ISO 5158:2023

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٠٦ يناير ٢٠٢٣

Mobile financial services — Customer identification guidelines

ملفات الوثيقة ISO 5158:2023

الإنجليزية 23 صفحات
الإصدار الحالي
BHD 63.45

مجال الوثيقة ISO 5158:2023

This document provides guidelines for customer identification in mobile financial services (MFS), including:

    a general framework of customer identification for MFS;

    the multi-dimensional overall identity assurance level (AL) of an MFS customer and its evaluation criteria;

    security and privacy considerations.

This document also contains annexes which demonstrate how to apply the ALs in practice, through (e)KYC use cases in different regions, for example.

This document is applicable to various kinds of MFS providers, including but not limited to commercial banks and third-party payment service providers.

This document is applicable to identifying natural persons. Identifying legal entities, known as (e)KYB, is out of the scope of this document.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
BH GSO 150-2:2015
GSO 150-2:2013 
مواصفة قياسية بحرينية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
BH GSO 9:2023
GSO 9:2022 
لائحة فنية بحرينية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة

اعتمدت مؤخراً

ISO/TS 4966:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Nanotechnologies — Silica nanomaterials — Specification of characteristics and measurement methods for nanoporous silica microparticles applied in liquid chromatography
ISO/TS 44005:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Collaborative business relationship management system — Guidance on leadership for collaborative working
ISO 10325:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Fibre ropes — High modulus polyethylene — 8-strand braided ropes, 12-strand braided ropes and covered ropes
ISO/IEC TS 42112:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Artificial intelligence — Guidance on machine learning model training efficiency optimization