A inteligência artificial e o machine learning, presentes em soluções de biometria facial, são tecnologias que mudaram o jogo no quesito prevenção à fraude. Com algoritmos cada vez mais inteligentes, o reconhecimento facial se tornou uma poderosa ferramenta de proteção para empresas que precisam ter a certeza sobre quem está do outro lado de uma transação comercial.

Não é segredo para ninguém que estamos vivendo em uma sociedade cada vez mais conectada, em que os negócios nos ambientes digitais crescem exponencialmente e ganham novos adeptos a todo momento. Junto com essa expansão, vieram os benefícios de uma vida mais ágil e prática, mas também inúmeras preocupações e cuidados em relação à segurança das informações que nós compartilhamos a todo momento.

A tecnologia de reconhecimento facial ganhou tração no mercado, ao mesmo tempo que as estratégias de proteção e prevenção a fraudes passaram a mirar a incerteza de que, do outro lado da tela, estava a mesma pessoa que ela dizia ser. Hoje, os melhores algoritmos de reconhecimento facial se aprimoram automaticamente a cada instante, com base em muita inteligência analítica e aprendizado de máquina (ou machine learning).

Neste texto, você poderá conhecer um pouco mais sobre o conceito do reconhecimento facial e sobre as soluções mais eficientes do mercado brasileiro para validação biométrica. Também poderá entender como essa tecnologia deve ocupar um espaço ainda maior no mercado com a alta na procura das empresas por proteção contra os maiores riscos de negócio da atualidade – como a falsificação biométrica por meio da disseminação de métodos como os deepfakes e as máscaras realistas em 3D, por exemplo. Boa leitura!

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O que é e como funciona o reconhecimento facial

O reconhecimento facial é uma tecnologia que usa o algoritmo de redes neurais (inteligência computacional) para fazer um mapeamento matemático das características faciais de uma pessoa – como a distância entre os olhos, o formato do rosto e as dimensões do nariz e da boca. A partir do registro dessas informações, ela é capaz de identificar e autenticar o indivíduo para que ele tenha acesso a áreas restritas ou faça login em sites e aplicativos com alta exigência de segurança.

A captura da imagem acontece por meio de uma selfie (feita pelo smartphone ou computador) e a tentativa de acesso é validada em tempo real, na comparação com uma base de imagens que são confiáveis e já estão validadas – elas podem estar na base da própria empresa ou pertencer a um bureau de dados qualificados como a Serasa Experian. O resultado da comparação é dado com alta precisão e rapidez, geralmente sem qualquer ponto de atrito com a experiência do usuário.

O reconhecimento facial funciona por meio de uma solução de biometria, que faz esse match entre a informação que é imputada em tempo real no sistema e a imagem que está presente no arquivo de faces confiáveis. Uma pontuação é dada para a similaridade entre as duas imagens, gerando um ‘score de semelhança’ que vai embasar a decisão do algoritmo. É assim que softwares como os de Biometria Facial da Serasa Experian garantem que uma pessoa é a mesma que ela está dizendo ser – e, assim, a gente consegue saber quem é quem!

Onde o reconhecimento facial é usado? Quais são as aplicações?

O uso do reconhecimento facial é associado, principalmente, às questões ligadas à segurança: identificação de pessoas em espaços públicos (incluindo as desaparecidas ou as procuradas pela Justiça), monitoramento de regiões de alta criminalidade, controle de acesso a espaços de circulação restrita, validação de transações financeiras ou comerciais, desbloqueio de smartphones e computadores, ingresso em eventos de grande porte (como shows ou jogos de futebol), autenticação de usuários em plataformas seguras e sistemas de segurança privada (como o acesso de funcionários à rede da empresa ou a entrada/saída de moradores em um condomínio), entre inúmeras outras aplicações.

Olhando para os mais inusitados, destacamos dois tipos de uso do reconhecimento facial: a análise do comportamento de consumidores em shopping centers e grandes varejistas para uma personalização mais direcionada das ofertas e o monitoramento de emoções (EDR) e expressões faciais para análise de sentimentos momentâneos – desde uma tendência de comportamento de compra até um cenário de insatisfação que indique a ação necessária de um mediador.

