La disciplina en el manejo de los datos: la clave para liberar el verdadero potencial de la IA

La naturaleza del comercio digital exige que los procesos de registro y pago de los usuarios sean fluidos y sencillos. Al mismo tiempo, la facilidad de uso no puede primar por completo sobre la prevención del fraude. Encontrar el equilibrio entre ambos aspectos supone una tarea difícil para las empresas en línea, sobre todo si se tiene en cuenta que los estafadores utilizan la inteligencia artificial para crear documentos de identidad falsos con un aspecto muy auténtico, que pueden presentar ligeras modificaciones, difíciles de detectar, con respecto a sus equivalentes reales. 

La verificación de la identidad digital y el procesamiento de pagos exigen no solo rapidez, sino también precisión y seguridad. En Microblink, lo conseguimos aprovechando enormes cantidades de datos de alta calidad para entrenar nuestros modelos de aprendizaje automático. Pero los datos no solo se recopilan, sino que se seleccionan cuidadosamente, se procesan y se perfeccionan continuamente para garantizar que nuestras soluciones BlinkCard y BlinkID sigan siendo punteras. Desde la adquisición hasta la anotación, cada paso de nuestro flujo de datos está diseñado para mejorar el rendimiento, detectar el fraude y admitir una gama cada vez más amplia de documentos de todo el mundo.

Recopilación de datos: la base de la verificación de la identidad y de los documentos

La calidad de un modelo depende de los datos con los que se alimenta, por lo que la adquisición de datos desempeña un papel fundamental en la IA. Se necesita un gran volumen de imágenes variadas de documentos, como tarjetas de crédito, pasaportes y documentos de identidad, para entrenar los modelos de aprendizaje automático de forma eficaz. Combinamos dos enfoques:

• Recopilación de datos: imágenes reales de documentos auténticos del mundo real, basadas en versiones globales en constante evolución.
• Generación de datos sintéticos: aprovechamiento de la inteligencia artificial para realizar ingeniería inversa de muestras que satisfagan las necesidades específicas de entrenamiento de modelos.

La importancia del cumplimiento normativo

Cuando se maneja una cantidad tan grande de datos, es importante garantizar el cumplimiento de todas las leyes de protección de datos de los usuarios, como el RGPD. 

Todos los usuarios tienen además la opción de excluirse de la recopilación de datos y solicitar que se eliminen sus datos en cualquier momento. Aplicamos estrictas prácticas de minimización de datos para asegurarnos de que solo utilizamos los datos necesarios para el entrenamiento de los modelos y la mejora de los productos. 

Nuestro marco de cumplimiento normativo incluye auditorías y evaluaciones periódicas para garantizar que nuestros procesos de tratamiento de datos se ajusten a los requisitos normativos en constante evolución. Además, colaboramos estrechamente con expertos jurídicos y en seguridad para aplicar las mejores prácticas en materia de gobernanza de datos. Al dar prioridad a la privacidad y la seguridad, no solo cumplimos con nuestras obligaciones legales, sino que también reforzamos la confianza de nuestros usuarios y socios.

Procesamiento de datos: limpieza y estructuración para modelos de aprendizaje automático

Los datos brutos rara vez son utilizables en su forma original. Antes de poder utilizarlos para el entrenamiento, nuestros datos se someten a múltiples etapas de procesamiento. El preprocesamiento garantiza que se filtren los datos de baja calidad o irrelevantes para mantener una alta precisión. A continuación, se lleva a cabo la categorización de los datos, en la que un equipo especializado analiza cada documento, identificando los elementos clave y estructurando los datos correctamente. A continuación, se lleva a cabo la anotación, en la que los expertos etiquetan campos específicos de los documentos, como nombres, direcciones y fotografías, para entrenar los modelos de aprendizaje automático con precisión. La detección de fraudes desempeña un papel fundamental en nuestro proceso, ya que nuestros expertos en documentación examinan minuciosamente los documentos para identificar aquellos que han sido manipulados o son falsos, garantizando así que nuestros modelos puedan detectar actividades fraudulentas en aplicaciones del mundo real.

Más allá de estos pasos fundamentales, Microblink emplea metodologías adicionales para refinar y estructurar aún más los datos. Se lleva a cabo una clasificación previa al procesamiento para eliminar las imágenes inservibles y detectar los objetos de interés en las mismas. También determinamos la utilidad y las categorías generales de todos los documentos e imágenes capturados. La categorización de los datos garantiza que se reconozcan las variaciones regionales y los cambios de formato, lo que mejora la adaptabilidad del modelo. 

El factor humano

Cabe señalar además que nuestro equipo de anotadores es íntegramente interno, algo de lo que no pueden presumir muchos otros proveedores, que subcontratan estas tareas. Se trata de expertos capaces de detectar incluso las alteraciones o diferencias más sutiles en documentos sintéticos fraudulentos y de registrar esos datos, que posteriormente se incorporan a nuestros modelos de aprendizaje automático y se utilizan para detectar con mayor precisión los indicios de fraude. 

Las técnicas de anotación exhaustivas, como el uso de recuadros delimitadores para resaltar campos críticos de los documentos y la transcripción del texto a formatos estructurados, mejoran la eficacia del entrenamiento del aprendizaje automático. El reconocimiento de patrones de fraude permite a nuestro sistema cotejar los patrones fraudulentos conocidos, lo que refuerza nuestros mecanismos de prevención del fraude. Por último, las actualizaciones continuas de los modelos garantizan que los datos procesados y validados se integren en nuestro proceso de entrenamiento de aprendizaje automático, lo que permite que nuestras soluciones se mantengan a la vanguardia de los estándares documentales en constante evolución.

Aprendizaje automático basado en datos: entrenamiento de la próxima generación de modelos

Nuestro equipo de aprendizaje automático desarrolla y perfecciona continuamente modelos para dar soporte a nuevos tipos de documentos y mejorar la precisión. Este proceso implica analizar nuevas versiones de los documentos para identificar cambios en el formato, las características de seguridad y la ubicación del texto. Cuando no se dispone de muestras reales, generamos documentos sintéticos aleatorios para facilitar el entrenamiento de los modelos. Una vez que los datos se han anotado y estructurado, se utilizan en el proceso de entrenamiento y despliegue de los modelos, lo que permite a nuestros modelos de aprendizaje automático aprender a reconocer, extraer y verificar los datos de los documentos de manera eficiente.

Las ventajas de Microblink: calidad, experiencia y escalabilidad

Lo que nos distingue es nuestra profunda experiencia en el sector y nuestras capacidades internas. A diferencia de los proveedores externos, controlamos todo el proceso de tratamiento de datos —desde la adquisición hasta la anotación—, lo que garantiza la coherencia, la precisión y la seguridad de los datos. Esto nos permite iterar rápidamente, adaptarnos a nuevos tipos de documentos y escalar de forma eficiente, manteniendo al mismo tiempo los más altos estándares de calidad. A medida que seguimos innovando, los datos seguirán siendo el núcleo de nuestra tecnología. Ya sea mejorando la detección de fraudes, ampliando la compatibilidad con documentos de todo el mundo o automatizando el procesamiento de datos, nuestro compromiso de aprovechar los datos de forma responsable garantiza que BlinkCard y BlinkID ofrezcan las mejores experiencias de su clase tanto a las empresas como a los usuarios. Si quieres saber más sobre cómo Microblink puede ayudar a tu empresa a combatir el fraude y satisfacer a tus clientes, ponte en contacto con nosotros hoy mismo.