Secara umum, verifikasi data adalah cara untuk memastikan kebenaran data yang telah dimasukkan untuk menghindari kesalahan proses pengolahan data. Di dunia bisnis dan keuangan, verifikasi data bermakna hampir sama yakni untuk mencocokkan data.
Sementara dalam konteks layanan keuangan, verifikasi data adalah proses ketika calon pengguna mendaftar akun baru (onboarding) dan saat pengguna tersebut melakukan transaksi. Verifikasi data berguna untuk melindungi pengguna dari kejahatan siber.
Know Your Customer (KYC) adalah cara paling mumpuni dalam memverifikasi data untuk saat ini. Yuk, ketahui apa saja yang termasuk dalam proses KYC dan bagaimana proses ini menjadi bagian penting dalam melindungi data pengguna.
Ada berbagai jenis verifikasi data yang peruntukannya beragam sesuai data yang ingin dipastikan kebenarannya. Berikut macam-macam verifikasi data:
Document Liveness adalah teknologi verifikasi data yang memastikan bahwa dokumen identitas (KTP) yang digunakan dalam proses verifikasi adalah dokumen fisik asli dan bukan hasil manipulasi digital. Nah, document liveness mendeteksi elemen-elemen keamanan seperti hologram, microprint, dan refleksi cahaya untuk membedakan antara KTP asli dan salinan atau gambar digital.
Berikut proses document liveness VIDA:
Pemeriksaan Kualitas Gambar: Sistem akan memeriksa kualitas gambar dokumen, termasuk masalah seperti gambar buram atau pencahayaan yang buruk, untuk memastikan hasil verifikasi tetap akurat dan sesuai standar kualitas yang ditetapkan.
Pemeriksaan Spoofing dan Pemalsuan: Sistem akan melakukan analisis untuk memastikan bahwa dokumen tidak dipalsukan, difotokopi, atau digunakan ulang dari sumber lain.
Pemeriksaan Titik-titik Landmark Dokumen: Sistem mengevaluasi titik-titik penting pada dokumen untuk memverifikasi keasliannya.
Face Liveness adalah proses verifikasi data biometrik yang memastikan bahwa individu yang melakukan verifikasi adalah orang nyata yang hadir secara fisik, bukan gambar, video, atau rekaman lainnya.
Berikut proses face liveness VIDA:
Passive Liveness: Jenis liveness ini bekerja tanpa interaksi dari pengguna dengan menganalisis gerakan wajah alami untuk mendeteksi apakah seseorang benar-benar nyata atau hanya spoofing.
Active Liveness: Jenis liveness ini mengharuskan pengguna melakukan tindakan tertentu seperti berkedip atau menggerakkan kepala untuk membuktikan bahwa mereka adalah individu asli, bukan gambar atau animasi.
Deteksi Manipulasi Gambar: Mendeteksi apakah ada pengeditan atau perubahan pada gambar, memastikan hanya foto asli yang belum dimodifikasi yang diterima. Hal ini mencegah penipuan dengan menolak gambar manipulatif yang dapat menipu sistem.
Penilaian Kualitas Gambar: Memeriksa masalah seperti gambar buram, pencahayaan buruk, atau resolusi rendah yang dapat mempengaruhi akurasi proses verifikasi.
Income Verification adalah proses verifikasi pendapatan yang digunakan untuk menilai kelayakan finansial seseorang dalam mengakses layanan keuangan tertentu.
Dengan verifikasi pendapatan yang akurat, lembaga keuangan dapat membuat keputusan yang lebih tepat dalam memberikan layanan seperti pinjaman atau kredit.
Baca juga: Pentingnya Bisnis Lakukan Verifikasi Pendapatan Digital
Berikut proses income verification VIDA:
Pengajuan Aplikasi: Pengguna mengajukan aplikasi untuk pinjaman, asuransi, atau layanan keuangan lainnya.
Verifikasi Data dan Analisis Kredit: Data pengguna diverifikasi dan dianalisis untuk penilaian kelayakan kredit.
