Así funciona la verificación de identidad con machine learning

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En líneas generales, la verificación de identidad garantiza que la persona detrás de un proceso sea quien declara ser, evitando fraudes y suplantaciones de identidad. Su importancia ha crecido de forma significativa durante los últimos años. En México, por ejemplo, se estima que un 20% de las organizaciones bancarias cuenta con métodos de validación de identidad automatizados y un 60% se encuentra en camino de implementarlo.

Adicionalmente, se espera que su tamaño de mercado a nivel global pase de 7,6 mil millones de dólares en 2020 a 15,8 mil millones en 2025.

¿Por qué ha crecido la importancia de validar identidad? 

Los principales factores que impulsan dicho interés son la digitalización de la economía y el incremento de actividades fraudulentas y de robos de identidad. Este último delito es el de mayor crecimiento en México y el mundo; solo en 2019 causó a los usuarios del servicio financiero pérdidas por 2.965 millones de pesos, según datos de la Condusef

Por supuesto, contar con métodos de validación de identidad trae beneficios adicionales a tu negocio, como el posicionamiento competitivo, el cumplimiento normativo, la mejora de la experiencia del usuario y el incremento de la imagen y confianza de la marca.

Por fortuna, la tecnología avanza a pasos agigantados y hoy tienes a tu disposición el Aprendizaje Automático (Machine Learning) para desarrollar este proceso.

Cómo funciona la verificación de identidad con Machine Learning

 Machine Learning  es una rama de la IA cuyo objetivo es dotar de inteligencia a las aplicaciones o máquinas mediante algoritmos entrenados para identificar patrones entre ingentes cantidades de datos, permitiéndoles aprender y mejorar a medida que pasa el tiempo. 

En el ámbito de la verificación de identidad, se ha logrado aprovechar esta tecnología para captar e identificar patrones biométricos y compararlos con muestras o datos previamente recopilados y almacenados en el sistema. Así las cosas, encuentras:   

  • Biometría de voz.
  • Registro dactilar.
  • Biometría facial.
  • Iris.

Entre todas estas, las soluciones de reconocimiento facial para la validación de identidad son una de las mejores alternativas. 

Esta se fundamenta en modelos matemáticos, que son los algoritmos que se generan en función de unos datos de partida. Así las cosas, el sistema realiza un análisis y comparación de los patrones del rostro identificados en tiempo real, con los recogidos en una fotografía tomada con antelación en un proceso de registro o con la de un documento que acredita que el individuo es quien dice ser, como el RUN. 

Dicho análisis compara en cuestión de segundos múltiples patrones que hacen de un rostro algo único e irrepetible, como la distancia entre orejas, el tamaño de la nariz, el ancho del mentón, etc.   

De ese examen, el sistema concluye que existe un determinado porcentaje de coincidencia entre el individuo de la selfie o del video en tiempo real y el que aparece en la fotografía del documento o previamente registrada. 

Por supuesto, si la verificación de identidad se realiza de forma remota usando la fotografía de un documento, es necesario que el sistema también realice una validación, utilizando tecnologías como el reconocimiento óptico que analiza los elementos que lo componen para determinar si es falso u original.

Validar identidad mediante imágenes es fiable. Sin embargo, para potenciar los resultados puedes complementarla con otra técnica biométrica y/o con otros métodos como la autenticación de dos factores.

En Codster, firma líder en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, puedes crear soluciones tecnológicas de verificación de identidad a la medida de tus necesidades. Si quieres saber más, no dudes en contactar. 

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