KYC-UX：減少摩擦

1） KYC-UX原則

基於設計的風險：風險越低-摩擦越少；僅通過信號升級。
Progressive disclosure：我們恰好顯示了現在需要的東西（最小字段/屏幕）。
一鍵再入：保存上下文,總結未完成的檢查。
信號的多源：文檔+liveness+行為/網絡特征。
目標劃分：KYC（您是誰）≠ SoF/SoW（金錢來源）≠ AML/制裁（過濾器）。
Explainability：短暫的原因，用戶可以理解的行動，可預測的時間表。

2）風險基線（近似矩陣）

級別	何時	我們要求什麼	SLA自動檢查	UX筆記
L0（輕度）	註冊/金額低	姓名、出生日期、KYC國家	瞬間	自動完成,蒙版,提示
L1（基本）	首次存款/小額限額	通過OCR/NFC自拍生活+文件（護照/ID）	≤ 1-2分鐘	相機/畫廊,自動抓取,質量打擊
L2（增強）	主要限制/風險信號	地址證明，重復生活+MRZ/NFC驗證	≤ 5至10分鐘	進步吧,「稍後再回來」
L3（高級）	SoF/SoW/Sank熱門歌曲	銀行對賬單/paislips/聲明	高達24-72小時	文件下載,格式支票

💡 事件升級：超過限制，地理信號沖突（IP≠KYC），制裁/RER信號，親緣模式，風險範圍。

3）基準KYC-flow（移動第一）

1.閾值觸發器（例如第一個輸出）→具有簡短原因和收益的屏幕： 「我們將檢查身份以打開結論並提高限制。」

2.選擇文檔（護照/ID/驅動程序）。對國家來說「什麼更好」的建議。
3.拍攝：自動油漆，背景模糊，眩光/對比度突出顯示，銳度控制。
4.OCR/MRZ/NFC：即時進展，不阻止UI；使用NFC-動畫「將文檔傳送到電話」。
5.Liveness： 3-4簡單動作（轉頭/閃爍）或被動liveness2-3幀。
6.自動驗證（背景）+可見SLA計時器（例如「長達2分鐘」）。
7.結果：+批準→限制/狀態；→需要完全補充一個項目和例子；-拒絕→明確的理由和上訴途徑。

4）「軟」步驟（step-ups）和上下文

Geo-conflict（IP≠KYC）→ GPS/SIM請求或地址證明（L2）。
高風險BIN/發行人在嘗試存款時 →強制生活。
Velocity/multiaccounting →在輸出時重新自拍+SoF。
RER/制裁（fuzzy）→帶有SoF/SoW和手動檢查的L3。

5）微型UX： 如何減少摩擦

步驟： 「準備什麼？~ 2分鐘，護照/ID和良好的照明。」

文件捕獲：框架掩碼、眩光細節、綠色支票郵票「照片可讀/角度均勻」。
本地OCR預覽：突出顯示已讀字段以進行可視化檢查。
NFC提示：按特定國家/地區的芯片位置信息。
Liveness-navigation：簡單無文字作業-象形圖+短語。
沒有痛苦的復活：在不失去進步的情況下重復一步；計時器嘗試限制。

隱私監管機構： "照片被加密。EXIF/UI Logs中沒有數據。"

6）本地化和可用性

完全翻譯語句、示例文檔和有效格式。
支持RTL，大型字體，「aria-labels」，鍵盤導航。
國家/地區驗證（地址，ID掩碼格式），電話為E.164。

當地語言的示例： 「示例：普希金街，10號，平方米。」

7）隱私，保管和同意

明確同意：目的（KYC/AML），保留期，處置/上訴權。
數據最小化：在可能的情況下存儲令牌/哈希,隱藏PAN/EXIF。
刪除/重建政策：L0-L1更短，根據法律/許可L2-L3更長。
審計小徑：誰/何時觀看/決定；不變的邏輯。

8）工程： 事件和數據模型（最小值）


kyc.sessions (
kyc_id PK, user_id, level_target, started_at, status, provider, country, risk_score, conflict_flags, sla_eta_at
)
kyc.documents (
doc_id PK, kyc_id FK, type, side, ocr_json, mrz_ok, nfc_ok, quality_score, captured_at, storage_ref
)
kyc.liveness (
kyc_id FK, type, result, confidence, frames_ref, captured_at
)
kyc.sanctions_pep (
kyc_id FK, list, match_type, score, reviewed_by, reviewed_at, decision
)
kyc.proofs (
kyc_id FK, kind -- POA      SOF      SOW,
file_ref, parsed_json, status, requested_at, received_at, reviewer
)
kyc.decisions (
kyc_id FK, level_granted, result -- APPROVED    MORE_INFO    REJECTED,
reason_code, comment, decided_at
)

9）偽DSL中的策略（示例）

yaml policy: "kyc_v2_risk_based"
triggers:
- name: "first_withdrawal"  -> target_level: L1
- name: "limit_5k_month"   -> target_level: L2
- name: "sanctions_fuzzyhit" -> target_level: L3 escalations:
- if: geo_conflict_score >= 2 then step: "POA"
- if: issuer_risk in ["high","unknown"] and method == "CARD" then step: "liveness"
- if: velocity_deposits_24h > 3 then step: "liveness"
timeouts:
L1: "PT10M" # ожидание авто-проверки
L2: "PT30M"
L3: "P3D"
ux:
show_timer: true resume_link: true