Verifikasi dengan Sumber Resmi: Menggunakan nomor identitas nasional, sistem memverifikasi data penghasilan pengguna dengan sumber resmi seperti lembaga pemerintah atau otoritas keuangan.
Pengambilan Keputusan: Hasil dari proses verifikasi dikirimkan ke penyedia layanan keuangan. Berdasarkan hasil verifikasi, penyedia layanan membuat keputusan apakah aplikasi disetujui atau ditolak.
OCR adalah teknologi yang mengonversi teks dari dokumen fisik atau gambar menjadi data digital yang dapat diproses secara otomatis. Dalam konteks verifikasi data, OCR digunakan untuk mengekstrak informasi dari dokumen identitas seperti KTP atau paspor, sehingga mempercepat proses verifikasi dan mengurangi kesalahan manusia.
Berikut proses OCR:
Pengambilan Dokumen: Pengguna mengunggah atau memindai dokumen menggunakan handphone.
Pra-Pemrosesan Gambar: Sistem meningkatkan kualitas gambar dengan menyesuaikan kecerahan, kontras, dan menghilangkan noise untuk meningkatkan akurasi dalam proses pengenalan karakter.
Pengenalan Karakter: Teks pada gambar dikonversi ke format yang dapat dibaca mesin untuk mengurangi kesalahan dan mempercepat proses verifikasi identitas.
Pencocokan Template: Data demografis pada dokumen dibandingkan langsung dengan sumber resmi untuk mendapatkan catatan data yang valid dan terpercaya.
Ekstraksi Data dan Output: Sistem menyusun data yang diekstraksi ke dalam format terstruktur seperti JSON, sehingga mudah diintegrasikan dengan sistem lain untuk proses verifikasi identitas.
Peningkatan serangan siber dan pencurian identitas menjadi ancaman serius dalam proses verifikasi data. Terlebih jika sistem menemukan data yang tidak akurat atau tidak cocok, inilah yang dapat menghambat proses verifikasi.
Berikut beberapa tantangan verifikasi data:
Verifikasi data sering kali dianggap rumit, lambat, atau membingungkan terutama jika pengguna diminta untuk mengunggah dokumen, mengisi data manual, atau melakukan langkah verifikasi berulang. Hal ini bisa menyebabkan frustasi, tingginya angka drop-off saat onboarding, serta kesalahan input data yang mengganggu akurasi sistem.
Namun jangan khawatir, proses verifikasi data VIDA tidak rumit. Face liveness, document liveness, dan income verification telah disesuaikan dengan teknologi yang digunakan saat ini.
Proses verifikasi data adalah sasaran empuk bagi serangan siber. Berikut adalah jenis-jenis serangan siber yang paling mengancam sistem verifikasi:
Penyerang mengambil alih akun pengguna dengan mencuri kredensial seperti username, password, atau OTP. Menurut laporan VIDA, 84% bisnis mengalami kebocoran keamanan karena penipuan OTP dari SIM swap, phishing, dan malware.
Menggunakan teknologi AI, penipu dapat memalsukan wajah seseorang dalam bentuk video atau gambar untuk melewati sistem biometrik. Tanpa teknologi face liveness, sistem bisa tertipu dan memberikan akses kepada individu yang bukan pemilik identitas asli.
Pemalsuan dokumen identitas seperti KTP, NPWP, atau slip gaji menjadi celah yang sering dimanfaatkan dalam penipuan digital. Apalagi sekarang banyak foto KTP palsu yang beredar di media sosial. Tanpa pemeriksaan keaslian dokumen, sistem bisa terkecoh seolah-olah menerima dokumen asli padahal palsu.
Verifikasi data adalah komponen krusial yang memastikan keamanan data pengguna. Melalui berbagai metode verifikasi data seperti document liveness, face liveness, income verification, dan OCR, institusi keuangan dapat memberikan layanan yang memuaskan bagi pengguna.