CASOS DE USO DA BIOMETRIA POR SEGMENTO

Tecnologia: reconhecimento facial versus deepfakes

As soluções de biometria que fazem reconhecimento facial podem prevenir a disseminação de deepfakes por meio de inteligência tecnológica. Quanto mais os fraudadores estudam formas de enganar o reconhecimento facial, mais os algoritmos de aprendizagem profunda (ou deep learning) se atualizam para bloquear qualquer tentativa de origem fraudulenta. O exemplo mais comum do momento é a manipulação de imagens e vozes de pessoas famosas em vídeos, em que elas parecem falar sobre temas (quase sempre controversos) dos quais nunca falaram. Nesse caso, um scan feito por uma solução de biometria facial pode detectar movimentos desconexos ou deformidades do rosto oriundas da manipulação das imagens, revelando a existência de um conteúdo falso montado digitalmente.

Ainda no campo da batalha entre os vídeos falsos e o reconhecimento biométrico, quando alguém submete um material afirmando ser aquela própria pessoa, as soluções com algoritmos mais confiáveis são capazes de validar com segurança se, por trás daquela face, está uma pessoa autêntica ou um software tentando emular a existência de um terceiro. É certo que nem todas as soluções disponíveis no mercado podem estar prontas para identificar deepfakes em 100% das situações; por isso, é importante que a estratégia de prevenção das empresas seja capaz de conectar diversas camadas antifraude para que a proteção dos negócios seja totalmente eficaz.

Como estamos falando de tecnologia e do poder transformador que ela tem a cada instante, a prevenção às fraudes com deepfakes deve ser vista como um processo em contínua evolução. É quase uma corrida contra o tempo: os fraudadores estão constantemente trabalhando para burlar os softwares que realizam reconhecimento facial e identificam fraudes, enquanto as provedoras de soluções de prevenção devem continuar aprimorando seus conceitos e algoritmos para impedir a evolução dos golpes.

O reconhecimento facial é uma tecnologia segura?

Sim, o reconhecimento facial é uma das tecnologias mais avançadas e robustas para prevenção a fraudes utilizando imagens ou informações biométricas, por ser uma solução desenvolvida com base em ciência de dados e muita inteligência analítica. Além de reconhecer rostos com alta precisão, a tecnologia é capaz de fazer provas de vida e de identificar com facilidade a incidência de uma tentativa de fraude por meio do uso de imagens estáticas, cenas manipuladas via software ou uso de máscaras realistas.

A evolução constante dos algoritmos e as situações como o fim da obrigatoriedade do uso de máscaras pós-pandemia ajudam a minimizar um ponto de atenção que sempre esteve ligado ao reconhecimento facial: a imprecisão da identificação em condições adversas. Quando o rosto é parcialmente oculto por sombras, óculos escuros ou máscaras, as soluções encontram mais dificuldade para traçar o comparativo e tendem a não validar a semelhança da pessoa com o dado que está presente na base. Outro caso crítico é o reconhecimento em condições adversas de luminosidade, tanto em relação à baixa incidência de luz no local quanto ao excesso dela.

Há ainda um ponto que abrange a segurança e levanta dúvidas sobre o uso das tecnologias de reconhecimento facial: a regulamentação legal e as questões éticas que envolvem a coleta e o uso das imagens de uma pessoa. Com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais), há a exigência de transparência, e o titular deve ser avisado de que seus dados serão coletados, mas, em situações como as de prevenção a fraudes, não existe necessidade do consentimento de cada usuário – é preciso somente garantir que a finalidade de uso está sendo cumprida e que os dados estão armazenados em total segurança.

Por trás de cada face, a gente sabe quem é quem

As soluções de Biometria Facial da Serasa Experian são referência no mercado brasileiro e ajudam inúmeras empresas a saber quem é quem com base em um big data incomparável. Entre os nossos diferenciais, estão uma base de dados com mais de 100 milhões de faces reais únicas (oriundas de selfies e documentos) e cerca de 1 milhão de faces ‘negativadas’ (comprovadamente falsas), que ajudam a proteger mais de 1 bilhão de transações comerciais contra as fraudes todos os anos.

A tecnologia presente em nossos algoritmos de reconhecimento facial é proprietária, criada por uma das empresas mais inovadoras do país e pelos maiores especialistas do mercado, e promove uma experiência inclusiva ao contemplar acessibilidade para pessoas com deficiência. Além disso, os nossos clientes podem conectar as soluções de biometria facial com diversos outros tipos de produtos antifraude, criando uma proteção personalizada e adaptável às características de cada negócio. Aqui, as camadas de proteção para todas as etapas da jornada estão disponíveis em um só lugar!

Visite a nossa página de soluções de Biometria Facial para saber mais e preencha seus dados para solicitar o contato de um especialista!