Signicat notar gervigreind til að koma í veg fyrir skilríkjasvik og byggja upp stafrænt traust

Gervigreind er að breyta stafrænum auðkennum beggja vegna borðsins. 

Svikarar nýta hana til að búa til djúpfalsanir, gerviauðkenni, fölsuð skjöl, sérsniðnar vefveiðar og sjálfvirkar árásir. Skýrsla Signicat um skilríkjasvik frá árinu 2025 sýndi að 71% fyrirtækja eru sammála um að gervigreind standi að baki flestum þeim svikum sem þau verða fyrir.

Fyrir Signicat er gervigreind því ekki ekki bara innantómt tískuorð, heldur hagnýtt verkfæri til að koma í veg fyrir auðkennisvik og skapa traust.

Signicat nýtir gervigreind þar sem hún skilar mælanlegum árangri í formi trausts: við að staðfesta raunverulega notendur, greina vísbendingar um svik, einfalda notandaupplifunina og styðja við upplýstari áhættustýringu í gegnum allt auðkenningarferlið. Markmiðið er skýrt: að flýta fyrir heiðarlegum notendum en á sama tíma, gera svikurum erfiðara fyrir að komast í gegn.

Gervigreindardrifin myndbandsauðkenning til að greina svik í rauntíma

Eitt skýrasta dæmið um þetta er VideoID, gervigreindardrifin myndbandsauðkenningarlausn Signicat.

VideoID nýtir gervigreind og vélnám til að yfirfara skilríki og lífkenni í rauntíma. Lausnin hjálpar til við að greina vísbendingar um svik, svo sem auðkennisstuld með djúpfölsun, framvísunarárásir (e. presentation attacks) og inndælingarárásir (e. injection attacks). Hver einasti rammi í myndbandinu er greindur af að minnsta kosti tíu mismunandi vélnámslíkönum, þar á meðal eru líkinda- og lífmerkjalíkön (e. likeness and liveness), ásamt sérhæfðum líkönum sem greina framvísunar- og inndælingarárásir. Signicat greinir jafnframt frá því að yfir ein milljón myndbanda séu greind á hverju ári með þessari þróuðu vélnámstækni.

Þetta skiptir máli þar sem að stafræn skilríkjasvik verða sífellt trúverðugri. Starfsfólk sem sér um handvirka yfirferð getur auðveldlega yfirsést fínlegar falsanir, og fastmótaðar reglur geta brugðist þegar svikamynstur breytast. Gervigreindin hjálpar hins vegar við að greina þessi smáu merki sem annars er nánast ómögulegt að koma auga á þegar um mikið magn er að ræða.

Öruggari innskráningar og áhættufærslur með andlitsauðkenningu gervigreindar

Svikahættan hverfur ekki þegar nýskráningu lýkur. Í mörgum tilfellum kemur raunverulega áhættan í ljós síðar, svo sem við yfirtöku á reikningum, greiðslusvik, misnotkun á rafrænum skilríkjum, vefveiðar eða misnotkun við endurheimt aðgangs.

En MobileID andlitsauðkenning mætir þessum áskorunum.

Signicat byggir andlitsauðkenningu MobileID á gervigreind og vélmámi til að koma í veg fyrir svik við innskráningu og auðkenningu. Í farsímaappinu fer fram tveggja sekúndna andlitsskönnun sem byggir á háþróuðum lífkennum, þrívíðu lífmerkjamati (e. 3D liveness checks) og andlitskortlagningu, en sjálf staðfestingin fer fram í bakenda.

Útkoman er öflugri vörn þegar mest á reynir: við innskráningu, endurheimt aðgangs, samþykki greiðslna og aðrar áhættusamar aðgerðir.

Gervigreind tryggir öryggi fullgildra rafrænna undirritana (QES)

Gervigreind gegnir einnig stóru hlutverki þegar áreiðanleiki auðkennis og réttaröryggi mætast.

Með SignatureID QES / QESMulti, fléttar Signicat saman fullgildum rafrænum undirritunum og myndbandsauðkenningu. Nýskráningarferlið er greint af gervigreind, hljóð- og myndritað, og að lokum yfirfarið af löggiltum fulltrúa. Lausnin keyrir rúmlega 20 mismunandi rauntímaprófanir til að tryggja áreiðanleika og auðkenningu. Þar á meðal er lífkennagreining með djúpnámi, gervigreindardrifin skjalaskoðun og sjálfvirkur gagnaútdráttur með sjónrænni stafgreiningu (e. OCR).

