のコンプライアンスワークフローとの統合が簡単です。

限界： データの品質は、地理的地域や人口統計グループによって大きく異なり、新興市場ではカバレッジが限られています。特に若年層や頻繁に引っ越しをする人々については、情報が古かったり不完全だったりすることがあります。プライバシー規制により特定のデータベースへのアクセスが制限され、検証オプションが限られます。信用情報が少ない、またはデジタルフットプリントが限られている正当なユーザーの場合、誤検知が発生する可能性があります。

最新の検証システムは、登録プロセス中にリスクを評価し、適切な検証の厳格さを決定します。

• デバイスの特性、IPの地理位置情報、検証中の行動パターンを分析する不正検出

• 複数のデータソースにわたる本人情報の一貫性チェック

• 短時間に連続して行われる検証試行を検出するための速度チェック

• AIを使用して捏造されたIDの組み合わせを特定する合成アイデンティティ検出

長所： このアプローチは、追加の精査が必要な高リスクの登録を特定することで、最初の検証時のセキュリティを強化します。疑わしい申請に集中的な検証を重点的に行う一方で、正当なユーザーのオンボーディングを効率化することで、リソースの割り当てがより効率的になります。

限界： 実装には、データ分析能力やリアルタイム処理システムなど、大規模な技術インフラが必要です。検証の決定に異議が唱えられた場合、複雑なシステムは監査や規制当局への説明が困難になる可能性があります。

最新の本人確認アーキテクチャは、外部の検証プロバイダーや新しい標準を活用することができます。

• 信頼できる外部プロバイダー（銀行、政府機関）からの検証済みIDの受け入れ

• EUのeIDAS、北欧のBankID、インドのAadhaar、エストニアのe-Residencyなどの国のeIDスキーム

• 再利用可能な検証を可能にする検証可能な資格情報（VC）と分散型識別子（DID）

• 暗号化セキュリティで検証済み資格情報を保存するデジタルIDウォレット

長所： これらのアプローチは、信頼できる情報源から既存の検証済みIDを受け入れることで、検証の負担を大幅に軽減します。本人確認を専門プロバイダーにアウトソースすることで、規制遵守が容易になります。より多くのサービスが同じ資格情報を受け入れるようになると、ネットワーク効果が価値を生み出します。

限界： エコシステムは依然として断片化されており、異なるIDスキームやウォレットプロバイダー間の相互運用性は限られています。組織は、受け入れることを選択したIDプロバイダーの信頼性と財務安定性を評価する必要があります。技術的な統合は複雑になる可能性があり、暗号プロトコルや新しい標準に関する専門知識が必要です。

人工知能は、デジタル本人確認の脅威の状況を根本的に変え、ほんの数年前には事実上不可能だった課題を生み出しました。以前は、高度な書類偽造には以下が必要でした。

• 特殊な機器

• 犯罪ネットワーク

• 多大な時間の投資

一方、なりすまし攻撃は、盗まれた物理的な書類や基本的な写真加工に依存していました。今日、生成AIにより、詐欺師はリアルなセキュリティ機能ともっともらしい個人データを完備した、説得力のある偽の政府発行ID、パスポート、運転免許証をリアルタイムで作成できます。同時に、ディープフェイク技術は、検証通話中に自然な動きや表情をシミュレートし、生体認証のライブネス検知を回避するライブビデオのなりすましを生成できます。AIを活用した自動化が何千ものユニークでリアルなブラウザ設定を生成し、不正検出システムを圧倒する可能性があるため、デバイスフィンガープリンティングでさえ新たな脆弱性に直面しています。これは、リソース集約型で専門的な不正行為から、AIツールにアクセスできる誰でも即座に高度な偽造品を製造できる、民主化され拡張性のある攻撃への根本的な転換を表しています。

不適切な本人確認システムは、直接的な不正損失を超える測定可能なコストを課します。これらの影響を理解することは、技術投資の決定と実装の優先順位付けの基礎となります。

現在の不正統計は、時代遅れの検証システムを持つ組織が直面しているリスクの規模を示しています。

• なりすまし詐欺による総損失額（2024年）：アメリカの成人を対象に470億ドル

• アカウント乗っ取り詐欺：156億ドルの損失

• 新規口座開設詐欺：62億ドル（いずれのカテゴリーも前年比で大幅な増加を示しています）

• 平均データ侵害コスト：488万ドル（2023年から10%増加）

これらの数字は、財務に即座に影響を与える、直接的で測定可能な損失を表しています。しかし、間接的なコストは、運用上の非効率性や顧客の離脱を通じて、直接的な不正損失の3～5倍を超えることがよくあります。

