In een tijdperk waarin technologie vooruit gaat met de snelheid van het licht, is cybercriminaliteit nog opvallender geworden. Eén van de meest voorkomende vormen is identiteitsdiefstal. Volgens een onderzoek van Javelin Strategy & Research is, in 2021, de identiteit van meer dan 40 miljoen Amerikaanse consumenten gestolen.
Tegelijkertijd worden meer en meer gegevens online opgeslagen, zoals de persoonlijke gegevens van klanten. Dit vereist een strengere controle en bescherming van je beveiligingssystemen, om te voorkomen dat fraudeurs toegang krijgen tot privégegevens en om er zeker van te zijn dat mensen zijn wie ze beweren te zijn.
Jaren lang voorzag het scannen van vingerafdrukken de wereld van goede beveiliging en was het, in de meeste gevallen, het favoriete type biometrische verificatie. Sindsdien hebben de technologieën zich echter verder ontwikkeld, waardoor we snellere, gebruiksvriendelijkere en toegankelijkere manieren hebben gekregen om de identiteit van mensen te verifiëren. Een goed voorbeeld van zo’n technologie is gezichtsherkenning.
Sinds de eerste introductie is gezichtsherkenning enorm populair geworden, vooral onder smartphone-gebruikers. Apple implementeerde deze methode, Face ID, in al hun producten en verklaarde bij de lancering dat het tot 20 keer veiliger was dan hun vorige biometrische verificatiemethode, het scannen van vingerafdrukken, ook wel bekend als Touch ID.
Als je bedrijf onderworpen is aan Anti Money Laundering (AML), General Data Privacy Regulations (GDPR) en Know Your Customer (KYC) procedures, heb je je waarschijnlijk afgevraagd welk type biometrische verificatie de beste optie is om te implementeren.
In deze blog bespreken we de verschillen tussen deze twee biometrische verificatiemethoden, de voor- en nadelen, en waarom gezichtsherkenning de beste keuze kan zijn voor jouw KYC-proces.
Verschil tussen vingerprint- en gezichtsherkenning
Het valt niet te ontkennen dat het gebruik van biometrie voor verificatie zeer gunstig is voor bedrijven bij het verifiëren van de identiteit van mensen. Velen vragen zich echter nog steeds af wat het verschil is tussen het scannen van vingerafdrukken en gezichtsherkenning. Laten we eens kijken naar de belangrijkste verschillen en de voor- en nadelen.
Wat is een vingerafdrukscan?
Het scannen van vingerafdrukken is een manier om je identiteit te verifiëren door een beeld van je vingerafdruk te scannen en vast te leggen en dit om te zetten in een digitaal sjabloon.
Deze biometrische verificatiemethode heeft een sensor, een vingerafdruklezer, nodig om een beeld van hoge kwaliteit van de vingerafdruk te verkrijgen. Het vereist een combinatie van software en hardware om een persoon via vingerafdrukken te matchen en te identificeren.
Voordelen van de vingerafdrukscan:
- Snel – Vingerafdrukherkenning helpt het inloggen op een systeem of de toegang tot een dienst te versnellen, waardoor gebruikers geen ingewikkelde wachtwoorden meer hoeven te onthouden.
- Gebruiksvriendelijk – Het gebruik van een vingerscanner is eenvoudig. Leg je vinger op de lezer en het apparaatje doet de rest.
- Minder opdringerig – Sommige mensen voelen zich veiliger bij het gebruik van een vingerscanner, omdat ze vinden dat het minder inbreuk maakt op hun privacy.
Nadelen van de vingerafdrukscan:
- Dure hardware nodig – Om deze technologie te gebruiken heb je een speciale vingerafdrukscanner nodig, iets wat niet elk toestel heeft. Op de mobiele markt zijn ze vaak te vinden op high-end telefoons. Op laptops en computers zijn ze schaarser, vooral in vergelijking met camera’s voor gezichtsverificatie.
- Er is fysiek contact nodig – Om de vingerafdrukscanner te laten werken, is echt fysiek contact nodig. Dit kan soms lastig zijn, bijvoorbeeld als je vingers vuil zijn of als je iets met beide handen draagt.
