論文の概要: Zero-to-One IDV: A Conceptual Model for AI-Powered Identity Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08734v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 04:20:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:36:50.209413
• Title: Zero-to-One IDV: A Conceptual Model for AI-Powered Identity Verification
• Title（参考訳）: Zero-to-One IDV:AIによるアイデンティティ検証の概念モデル
• Authors: Aniket Vaidya, Anurag Awasthi,
• Abstract要約: 本稿では,AIを用いたIDV製品開発のための総合的な概念フレームワークであるZero to One'を紹介する。 堅牢な概念モデルの必要性をコンテキスト化するために、アイデンティティ検証の進化と現在の規制の状況について詳述する。 このフレームワークは、セキュリティ、プライバシ、UX、規制コンプライアンスに対処し、効率的なIDVソリューションを構築するための構造化されたアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In today's increasingly digital interactions, robust Identity Verification (IDV) is crucial for security and trust. Artificial Intelligence (AI) is transforming IDV, enhancing accuracy and fraud detection. This paper introduces ``Zero to One,'' a holistic conceptual framework for developing AI-powered IDV products. This paper outlines the foundational problem and research objectives that necessitate a new framework for IDV in the age of AI. It details the evolution of identity verification and the current regulatory landscape to contextualize the need for a robust conceptual model. The core of the paper is the presentation of the ``Zero to One'' framework itself, dissecting its four essential components: Document Verification, Biometric Verification, Risk Assessment, and Orchestration. The paper concludes by discussing the implications of this conceptual model and suggesting future research directions focused on the framework's further development and application. The framework addresses security, privacy, UX, and regulatory compliance, offering a structured approach to building effective IDV solutions. Successful IDV platforms require a balanced conceptual understanding of verification methods, risk management, and operational scalability, with AI as a key enabler. This paper presents the ``Zero to One'' framework as a refined conceptual model, detailing verification layers, and AI's transformative role in shaping next-generation IDV products.
• Abstract（参考訳）: 今日のデジタルインタラクションの増大の中で、堅牢なIDV(IDV)はセキュリティと信頼にとって不可欠である。 人工知能(AI)はIDVを変換し、精度を高め、不正検出する。 本稿では,AIを用いたIDV製品開発のための総合的な概念的枠組みである 'Zero to One' を紹介する。 本稿では、AI時代のIDVの新しい枠組みを必要とする基礎的問題と研究目的について概説する。 堅牢な概念モデルの必要性をコンテキスト化するために、アイデンティティ検証の進化と現在の規制の状況について詳述する。 論文の中核は ‘Zero to One’ フレームワーク自体のプレゼンテーションであり、ドキュメント検証、バイオメトリック検証、リスク評価、オーケストレーションの4つの重要なコンポーネントを分離している。 本論文は、この概念モデルの意味を論じ、フレームワークのさらなる開発と応用に焦点を当てた今後の研究方向性を提案することで締めくくられる。 このフレームワークは、セキュリティ、プライバシ、UX、規制コンプライアンスに対処し、効率的なIDVソリューションを構築するための構造化されたアプローチを提供する。 成功したIDVプラットフォームには、検証方法やリスク管理、運用スケーラビリティといった、バランスのとれた概念的な理解が必要です。 本稿では,「ゼロ・トゥ・ワン」フレームワークを概念モデルとして,検証レイヤの詳細,次世代IDV製品の形成におけるAIの役割について述べる。

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