顧客獲得への影響： 銀行業界では、検証の手間が原因で、顧客のほぼ25%がオンボーディングプロセスを断念しています。登録が1件放棄されるごとに、数千ドルに相当する顧客生涯価値が失われ、無駄になったマーケティング獲得コストによってさらに悪化します。

手動処理費用： 従来の検証には人的介入が必要であり、ビジネスの成長に伴ってうまく拡張できません。手動レビューには、従業員の総人件費を含めると1件あたり35～85ドルのコストがかかり、ピーク時には追加費用が発生します。

• 顧客をいらだたせ、収益認識を遅らせる処理の遅延

• 通常の運用費を2倍にする可能性のあるスタッフの残業代

• 過労のチームがプレッシャーの下でより多くのミスを犯すことによる品質の低下

規制遵守のオーバーヘッド： 組織は、監査準備、文書化、規制報告に多大なリソースを投入する必要があります。GDPR、KYC、AMLコンプライアンスのための管理オーバーヘッドは、特に検証プロセスに自動化と監査可能性が欠けている場合、IT予算のかなりの部分を消費する可能性があります。

金融サービス： 最も高い直接的な不正リスクに直面しており、規制上の罰金は数百万ドルに達します。たった一度のコンプライアンス違反が、堅牢な検証システムの実装コストを超える運用上の制限を引き起こす可能性があります。

医療： 本人確認の失敗は、財務的な結果に加えて患者の安全にも影響します。医療IDの盗難事件は、広範な是正措置を必要とし、潜在的な賠償責任のリスクを生み出します。

Eコマース： チャージバックや顧客体験の低下による影響を受けます。不正な取引にはそれぞれ、初期損失に加えて、チャージバック手数料、管理オーバーヘッド、および決済処理業者による制限の可能性があります。

重要業績評価指標（KPI）： 組織は、検証システムの有効性を定量化するために、これらの指標を追跡すべきです。

• 不正削減率：新規口座開設詐欺の改善を目標とする

• 処理時間短縮：エンドツーエンドの検証速度の改善を測定する

• 顧客完了率：オンボーディング成功率の改善を追跡する

• コンプライアンス監査の指摘事項：規制上の例外の削減を監視する

世界中の規制の枠組みは、厳格な本人確認要件を導入しており、違反には重大な罰則が科せられます。

欧州連合：

• eIDAS 2.0が加盟国全体でデジタルID要件を拡大

• GDPRの施行がIDデータの保護に重点を置く

• AML6指令が顧客デューデリジェンス要件を強化

米国：

• 各州のプライバシー法が、まだら模様のID保護要件を生み出している

• 金融セクターのガイダンスが検証の近代化を強調

• 連邦政府契約業者に対する強化された検証義務

アジア太平洋：

• シンガポールのデジタルIDフレームワークが地域の標準を設定

• インドのデジタルIDインフラが検証アプローチに影響

• 中国のサイバーセキュリティ法がデータローカライゼーションと検証要件を課す

規制違反は、直接的な罰金にとどまらず、事業運営に影響を与える運用上の混乱にまで及びます。

金銭的罰則： GDPRの罰金は2,000万ユーロまたは全世界の売上高の4%に達します。最近の施行事例は、規制当局がID関連の違反に対して最大罰則を科す意思があることを示しています。

運用上の制限： コンプライアンス違反は、取引量の制限、新規顧客獲得の凍結、内部リソースを消費する強化された監査要件、そして競争上の地位を損なう公的報告義務を引き起こします。

洗練されたAIを活用した脅威と厳格な規制要件が合わさることで、場当たり的で断片的な本人確認アプローチはもはや通用しない環境が生まれています。

現代の本人確認には、単一の方法に依存するのではなく、戦略的な技術の組み合わせが必要です。この章では、セキュリティの有効性と運用の実用性のバランスをとった、包括的な検証システムの設計に焦点を当てます。

