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翻译|行业资讯|编辑:胡涛|2024-02-22 10:25:02.753|阅读 11 次
概述:KYC 或了解您的客户验证是在账户建立时及其后经常识别和确认客户身份的必要程序,KYC 验证可简化银行 KYC 流程
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如今,了解您的客户 (KYC) 被广泛认为是打击洗钱和金融犯罪的关键工具,其中客户身份识别是该流程的重要组成部分。
鉴于当前全球反洗钱 (AML) 和打击恐怖主义融资 (CFT) 的形势,金融机构面临的风险非常高。
KYC 或了解您的客户验证是在账户建立时及其后经常识别和确认客户身份的必要程序。
总之,银行必须验证他们的客户就是他们所声称的人。银行可能会拒绝为不满足基本 KYC 要求的客户开设账户或暂停业务关系。
当谈到 eKYC(电子了解您的客户)时,它是一种以电子方式验证客户身份和地址的程序。例如,Aadhaar,印度的一个国家生物识别 eID 计划,用于以电子方式验证 KYC 文件。
eKYC 还包括从政府颁发的实际存在的智能 ID(带有芯片)收集数字数据,以及使用经过验证的数字身份和面部识别来进行在线身份证明。
然后可以通过移动设备完成客户的引导。更不用说,使用人工智能进一步有助于提高 eKYC 的准确性。
银行定义的 KYC 流程包括确认客户真实性以及评估和跟踪风险所需的所有活动。
这些技术有助于识别和防止恐怖主义融资、洗钱和其他非法腐败活动。 KYC 程序包括面部验证、身份证验证、需要水电费账单作为住所证明的文件验证以及生物识别验证。
银行必须遵守 KYC 和反洗钱要求,以防止欺诈。 KYC 合规性的责任落在银行身上。如果不遵守规定,可能会被处以巨额罚款。
在美国、中东、欧洲和亚太地区,过去十年(2008 年至 2018 年),不遵守 KYC、AML 和制裁的行为已导致总计 260 亿美元的罚款 - 不包括提及不可挽回的声誉损害。*
开户前需要进行身份验证。银行应要求以下内容:
没有普遍接受的可用于所有政府和监管机构进行 KYC 的 OVD(官方有效文件)列表。然而,KYC 文件分为三大类:
提交这些数据后,消费者必须向银行提供政府颁发的身份证件以验证所提供的数据。然后,金融机构可以使用该文档通过查阅外部数据库来确认其中包含的信息。
此外,当前的 KYC 指南要求金融机构要求每位客户提供照片(自拍照)。然后,银行可以使用生物识别方法来确保提供信息的客户是所声称身份的所有者。
对每个客户的文档进行手动审核会增加运营费用(因为在培训和入职培训上花费更多时间)。它给入职流程增加了不必要的复杂性,严重影响了客户体验。虽然这对于一些复杂和高风险的情况至关重要,但手动验证对于所有客户来说效率低下。更不用说,一个错误就可能导致有害的后果。
使用数字 KYC 验证解决方案对于为新客户和现有客户建立有效的基于风险的策略来识别和确认交易背后的数字身份至关重要,而不是完全依赖低效的手动检查。基于风险的策略将检查客户的风险状况,并评估是否需要对高风险客户或用例进行额外验证。
在 KYC 流程中,当需要进行身份验证时,客户身份是最关键的因素。 Dynamsoft 的 ID 扫描 SDK 使用条形码识别和 MRZ 扫描技术来快速识别客户 ID,例如驾驶执照、Aadhaar 卡、PAN 卡、护照等,以进行有效的 KYC 身份验证。
Dynamsoft 的 ID 扫描仪非常适合银行业 KYC 文件验证的严格要求,其中精确可靠的 ID 验证读取至关重要。借助 Dynamsoft 的条码读取和 MRZ 扫描 SDK,快速准确地验证、验证身份文件并收集数据。
高性能 MRZ 扫描:使用 Dynamsoft MRZ 扫描仪 SDK 执行 KYC 护照验证。构建强大的 ID 扫描解决方案,以不同角度从护照上的机器可读区域捕获和提取用户信息,准确率接近 100%。使用机器可读区域以出色的速度和极高的准确性扫描国民身份证。
强大的条形码读取:即使没有互联网连接,也可以从驾驶执照上的PDF417 代码、Aadhaar 卡上的QR 码以及PAN 卡上的密集 QR 码中提取信息。专有技术可让您从世界上几乎所有身份证件中获取数据,包括带有微型 PDF417 条形码、极其密集的 QR 码等的身份证件。
在 Web 和移动设备上无缝部署:只需几行代码,您就可以通过定期软件维护快速保护和实施模块。在网络、桌面和移动设备上嵌入条形码读取和机读区扫描功能。
全球合规性:最安全、最强大的身份证扫描软件,经过培训,可扫描身份证并提取数据。处理完全在设备上完成,并考虑到 GDPR;不需要互联网或服务器连接。换句话说,敏感信息永远不会离开您的应用程序。
借助 Dynamsoft 的顶级条形码读取和MRZ 扫描仪SDK,您可以随时随地快速验证身份证件,以实现自动化 KYC 文件验证。您可以使用几行代码轻松将企业级 ID 扫描集成到 Web 或移动应用程序中。从数百个 API 中进行选择,以准确捕获和解析数据,以满足您独特的用例。
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