Verificaciones totalmente automatizadas frente a semiautomatizadas: la incorporación de personas en el proceso de verificación de documentos

El triángulo de las compensaciones: precisión, velocidad y coste

No existe una solución perfecta para la detección de fraudes. Tanto los modelos automatizados como las personas son propensos a cometer errores. Por lo general, dedicar más tiempo a una tarea se traduce en una mayor precisión, pero nunca permite eliminar por completo los errores. Por lo tanto, cualquier sistema de verificación de documentos debe encontrar un equilibrio entre tres factores fundamentales:

• Precisión: La capacidad de identificar correctamente tanto los documentos auténticos como los falsos.
• Velocidad: El tiempo que se tarda en procesar un documento.
• Coste: La inversión económica necesaria para el proceso de verificación.

La verificación de documentos de identidad se caracteriza por el hecho de que los documentos falsos son relativamente poco frecuentes. Sin embargo, el coste de pasar por alto un documento falso puede ser muy elevado, dependiendo del caso concreto. Por el contrario, rechazar documentos auténticos o provocar retrasos a clientes legítimos genera fricciones y una pérdida de beneficios.

Totalmente automatizado frente a semiautomatizado: ventajas e inconvenientes

• Los sistemas totalmente automatizados son rapidísimos y, a menudo, procesan los documentos en cuestión de segundos. Aunque la tecnología de detección automática del fraude ha avanzado, los expertos humanos siguen siendo el referente en cuanto a precisión. Sin embargo, depender exclusivamente de los expertos resulta costoso y difícil de ampliar.
• Los sistemas semiautomáticos (también conocidos como sistemas «human-in-the-loop») ofrecen un término medio. Aprovechan la automatización para ganar en rapidez y eficiencia, pero incorporan de forma estratégica la revisión humana para los casos complejos o de alto riesgo.

Medición del rendimiento: BPCER y APCER

Hay dos indicadores clave que sirven para evaluar los sistemas de verificación de documentos:

• Índice de error de clasificación de presentación de buena fe (BPCER): la tasa de documentos auténticos que se rechazan erróneamente (similar a la «tasa de rechazo falso»).
• Índice de error de clasificación en la presentación de ataques (APCER): La tasa a la que se aceptan erróneamente documentos fraudulentos (similar a la «tasa de falsa aceptación»).

Los distintos parámetros dentro de un mismo caso de uso (revisión de transacciones) pueden dar prioridad a una métrica frente a otra. Por ejemplo, al aprobar transacciones de pequeña cuantía podría ser preferible un BPCER más alto (aceptar más documentos auténticos, aunque se cuelen algunos fraudulentos) para minimizar las fricciones. Por el contrario, las transacciones de gran cuantía exigen un APCER más bajo, dando prioridad a la seguridad aunque ello implique rechazar inicialmente más documentos auténticos.

Equilibrar la garantía y la conversión mediante la revisión humana

Los sistemas totalmente automatizados suelen permitir ajustar, mediante su configuración, el equilibrio entre:

• Alto nivel de garantía: dar prioridad a un APCER bajo (aceptación mínima de documentos fraudulentos), aun a costa de un BPCER más elevado (mayor número de rechazos de documentos auténticos).
• Alta tasa de conversión: dar prioridad a un BPCER bajo (aceptar la mayoría de los documentos auténticos) a riesgo de obtener un APCER más alto (mayor aceptación de fraudes).

Sin embargo, incluso con los ajustes, un APCER muy bajo podría dar lugar a un BPCER inaceptablemente alto, lo que afectaría a la satisfacción del cliente.

Estrategias con intervención humana

Los sistemas semiautomáticos ofrecen varias formas de incorporar la experiencia humana:

1. Revisión de alto riesgo: Solo se revisan manualmente las transacciones de alto riesgo (por ejemplo, las de importes elevados).
2. Revisión de casos de presunto fraude: Un equipo humano revisa todos los documentos que el sistema automatizado ha marcado como potencialmente fraudulentos.
3. Clasificación en tres categorías: El sistema clasifica los documentos como «fraude seguro», «auténtico seguro» o «incierto». Los revisores humanos solo revisan la categoría «incierto». Esto permite un control independiente de los índices APCER y BPCER, lo que garantiza tanto un alto nivel de fiabilidad como una alta tasa de conversión.

Ventajas adicionales de la revisión humana

Además de mejorar la precisión, la revisión humana puede:

• Validar el rendimiento del sistema automatizado: Al comprobar manualmente una muestra aleatoria de decisiones, las empresas pueden verificar la precisión del sistema automatizado con sus datos específicos.
• Evaluar el rendimiento de los revisores humanos: Se puede utilizar la misma técnica de muestreo aleatorio para evaluar el rendimiento de los propios revisores humanos.

En estos casos, aunque se incluye una revisión humana, técnicamente no se trata de procesos en los que intervenga el ser humano.

Conclusión

La verificación de documentos requiere un enfoque matizado que concilie rapidez, precisión y coste. Los sistemas semiautomatizados, que incorporan de forma estratégica la revisión humana, ofrecen la flexibilidad necesaria para adaptarse a diferentes niveles de tolerancia al riesgo y casos de uso, aportando lo mejor de ambos mundos: la eficiencia de la automatización y la precisión del criterio humano.