Liveness Detection untuk Cegah Penipuan Onboarding Asuransi
Industri asuransi di Indonesia sedang berada pada titik kritis antara transformasi digital dan meningkatnya ancaman kejahatan siber. Di tengah kemudahan pendaftaran nasabah secara online, muncul pula risiko besar berupa penipuan onboarding dan pemalsuan identitas.
Laporan dari Truthscan pada tahun 2024, serangan penipuan suara buatan di perusahaan asuransi meningkat 475%, menyebabkan kenaikan 19% dalam upaya penipuan asuransi dari tahun ke tahun.
Angka ini menjadi peringatan keras bagi pelaku industri digitalisasi tanpa perlindungan AI yang kuat dapat menjadi bumerang.
Risiko Identitas Palsu Saat Onboarding Asuransi di Indonesia
Di Indonesia, proses onboarding nasabah kini serba digital: cukup unggah foto e-KTP, selfie, dan isi data pribadi, lalu polis bisa terbit tanpa perlu datang ke kantor cabang.
Namun di balik kemudahan ini, tersembunyi tantangan besar. Kasus identitas palsu, penyalahgunaan multi-ID, serta peminjaman identitas antarindividu semakin sering ditemukan.
Ketika verifikasi dilakukan sepenuhnya secara daring tanpa tatap muka, pelaku kejahatan dapat menggunakan foto hasil rekayasa digital, deepfake video, atau identitas orang lain untuk membuka polis baru.
Akibatnya, perusahaan asuransi berisiko besar menerima nasabah fiktif yang kemudian melakukan klaim tidak sah.
Cara Kerja Liveness Detection dalam Verifikasi Identitas
Liveness Detection merupakan metode yang dirancang untuk memastikan bahwa individu yang muncul di depan kamera benar-benar manusia yang hidup, bukan hasil foto, video rekaman, atau deepfake.
Dalam konteks insurance onboarding, Liveness Detection menjadi lapisan keamanan pertama yang melindungi proses verifikasi identitas.
1. Deteksi Gerakan Real-Time (Active Liveness)
Metode ini mengandalkan interaksi langsung antara sistem dan pengguna. Saat melakukan verifikasi, sistem meminta pengguna melakukan gerakan spesifik seperti berkedip, menoleh, tersenyum, atau mengikuti instruksi acak di layar.
Kamera kemudian merekam respons pengguna dan memverifikasi keasliannya melalui pola gerakan mikro pada wajah.
Metode ini memastikan bahwa individu di layar benar-benar hadir secara fisik pada saat itu, bukan hasil rekaman yang diunggah sebelumnya.
2. Analisis Mikro Gerakan (Passive Liveness)
Berbeda dari metode aktif sebelumnya, passive liveness bekerja secara otomatis tanpa meminta pengguna melakukan tindakan tertentu.
Sistem hanya menganalisis satu atau beberapa frame gambar dari kamera untuk menilai refleksi cahaya pada kulit, pola kedalaman wajah, dan karakteristik mikro lainnya.
Metode tersebut mampu membedakan antara wajah manusia asli dan gambar statis atau topeng 3D. Karena tidak membutuhkan instruksi tambahan, metode ini lebih nyaman bagi pengguna dan mempercepat proses onboarding tanpa mengurangi tingkat keamanan.
3. Deteksi Serangan Presentasi (Presentation Attack Detection)
Lapisan ini bekerja di belakang layar untuk mengenali berbagai bentuk manipulasi digital. Sistem AI memeriksa metadata kamera, pola piksel, dan sumber cahaya untuk mendeteksi penggunaan rekaman video, topeng silikon, atau injeksi video digital ke aplikasi.
Dengan kombinasi deteksi aktif dan pasif, sistem dapat memblokir upaya deepfake yang bahkan tampak sangat realistis di mata manusia.
Metode ini telah terbukti menjadi salah satu cara paling efektif dalam melindungi proses verifikasi identitas digital dari serangan berbasis AI.
Manfaat Liveness Detection: Turunkan Risiko Penipuan dan Percepat Akuisisi Nasabah
Penerapan metode Liveness Detection membawa dampak besar bagi industri asuransi. Bagi perusahaan, metode ini bukan hanya alat keamanan, tetapi juga instrumen pertumbuhan bisnis.
Dengan memastikan bahwa setiap calon nasabah benar-benar hadir dan menggunakan identitas asli, perusahaan dapat menurunkan tingkat fraud atau penipuan secara signifikan sejak tahap awal onboarding.
Selain meningkatkan keamanan, Liveness Detection mempercepat proses akuisisi nasabah. Verifikasi identitas yang dulunya memakan waktu berjam-jam kini dapat diselesaikan dalam hitungan menit, sepenuhnya otomatis.
Laporan dari Binary Semantics mencatat bahwa proses onboarding digital yang mengandalkan AI mampu memangkas waktu verifikasi secara drastis dan meningkatkan pengalaman pelanggan di sektor asuransi.
Contoh Use Case Liveness Detection untuk Asuransi Jiwa dan Kesehatan
Penerapan liveness detection untuk insurance onboarding kini mulai meluas di sektor asuransi jiwa dan kesehatan.
Pada asuransi jiwa, proses pendaftaran yang biasanya rumit kini bisa diselesaikan sepenuhnya secara digital.
Nasabah cukup melakukan selfie singkat melalui ponsel. Sistem akan mencocokkan wajah dengan foto di e-KTP dan memastikan bahwa wajah tersebut adalah manusia hidup, bukan hasil deepfake.
Studi dari Bureau.id menunjukkan bahwa perusahaan asuransi yang mengadopsi sistem verifikasi digital berbasis AI berhasil mengurangi kasus penipuan dan mempercepat proses onboarding hingga 30%.
Amankan Onboarding Nasabah Asuransi dengan Verihubs
Dalam menghadapi ancaman penipuan onboarding asuransi yang semakin kompleks, perusahaan asuransi membutuhkan mitra yang mampu memberikan perlindungan menyeluruh tanpa menghambat pertumbuhan digital.
Verihubs hadir dengan solusi lengkap untuk proses digital onboarding yang aman dan efisien, terdiri dari Face Recognition dan Liveness Detection.
Face Recognition Verihubs sendiri sudah bersertifikat NIST FRTE 1:1 & 1:N, yang mana artinya mempunyai tingkat akurasi 99,95% di LFW. Serta, tercepat dan terakurat di Indonesia.
Sedangkan Liveness Detection dari Verihubs juga sudah memiliki sertifikat ISO 27001, sehingga keamanan data Anda telah terjamin dengan standar internasional. Hubungi Verihubs sekarang untuk menjadwalkan demo gratis Face Recognition dan Liveness Detection kami.