効果的な本人確認システムは、登録中に複数の検証方法を順次使用し、各層が異なる攻撃ベクトルと障害モードに対処します。このアプローチにより、1つの検証方法が侵害されたり失敗したりしても、追加の安全策が確保されます。

最も堅牢な実装は、通常、以下の3つのコア層を組み合わせます。

1. 書類検証：政府発行の資格情報を通じて本人確認の基盤を確立する

2. 生体認証：物理的な人物を主張されたIDに結びつける

3. リスク評価：登録の状況と行動パターンを評価する

各層は独立して機能できますが、それらを組み合わせた効果は、個々のコンポーネントの合計を大幅に上回ります。

最新のシステムは、ユーザープロファイルの完全性、書類の品質、リスク指標など、複数の要因に基づいて登録中の検証の厳格さを調整します。標準的な登録では基本的な書類と生体認証が必要になるかもしれませんが、高リスクのプロファイルでは包括的なマルチモーダル検証がトリガーされます。

堅牢なアーキテクチャには、主要な検証方法を完了できないユーザーのための複数の経路が含まれます。これには、標準的な政府発行IDを持っていないユーザーのための代替書類タイプ、視覚障害のあるユーザーのための音声検証、または自動システムが処理できないエッジケースのための手動レビュープロセスなどが含まれる場合があります。

効果的な多層検証の鍵は、リスクの状況と規制要件に基づいて、異なる検証方法をインテリジェントに組み合わせることにあります。

高度な検証システムは、登録中に複数の信号を同時に処理して適切な検証要件を決定する意思決定エンジンを採用しています。

• ブラウザの特性と位置情報を分析するデバイスインテリジェンス

• 複数のデータソースにわたる本人情報の一貫性チェック

• 過去の登録データを使用した不正パターンの検出

• 複数の検証技術を組み合わせた書類の真正性スコアリング

これらのエンジンにより、システムは正当なユーザーには手間のかからない体験を提供し、疑わしい登録には強化された精査を適用することができます。

組織は、包括的な機能を内製するのではなく、外部の検証プロバイダーを活用することが増えています。このフェデレーションアプローチには、いくつかの利点があります。

• 専門知識： サードパーティのプロバイダーは本人確認に特化しており、多くの場合、内製よりも高い精度を達成します

• 共有インテリジェンス： 検証ネットワークは、組織横断的な脅威インテリジェンスから恩恵を受けます

• コンプライアンスの簡素化： 確立されたプロバイダーは、通常、複数の規制の枠組みへの準拠を維持しています

適切な検証アーキテクチャは、組織固有のリスクプロファイル、ユーザーベース、および規制要件に依存します。

検証技術を選択する前に、既存システムとの統合要件を評価します。

• ID・アクセス管理（IAM）との統合： 検証結果は、既存のユーザー管理システムと統合する必要があります

• 顧客関係管理（CRM）との接続性： 検証データは、顧客記録に自動的に入力されるべきです

• 不正管理システムとの連携： 検証結果は、既存の不正検出システムにフィードされるべきです

効果的な検証システムには、複数の側面での継続的な測定と最適化が必要です。

セキュリティの有効性：

• 偽陽性率（正当なユーザーが誤って拒否される）

• 偽陰性率（不正なユーザーが誤って承認される）

• 合成アイデンティティの検出率

ユーザーエクスペリエンスの品質：

• さまざまなユーザーセグメントでの検証完了率

• 検証プロセス完了までの平均時間

• 検証体験に対するユーザー満足度スコア

運用効率：

• 手動介入なしで完了した検証の割合

• さまざまな方法での検証あたりのコスト

• ピーク負荷時のシステムの可用性とパフォーマンス

検証可能な資格情報（VC）は、現代の組織が直面する2つの根本的な課題、すなわちデータ責任の削減とユーザーエクスペリエンスの向上に対応します。この技術は、検証を「障壁」から「実現要因」へと転換させる戦略的なシフトを表しています。

顧客の本人確認を必要とするすべての組織は、個人情報を独立して収集、検証、保管しなければなりません。これにより、いくつかのビジネス上の問題が生じます。

• 機密性の高い個人情報を保管することによるデータ責任のリスク

• 顧客の増加に比例して増大する検証コスト

• 繰り返される検証プロセスによるユーザーの手間

• 複数のデータ保護規制にまたがるコンプライアンスの複雑さ

検証可能な資格情報により、組織は基礎となる個人データを収集または保管することなく、本人情報や属性を確認できます。ユーザーは、検証済みの資格情報を安全なデジタルウォレットに保持し、各取引で必要な情報のみを選択的に共有します。

