Tarjetas sin dígitos: la última medida para combatir el fraude de identidad en la banca

¡Adiós, números físicos de tarjetas de crédito y débito! Mastercard se va a quedar libre de dígitos y lo hará eliminar por completo los números de tarjeta para 2030, reemplazándolos con tokenización y autenticación biométrica.

¿La intención detrás de este movimiento? Para realizar transacciones en línea más suave y seguro y a eliminar el fraude y el robo de identidad.

¿Qué es la tokenización?

Cuando se habla de seguridad de datos, la tokenización es el proceso por el cual datos sensibles —como un número de tarjeta de débito o crédito o información de identificación personal (PII) — se reemplaza con un identificador único, que se llama token.

Este token representa los datos originales pero no tiene valor o significado intrínseco, haciéndolo inútil si es interceptado por actores maliciosos. Mientras tanto, tLos datos confidenciales se almacenan de forma segura en una ubicación separada, a menudo una bóveda de tokenización.

Si bien las soluciones de pago digital se han vuelto más sofisticadas a lo largo de los años, también lo han hecho las tácticas criminales que se dirigen a ellas. Según la investigación de Mastercard, las tasas de fraude son siete veces más altas en línea que en las tiendas. La tokenización ayuda a reducir el riesgo de violaciones de datos porque si alguien obtiene acceso a los tokens, no puede recuperar la información confidencial y, por lo tanto, permanece protegida.

Al reemplazar los números de tarjeta con tokenización, la información de la tarjeta ya no se compartirá cuando los titulares de tarjetas toquen su tarjeta o teléfono o realicen pagos en línea. Por supuesto, también reduce el riesgo de fraude en caso de pérdida o robo de una tarjeta, ya que la información de la tarjeta ya no se mostrará en la tarjeta.

¿Qué es la autenticación biométrica?

La autenticación biométrica verifica la identidad a través de los rasgos biométricos de un individuo, tales como características físicas o de comportamiento únicas. Algunos ejemplos incluyen reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento facial y reconocimiento de voz.

En lugar de confiar en contraseñas o códigos de un solo uso para verificar la identidad del titular de la tarjeta, que se puede robar fácilmente, Mastercard utilizará datos biométricos en el dispositivo para autenticar la identidad en dispositivos y sitios web, garantizar que los datos personales permanecen en el dispositivo. Descubrir cómo la biometría eleva la experiencia del usuario.

Suecia, Noruega, el Reino Unido, Estados Unidos y Alemania son solo cinco de los países donde las tarjetas físicas sin número ya se están volviendo populares, y los usuarios se sienten atraídos por opciones que mejorar la seguridad y aumentar la privacidad. ¿Las tarjetas físicas sin número se convertirán en el valor predeterminado?

Pagos más rápidos y mayores tasas de conversión

Aparte de las preocupaciones de seguridad, la entrada manual de datos también tiene un impacto negativo en la experiencia del usuario según la investigación de Mastercard: casi dos tercios de los compradores todavía tienen dificultades para ingresar los datos de su tarjeta manualmente, con el 25% de los carros abandonados debido a un proceso de pago lento o complicado. Leer más sobre la importancia de la rapidez en la verificación de identidad.

Al cambiar a la tokenización y la autenticación biométrica, los bancos tienden a experimentar un aumento en la satisfacción del usuario y mayores tasas de conversión.

Cómo Incode fortalece la verificación de identidad

A medida que más y más sistemas y servicios se mueven en línea, los ciberdelincuentes tienen más oportunidades de explotar vulnerabilidades. Al mismo tiempo, la tecnología GenAI es cada vez más fácil de acceder, lo que significa que más las tácticas de fraude son cada vez más sofisticadas.

Incode utiliza reconocimiento facial, detección de vida, verificación de documentos y tecnología OCR especialmente diseñada para bloquear el 99.65% del fraude GenAI. Nos aseguramos de que la persona que solicita acceso a tu servicio o sistema sea exactamente quien dice ser.

Nuestro Reconocimiento facial La tecnología utiliza modelos avanzados de ML entrenados en datos globalmente inclusivos para comparar selfies con fotos de identificación o selfies capturados previamente almacenados en la base de datos, y entrega menos de 0.01% de coincidencias falsas.

Nuestro Vida La tecnología analiza las microexpresiones, la iluminación y los patrones de movimiento, capturando las sutiles pautas que distinguen a los usuarios reales frente a la cámara de los sofisticados deepfakes.

Nuestro Verificación de documentos la tecnología verifica las identificaciones mediante modelos de ML capacitados para capturar, clasificar y procesar datos de más de 4900 documentos de identidad globales. Detecta tanto las identificaciones físicas falsas como las falsificaciones generadas por IA.

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