O reconhecimento facial superou capacidade humana de verificar identidade de uma pessoa, há mais de dez anos, precisão dos algoritmos tem avançado muito
Antes de nos aprofundarmos nas tecnologias específicas que possibilitam a verificação remota de identidade confiável, temos que mencionar o quanto a disseminação do smartphone foi revolucionária para a economia como um todo.
Todo mundo o carrega consigo, ele sempre o mantém conectado on-line e contém muitos elementos que facilitam a verificação de identidade.
Um smartphone típico tem duas ou mais câmeras, uma delas voltada para a frente. Seu poder de computação pode executar redes neurais localmente e em tempo real.
Além disso, a biometria – impressão digital e, posteriormente, reconhecimento facial – tornou-se padronizada como a tecnologia que desbloqueia o telefone sem problemas.
Blocos de construção de uma integração digital confiável
É preciso mais do que apenas uma selfie para garantir que um cliente autorizado seja aquele que está usando um serviço. A maioria das tecnologias funciona em segundo plano, sem que o usuário saiba o que está por trás delas.
Todos os elementos do processo de integração digital são necessários para tornar a tecnologia segura e fácil de usar. A pilha completa de tecnologias para verificação de ID inclui:
Reconhecimento facial
Usando algoritmos do Innovatrics de alto desempenho que são avaliados pelo NIST, podemos verificar instantaneamente se uma pessoa é a mesma que foi registrada anteriormente.
O operador recebe um valor numérico que representa a confiança do algoritmo no processo de verificação.
Não importa se a pessoa tem uma barba por fazer ou um novo corte de cabelo, nossa biometria pode dizer imediatamente se a pessoa corresponde ao usuário correto.
Desde que o reconhecimento facial superou a capacidade humana de verificar a identidade de uma pessoa, há mais de dez anos, a precisão dos algoritmos tem avançado muito.
Por isso, é importante certificar-se de que os algoritmos que você integra às suas soluções sejam constantemente atualizados. De acordo com o NIST, as redes neurais baseadas em IA e com aprendizado de máquina aumentaram sua precisão em 30 vezes em apenas cinco anos.
A correspondência facial é a mais proeminente, embora tenha suas desvantagens. Em especial, ele compara duas imagens e decide o grau de semelhança entre os rostos. Para evitar ser enganado por uma foto ou um vídeo de uma vítima de fraude de identificação, você precisa fazer mais verificações.
Detecção de vivacidade
Você precisa ter certeza de que uma pessoa não está usando uma foto ou uma máscara para se passar por outra pessoa – é aí que entra a detecção de vivacidade. Essa área é relativamente nova e também está repleta de ideias.
As primeiras soluções dependiam de mão de obra por meio de chamadas de vídeo com centrais de atendimento, mas essas soluções têm várias desvantagens importantes.
Primeiro, elas são difíceis de escalonar rapidamente. Em segundo lugar, o observador humano não é tão preciso quanto a tecnologia. Por fim, a necessidade de ligar para uma pessoa ao vivo significa que muitos clientes em potencial – pesquisas mencionam de 66% a 90% – nunca passaram por todo o processo.
Diferentes provedores usam abordagens diferentes para garantir que a pessoa do outro lado da linha esteja viva. Luzes de cores aleatórias piscando e observando o reflexo no rosto, mapeamento de paralaxe em 3D, solicitações aleatórias para virar a cabeça em diferentes direções – tudo isso exige pelo menos alguma contribuição do usuário.
Para tornar o processo realmente perfeito, desenvolvemos uma abordagem totalmente passiva para a detecção de vivacidade.
Uma única selfie nos informa, por meio da verificação de vários sinais reveladores, se a pessoa está de fato viva. 99% dos usuários genuínos conseguem passar por todo o processo de integração digital na primeira tentativa. Todas as outras abordagens ativas têm uma taxa de sucesso menor.
Embora a IA, especialmente a IA generativa, ajude os fraudadores a encontrar novas maneiras de se passar por pessoas reais, a IA também nos ajuda a detectar essas novas abordagens. Deepfakes ou prevenção de injeção de vídeo agora são ferramentas obrigatórias.
OCR de documentos
O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é uma tecnologia muito madura que se tornou perfeita para fins de integração digital.
Sua capacidade de ler corretamente os documentos de identificação não é opcional: permitir que os clientes digitem suas informações favorece erros de digitação e tentativas fraudulentas.
É por isso que o OCR deve ser capaz de ler identificações mesmo quando as carteiras de identidade estão arranhadas ou não foram capturadas em condições ideais de iluminação.
Além de obter as informações corretas dos documentos de identidade, o OCR também nos permite fazer a verificação cruzada de todos os campos com a chamada zona MRZ.