VCエコシステムには、暗号プロトコルを通じて連携する3つの当事者が関与します。

• 発行者（Issuer）： ユーザーの本人情報/属性を検証し、デジタル署名された資格情報を発行する信頼できる組織

• 保有者（Holder）： 安全なデジタルウォレットに資格情報を保管し、いつ、どのように情報を共有するかを管理する個人

• 検証者（Verifier）： 独立した検証を行う代わりに、資格情報に対する発行者のデジタル署名を暗号技術で検証する組織

このモデルは、検証の負担をすべての組織から専門の発行者に移し、同時にユーザーに個人データの管理権を与えます。

VCは、複数のタッチポイントで同じ属性の繰り返し検証が必要なシナリオで、即時のビジネス価値を提供します。

金融サービス - KYCプロセス： 金融機関は、信頼できる発行者から検証済みの資格情報を受け入れることができ、規制遵守を維持しながら、オンボーディング時間を数日から数分に短縮できます。

医療 - 患者ID： 患者は検証済みの健康資格情報を保持し、繰り返しの本人確認や保険の検証プロセスなしに、異なる医療提供者間でシームレスなアクセスが可能になります。

雇用 - 専門資格： 求職者は、検証済みの学歴、資格、職歴の資格情報を提示し、雇用主は発行機関に連絡することなく即座に検証できます。

現代の本人確認の実装には、明確なフェーズ、組織的な能力、およびパフォーマンス測定を伴う構造化された計画が必要です。

コアチームの構成：

• IDアーキテクト： システム設計と統合

• セキュリティアナリスト： 脅威の検出とリスク評価

• コンプライアンスマネージャー： 規制遵守と監査への備え

• UXデザイナー： 顧客体験の最適化

• ビジネスアナリスト： 検証とビジネス成果の結びつけ

主要な統合ポイント：

• 検証ワークフロー統合のための顧客オンボーディングシステム

• 記録の自動入力のための顧客データプラットフォーム

• 不正検出統合のためのリスク管理システム

• 監査証跡維持のためのコンプライアンス報告システム

継続的改善の要素：

• 四半期ごとの技術動向レビュー

• 新しい要件を取り入れた年次戦略更新

• 新たな不正手口に対する脅威監視

• 能力調整のための規制変更管理

戦略的な本人確認の実装は、セキュリティを強化し、顧客体験を向上させ、包括的な計画と体系的な実行を通じて競争上の優位性を生み出す、デジタルビジネストランスフォーメーションの基盤となります。

デジタルの世界は、信頼の性質を根本的に変えました。従来の手動による本人確認方法は、現代の詐欺の規模と巧妙さに対抗するにはもはや不十分であり、どの企業も許容できないレベルの顧客の手間を生み出します。強化されたデジタル本人確認を取り入れることは、単なる防御策ではありません。

最新のDIV技術に適応できない企業は、増大する複合的なリスクに直面するでしょう。それは、詐欺やデータ侵害による財務損失の増大、規制違反による深刻な金銭的・評判上のペナルティ、そして顧客の手間や離反による収益の損失です。デジタル本人確認への戦略的な投資を行うべき時は今であり、それは今日のリスクを軽減するためだけでなく、将来に向けた強靭で拡張性のあるビジネスを構築するためでもあります。この記事では、以下の疑問についても取り上げました。

デジタル本人確認とは何か、そしてどのように機能するのか？ デジタル本人確認は、オンボーディング時に自動化された書類分析、生体認証、データベースチェック、リスク評価を用いて、個人の本人確認を電子的に行います。

なぜ最新のデジタル本人確認への投資が企業にとって不可欠なのか？ 不十分な検証システムは、企業に年間470億ドルの不正損失をもたらし、それに加えて顧客の離脱や規制上の罰金など、最新システムの投資コストを上回る損害を与えます。

企業は包括的な本人確認システムをどのように実装し、設計すべきか？ 企業は、書類検証、生体認証、リスク評価を組み合わせた階層型セキュリティを用い、リアルタイムの意思決定エンジンと継続的なパフォーマンス監視を導入すべきです。