- Lage nauwkeurigheid – De nauwkeurigheid van deze biometrische methode is beperkt als je vinger vuil of nat is, of als je handschoenen draagt. Het kan ook zijn dat je de scanner niet vanuit de juiste hoek benadert. Altijd vervelend, toch?
Wat is gezichtsherkenning?
Gezichtsherkenning is een methode om iemand te identificeren en te herkennen met behulp van gezichtsbiometrie. Het legt de gelaatstrekken van mensen vast, digitaliseert de datapunten en matcht ze met een database of een ID-document.
Met moderne technologieën zoals AI en Machine Learning kan gezichtsherkenning plaatsvinden aan de hand van een digitale afbeelding, selfie-verificatie, of een video.
Gezichtsherkenning kan worden gebruikt voor verschillende handelingen, zoals het detecteren van overeenkomsten tussen twee gezichten (facial matching), het identificeren van één persoon uit een grote groep mensen en het achterhalen of iemand is wie hij zegt te zijn (identiteitsverificatie).
Voordelen van gezichtsherkenning:
- Eenvoudig en handig – In tegenstelling tot biometrische vingerafdrukherkenning vereist gezichtsverificatie geen specifieke scanner of hardware of contact met het apparaat om te werken. Het kan worden gedaan met elk apparaat dat een camera bevat en is net zo simpel als het nemen van een selfie.
- Veilig en nauwkeurig – Het repliceren van gezichtsinformatie is zeer veeleisend, waardoor deze methode van biometrische verificatie nauwkeurig is en ideaal voor het beschermen van gevoelige gegevens.
- Snel – In vergelijking met andere biometrische identificatietechnieken zoals het scannen van vingerafdrukken, is gezichtsherkenning een snellere technologie die een naadloos en automatisch verificatieproces biedt.
Nadelen van gezichtsherkenning:
- Privacyproblemen – Sommige mensen vrezen dat hun foto’s worden verzameld en opgeslagen in een onbekende database. Daarom deelt niet elke gebruiker graag zijn persoonlijke foto’s voor verificatie, wat essentieel is voor de werking van deze technologie.
- Kwesties betreffende regelgeving – In sommige landen kunnen er enkele uitdagingen zijn als het gaat om het aannemen van wet- en regelgeving voor het gebruik van deze technologie.
- Behoefte aan een gecontroleerde omgeving – De omgeving is cruciaal voor het succes van een gezichtsherkenningssysteem. Belemmeringen zoals schitteringen van brillen of verlichting kunnen de nauwkeurigheid verminderen. Daarom is real-time feedback nodig om de precisie en gebruiksvriendelijkheid van deze verificatiemethode te verbeteren.
Gezichtsherkenning als de standaard voor ID-verificatie
De vraag naar digitale onboarding is toegenomen nu bedrijven handmatige handelingen proberen te digitaliseren en tegelijkertijd de online registratieprocessen versnellen. Regelgeving zoals KYC, GDPR en AML zijn ingevoerd om de identificatie van klanten te beschermen door middel van veiligheidscontroles en om potentieel gebruik voor illegale activiteiten zoals witwassen, identiteitsdiefstal en spoofings te voorkomen.
Als het gaat om onboarding- en KYC-processen, is gezichtsherkenning een nuttig hulpmiddel voor banken, verzekeringsmaatschappijen, gezondheidszorg en nog veel meer, door de eerste registratie te vereenvoudigen en een extra mate van bescherming aan hun systemen toe te voegen.
Dat is geen verrassing, want zoals we hebben gezien, is gezichtsherkenning een veilige, snelle, nauwkeurige en handige verificatiemethode. In tegenstelling tot het scannen van vingerafdrukken is er geen extra scanner nodig en kan het gewoon worden gedaan met een camera, waarover de meeste apparaten momenteel beschikken.
Dit zijn de redenen waarom gezichtsherkenningstechnologieën tegenwoordig op grote schaal worden gebruikt. De hele procedure kan worden afgerond met slechts één foto van de gebruiker. Het is ook eenvoudig op te nemen in digitale operaties, waarbij de identiteit van gebruikers moet worden bevestigd, omdat het op elk apparaat met een camera kan worden gebruikt.
