✨ Fraude de documento: adaptando-se às táticas de fraude em evolução

Como a Veriff detecta fraudes documentais

Vamos explorar os métodos para detectar fraudes documentais. Indicadores sutis, como fontes incompatíveis ou bordas incorretas, podem sinalizar um documento fraudulento. Paco Romero Ferrero, um cientista de dados na Automação de Verificação da Veriff, enfatiza o papel crucial da colaboração entre as equipes de Engenharia de Operações de Fraude para se manter à frente das táticas de fraude em evolução. Ao monitorar tendências, anotar casos de fraude e atualizar regularmente os modelos de aprendizado de máquina, essas equipes aprimoram as capacidades de detecção.

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Detecção de fraude documental em detalhe

O modelo de IA da Veriff detecta fraudes agregando múltiplos sinais de documentos, como a Identificação do Estado de Nova York mostrada aqui. Nosso modelo bem treinado, construído com base em um grande conjunto de dados, aumenta a precisão. Ao contrário dos modelos "caixa-preta", esta abordagem oferece transparência, permitindo que identifiquemos quais sinais específicos acionaram um alerta de fraude. Essa transparência não apenas melhora o desempenho do modelo, mas também ajuda as equipes de operações de fraude a se concentrarem em questões críticas, promovendo uma colaboração produtiva entre IA e humanos.

Useful links:
Veriff’s SVP of Operations Mike O’Callaghan talks more about ‘Widgets’, ‘black boxes’, and ‘bionics’ in operations at Veriff, in this recent Veriff Voices episode.

In this blog, we take a closer look at why it’s important to unlock the potential of both AI and human intelligence to provide the best possible identity verification solutions to customers.

Os sinais que a Veriff usa para detectar documentos fraudulentos

Utilizamos uma variedade de sinais para detectar documentos fraudulentos, incluindo a análise do fundo, forma e bordas do documento para garantir que estejam alinhados com espécimes conhecidos. Nossos modelos especializados são treinados para identificar anomalias em retratos, fontes e caracteres, como texto não intencional, como "espécime", que sinaliza documentos fraudulentos. Nosso sistema também verifica informações como números de série, datas de emissão e códigos de barras para garantir consistência. Esses métodos ajudam a identificar potenciais fraudes, capturando irregularidades sutis que poderiam passar despercebidas.

Links úteis:

Acreditamos que um pilar chave para desenvolver uma estratégia sofisticada contra fraudes é o interligação. Saibam mais neste blog sobre como capacitamos nossas equipes de prevenção de fraudes a buscar padrões em várias sessões.

Detecção de assinaturas fraudulentas

Nosso sistema de IA avalia aproximadamente 2.000 sinais diferentes, incluindo assinaturas, fontes e retratos, para avaliar a autenticidade de um documento. Por exemplo, o modelo detecta assinaturas fraudulentas usando uma técnica chamada embedding, que compara uma assinatura com um banco de dados de fraudes conhecidas. Se a semelhança for alta, o documento é sinalizado como fraudulento. A transparência do nosso modelo promove confiança ao revelar quais sinais foram fundamentais no processo de tomada de decisão, garantindo precisão e confiabilidade na detecção de fraudes.

Embora um progresso significativo tenha sido feito, ainda existem áreas para melhorias. Continuaremos a explorar o uso de embeddings para analisar características adicionais de documentos além de assinaturas. Nosso objetivo é incorporar validações de vídeos e registros para aumentar a precisão, com o objetivo final de garantir que a pessoa sendo verificada seja realmente quem afirma ser.