Ela contém todas as informações do documento de identidade em um formato legível por máquina (portanto, MRZ) com uma soma de verificação. Se algo na ID tiver sido falsificado, a soma de verificação não será verificada, apontando para a falsificação.
Além de ler o documento em si, os algoritmos também fornecem verificações cruzadas entre dados diferentes: A diferença de idade entre a selfie e a foto da identidade é semelhante à diferença entre a emissão da identidade e o momento atual? Os dados do MRZ correspondem totalmente aos dados do cartão? Tudo isso pode indicar uma adulteração.
Suporte a NFC
Outra tecnologia padronizada que pode facilitar ainda mais a verificação cruzada de identidade é a NFC. Ela é implantada rotineiramente em passaportes biométricos e facilita a verificação de identidade porque contém todas as informações necessárias em um chip à prova de violação. Outra vantagem é que praticamente todos os smartphones contêm o recurso de leitura NFC por padrão.
Cada vez mais documentos de identidade, não apenas passaportes, suportam NFCs, tornando-os ferramentas viáveis para a verificação remota de identidade em um futuro próximo.
Os chips NFC contêm fotos de alta resolução do usuário, com pelo menos duas impressões digitais, e têm um espaço para outros dados biométricos, incluindo íris ou DNA. Esses dados podem ser comparados com os dados biométricos do portador da identidade para verificar sua identidade.
Componentes de captura automática
Um conselho prático simples ao fazer a integração digital: não permita que o usuário faça upload de imagens para a integração. Isso só convida os fraudadores. Se você estiver preocupado com a qualidade da foto, use a captura automática. Dessa forma, você tem o controle da qualidade da imagem.
Assim como o OCR, encontrar a melhor foto de um rosto ou identificação não é um recurso opcional. O provedor de serviços obtém a melhor imagem para fins de comparação ou leitura. Além disso, ele torna a integração digital disponível até mesmo para pessoas que não estão familiarizadas com smartphones devido à baixa visão ou a outras desvantagens.
O módulo de captura automática observa continuamente o movimento da cabeça e as condições de iluminação e pode instruir o usuário sobre como mover o rosto para tirar automaticamente a foto perfeita. O mesmo vale para a identificação, que pode ficar embaçada se não for tirada com o devido cuidado.
Tecnicamente, um pequeno algoritmo avalia constantemente os chamados parâmetros da ICAO: inclinação da cabeça, inclinação, mandíbula e ângulo para o qual está voltada.
A ICAO tem padrões definidos para fotos ideais de passaporte e o algoritmo tira a foto assim que o rosto se aproxima desse ideal.
Evitar a interação com o usuário também torna o processo mais rápido e evita algumas tentativas de fraude.
Pontuação de confiança
Todas as partes de todo o processo de integração passam a chamada pontuação de confiança para a operadora, a fim de fornecer transparência sobre a tomada de decisão do algoritmo.
Para os integradores, isso também significa que o processo pode ser personalizado com base nas pontuações de confiança, informando como processar cada etapa.
Se a correspondência facial não for suficientemente confiável, ela poderá ser retomada ou repassada a um operador humano. O mesmo vale para a verificação de vivacidade.
O OCR da ID fornece uma pontuação de confiança para cada campo da ID. Somente os campos que não foram razoavelmente bem lidos podem ser corrigidos pelo usuário, evitando erros de digitação e reduzindo o tempo de integração.
As pontuações de confiança podem ser usadas para avaliar a qualidade do processo, encontrar os gargalos ou detectar novas tentativas de fraude.
Eles também podem ser flexibilizados ou reforçados com base em pesquisas de satisfação do cliente ou outras informações.
Ao ajustar as pontuações de confiança, o processo de integração digital pode ser personalizado para cada caso de uso específico.
Integração com registros de identificação
Às vezes, a legislação permite a verificação de registros de cidadãos, proporcionando segurança adicional ao processo de verificação remota de identidade. Alguns países, como o México, até exigem autenticação baseada em biometria com um registro estatal.
Ao verificar os números de identificação dos rostos, os registros podem avisar rapidamente que a identificação foi falsificada ou roubada recentemente.
Sobre Innovatrics
A Innovatrics é um parceiro independente e confiável para tecnologia de gerenciamento de identidade biométrica. Até o momento, a empresa concluiu com êxito mais de 600 projetos em 80 países, com mais de um bilhão de pessoas processadas biometricamente usando o software da Innovatrics.
Combinada com uma abordagem inovadora e um atendimento proativo ao cliente, a Innovatrics capacita organizações de todo o mundo a integrar ou criar soluções poderosas e flexíveis de identificação biométrica de forma rápida e fácil.
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