Hoewel gezichtsherkenning de nieuwe standaardmethode voor ID-verificatie is, zijn er andere methoden die relevant kunnen zijn voor jouw organisatie.
Andere methodes van ID-verificatie
Er zijn vele technieken voor identiteitscontrole, die op verschillende manieren werken. Voor sommige is biometrie nodig, voor andere een chip van een ID-document.
Hieronder staan andere populaire ID-verificatiemethoden:
- Liveness Detection
- NFC-gebaseerde identiteitsverificatie
- MRZ-scans
Liveness Detection
De identiteit van mensen kan veel veiliger worden geverifieerd met behulp van liveness checks.
Dit werkt door in real-time een video of een reeks selfies te nemen om te bepalen of de bron een echte persoon is of een imitatie, en is dus een zeer nauwkeurige methode tegen pogingen tot imitatie.
Er zijn twee verschillende soorten detectie van reactiviteit: passief en actief.
- Passieve liveness analyseert en detecteert liveness aan de hand van één enkel beeld, wat slechts enkele seconden duurt.
- Actieve liveness daarentegen kan meer tijd in beslag nemen, omdat daarvoor een actie van de gebruiker nodig is. Gebruikers kunnen bijvoorbeeld instructies krijgen om hun hoofd op verschillende manieren te bewegen. Dit maakt het onmogelijk om met de verificatiemethode te frauderen door gebruik te maken van valse beelden.
Tegenwoordig is identiteitsverificatie al heel moeilijk te omzeilen met fraude, maar industrieën met een hoog risico geven misschien toch de voorkeur aan het gebruik van aanwezigheidsdetectie.
NFC-gebaseerde identiteitsverificatie
Identiteitscontrole op basis van NFC is een snelle, veilige en betrouwbare manier om je instroomprocessen te stroomlijnen, waarbij technologie wordt gebruikt om gecodeerde gegevens in de RFID-chip van identiteitsdocumenten te lezen. Identiteitsdocumenten met RFID-chips zijn voor fraudeurs vrijwel onmogelijk te vervalsen.
Door je smartphone of een externe NFC-kaartscanner te gebruiken, kun je met NFC-technologie gegevens opvragen uit een identiteitsdocument, zoals een identiteitskaart of paspoort, en zo de legitimiteit ervan verifiëren. Daarnaast is het ophalen van gegevens uit deze documenten met NFC vaak 100% nauwkeurig.
MRZ-scans
Met behulp van OCR-software (Optical Character Recognition), zoals Klippa DocHorizon, kun je eenvoudig gegevens van een Machine Readable Zone (MRZ) digitaliseren.
Bij het lezen van een MRZ kun je nauwkeurig en snel verschillende gegevensvelden extraheren, zoals de naam, nationaliteit, geboortedatum, documentnummer en nog veel meer, waardoor je je instroom- en KYC-processen kunt vereenvoudigen.
Waarom Klippa de beste optie is voor ID-verificatie
Ben je nog steeds in discussie over welke biometrische verificatiemethode je in jouw bedrijf moet implementeren? Je hoeft niet langer te in dubio te blijven, want Klippa kan je helpen jouw identiteitsverificatie-processen te beveiligen.
Klippa’s robuuste software voor ID-verificatie helpt bedrijven hun instroomproces te stroomlijnen en tegelijkertijd de naleving van de regelgeving te verbeteren. Het maakt gebruik van gezichtsherkenning, NFC, data extractie, leeftijdsverificatie, detectie van documentfraude, selfie-scans en detectie van levendigheid met behulp van AI en Machine Learning. Met de software hoef je zich geen zorgen meer te maken over spoofing, documentfraude, minderjarigen die toegang hebben tot beperkte diensten of identiteitsdiefstal.
Onze intelligente software voor identiteitsverificatie kan worden aangepast aan jouw identiteitsverificatie via SDK of API. En het beste is dat de oplossingen van Klippa GDPR-compliant zijn. Dit betekent dat er geen gegevens worden opgeslagen op de servers van Klippa, zodat jij je nooit zorgen hoeft te maken over mogelijke datalekken.
Benieuwd naar de identiteitsverificatie software van Klippa? Plan hieronder eenvoudig een gratis demo in of neem contact op met ons team van experts.