Notendur fá þægilegt undirritunarferli sem þeir geta klárað rafrænt hvar sem er. Á sama tíma tryggir lausnin regluvörslu, aukið öryggi og hærra skráningarhlutfall hjá fyrirtækjum þar sem kröfur um auðkenningu eru hvað strangastar.

Notkun vélmáms til að greina dulin svik í stórum gagnasöfnum

Sum svik eru augljós, en mörg þeirra eru falin í mynstrum sem erfitt er að greina.

Signicat hefur nýtt vélmám til að greina svik og frávik í stórum gagnasöfnum yfir auðkenningar. Sem dæmi má nefna hvernig K-means clustering in BigQuery ML er nýtt til að bera kennsl á óvenjulegt atferli. Greiningin byggir á þáttum eins og landfræðilegri staðsetningu, tækjasniði, innskráningartíma og auðkenningaraðferð.

Stök óvenjuleg innskráning þarf ekki að þýða svik. En innskráning frá nýjum stað, á undarlegum tíma, úr öðru tæki og með annarri aðferð, gefur ríka ástæðu til skoða nánar.
Þetta minnir okkur á að gervigreind snýst ekki bara um skapandi gervigreind. Stundum er rétta verkfærið einfaldlega vélmám, frávikagreining og vel unnin gögn.

Hönnun flókinna auðkennisferla með gervigreindaraðstoð án kóðunar

Svikavarnir eru ekki eina hlutverk gervigreindar, hún getur líka hjálpað teymum að flýta fyrir vinnunni og auka afköst.

MintyAI er gervigreindaraðstoð fyrir Signicat Mint, sem er stafrænn ferlasmiður án kóðunar. Með MintyAI geta notendur hannað auðkennisferli með eðlilegu talmáli. Notandinn lýsir einfaldlega ferlinu sem hann óskar eftir og MintyAI stingur upp á tilbúnu uppkasti, hvort sem um ræðir auðkennisprófun, auðkenningu eða rafræna undirritun. Hún getur jafnframt útskýrt hvert skref fyrir sig og umbreytt tillögu gervigreindarinnar í fullbúið og starfhæft ferli beint innan Signicat Mint.

Með þessu verður mun einfaldara að hefja, skilja og bæta flókin auðkennisferli. Mannlegir sérfræðingar halda áfram að taka lokaákvarðanir, en gervigreindin tryggir að hönnunarferlið sjálft sé hnökralaust.

Efling innri framleiðni með gervigreindarlausnum fyrir fyrirtæki

Gervigreindin styður einnig við innri framleiðni hjá Signicat.

Með Gemini Enterprise geta teymi leitað í rekstrargögnum, samtengt vinnukerfi vinnustaðarins, keyrt flókin ferli á sjálfstýringu og hannað eigin gervigreindarfulltrúa fyrir ákveðin verk. Gemini Enterprise starfar sem snjall aðgerðavettvangur sem tengist kerfum eins og Microsoft 365, OneDrive, SharePoint, HubSpot og Jira, á sama tíma og fyllsta öryggis, aðgangsstýringar og regluverks er gætt.

Fyrir Signicat þýðir þetta að gervigreindin getur dregið úr einhæfum verkefnum, stórbætt aðgengi að þekkingu og auðveldað teymum að taka betri ákvarðanir.

Það sama á við um leiðbeiningar og notendaaðstoð. Þjónustusíða Signicat vísar notendum á gervigreindaraðstoð í skjölun fyrir forritara sem og í hjálparmiðstöð Dokobit. Þetta gerir þeim kleift að fá hraðari svör með því að leggja fram spurningar á eðlilegu máli.

Ábyrg gervigreind: Siðleg þjálfun líkana gegn auðkennissvikum

Gervigreindarlíkön verða að eflast eftir því sem svikastarfsemi þróast. En þegar kemur að stafrænum auðkennum þarf hins vegar að sýna fyllstu varkárni.

Í tilkynningu Signicat um söfnun lífkennagagna kemur fram að með samþykki notenda megi nota upplýsingar úr myndbandsauðkenningu til að smíða gagnasöfn til þjálfunar. Þetta er gert til að gera gervigreindina enn betri í að vinna úr stafrænum myndum.

Þetta er hugmyndafræðin á bak við gervigreindarnotkun Signicat: hagnýt, lagskipt og ábyrg.

Svikarar nota gervigreind til að skala upp blekkingar.

Við notum hana til að skala upp traust.