10）度量標準和dashbords

轉換/速度

KYC Start → Auto-Pass → Manual Review → Approved

按級別和國家/地區分列的KYC Median/95p時間到KYC

自動通過%（OCR/MRZ/NFC/liveness）和手持比例

質量/風險

Mismatch rate （IP≠KYC/SIM）和升級比例

False Reject%（上訴→逆轉）

PEP/Sanctions命中率和TAT解決方案

UX/錯誤

Abandonment на шагах (Doc Capture, Liveness, Upload, Review)

Retry-rate和原因（眩光/非銳利/NFC失敗）

Mobile vs Desktop： 成功與時間的三角洲

11） Alerta和急流

跳動跳動（增長>每小時X bps）

OCR質量下降（quality_score p50<閾值）

NFC fail surge by country/Blank

Auto-pass collapse： 下降>Y% d/d

手動備份日誌： TAT> SLA（紅色區域）

Sanctions provider down： taymouts,切換到備用

12） SQL模板

12.1.KYC漏鬥

sql
SELECT stage, COUNT() AS users
FROM (
SELECT user_id, 'start' AS stage FROM kyc.sessions WHERE started_at BETWEEN:from AND:to
UNION ALL
SELECT user_id, 'doc_captured' FROM kyc.documents WHERE captured_at BETWEEN:from AND:to
UNION ALL
SELECT user_id, 'liveness_done' FROM kyc.liveness WHERE captured_at BETWEEN:from AND:to
UNION ALL
SELECT user_id, 'approved' FROM kyc.decisions WHERE decided_at BETWEEN:from AND:to AND result='APPROVED'
) s
GROUP BY stage ORDER BY 1;

12.2.自動驗證前的時間

sql
SELECT level_target,
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY EXTRACT(EPOCH FROM (COALESCE(decided_at, now()) - started_at))) AS t_median_sec,
PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY EXTRACT(EPOCH FROM (COALESCE(decided_at, now()) - started_at))) AS t_p95_sec
FROM kyc.sessions
LEFT JOIN kyc.decisions USING (kyc_id)
WHERE started_at BETWEEN:from AND:to
GROUP BY 1;

12.3.幹部素質及轉發原因

sql
SELECT reason_code, COUNT() AS cnt
FROM (
SELECT CASE
WHEN quality_score < 0.6 THEN 'low_quality'
WHEN mrz_ok = FALSE THEN 'mrz_fail'
WHEN nfc_ok = FALSE THEN 'nfc_fail'
ELSE 'other'
END AS reason_code
FROM kyc.documents
WHERE captured_at BETWEEN:from AND:to
AND doc_id IN (SELECT doc_id FROM kyc.documents GROUP BY doc_id HAVING COUNT() > 1)
) t
GROUP BY 1 ORDER BY cnt DESC;

13）反鞭打信號（沒有「棍子到車輪」）

設備圖形和重復的自拍/文檔在L2/L3上→安靜升級。
Geo-velocity（國家變更）→重復的生活，而無需重復OCR。
BIN-geo mismatch →存款，而不是打破整個KYC-flow。
VPN/Proxy/Tor在禁令前→軟替代信號（GPS/SIM）請求。

14）最佳實踐（簡稱）

1.事件下的設計：KYC恰好是用戶獲得價值的地方（存款/輸出/限額）。
2.Auto Capcher+實時提示；在可能的情況下，OCR/NFC和被動生活。
3.僅通過信號（geo/conflict/velocity/制裁）和金額閾值進行步驟。
4.強大的恢復體驗：「從同一步驟繼續」，信件/SMS中的深度鏈接。
5.到處都是SLA計時器和誠實的狀態。
6.本地化/a11 u：文本，示例，格式，RTL。
7.私有性：最小化，加密，可理解的同意，還原政策。
8.遙測和質量差（眩光/模糊/NFC）。
9.A/B復制/指令/步驟順序測試與guardrails的故障。
10.上訴和人工審查憑證程序，帶有明確的TAT。

15）實施支票

L0-L3級別矩陣、觸發器和步驟。
OCR/NFC/liveness/後備制裁提供商。
語句屏幕+質量分數；自動開瓶器，框架，眩光細節。
被動生活默認,主動-如後退。
恢復力學，深鏈接，提醒。
Localization, RTL, a11 u,全國的示例文檔。
隱私/同意,重建,審核路徑。
Dashbords：步驟轉換，自動通過，TAT，幀質量。
Alerts： abandonment/OCR/NFC/auto-pass/backlog。
上訴和人工判決程序，SLA。

二.總結

低摩擦的KYC-UX是基於風險的升級，「智能」捕獲技術（OCR/NFC/liveness），本地化指令和強大的恢復體驗。添加透明的時間表、最小化數據和可預測的步驟-同時提高存款/收款轉換、加快合規性並降低手動檢查的交易成本。

KYC-UX：減少摩擦

轉換/速度

質量/風險

False Reject%（上訴→逆轉）

UX/錯誤

Retry-rate和原因（眩光/非銳利/NFC失敗）

NFC fail surge by country/Blank

二.總結

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