Discipline en matière de données : La clé pour libérer le véritable pouvoir de l’IA

La nature du commerce numérique exige des expériences d’embarquement et de passage en caisse simples et fluides pour les utilisateurs. Dans le même temps, la facilité d’utilisation ne peut pas être entièrement privilégiée par rapport à la prévention de la fraude. Trouver un équilibre entre les deux devient une tâche difficile pour les entreprises en ligne, surtout si l’on considère que les fraudeurs utilisent l’IA pour créer des documents d’identité synthétiques d’apparence très authentique qui peuvent être légèrement modifiés et difficiles à détecter par rapport à leurs homologues réels.

La vérification de l’identité numérique et le traitement des paiements exigent non seulement de la rapidité, mais aussi de la précision et de la sécurité. Chez Microblink, nous y parvenons en exploitant de vastes quantités de données de haute qualité pour former nos modèles d’apprentissage automatique. Mais les données ne sont pas simplement collectées : elles sont soigneusement sélectionnées, traitées et continuellement affinées pour garantir que nos solutions BlinkCard et BlinkID restent à la pointe de la technologie. De l’acquisition à l’annotation, chaque étape de notre pipeline de données est conçue pour améliorer les performances, détecter les fraudes et prendre en charge une gamme croissante de documents internationaux.

Acquisition de données – La base de la vérification d’identité et de documents

La qualité d’un modèle dépend des données qui l’alimentent. C’est pourquoi l’acquisition de données joue un rôle essentiel dans l’IA. Il faut un grand volume d’images diverses de documents tels que des cartes de crédit, des passeports et des cartes d’identité pour entraîner efficacement les modèles de modélisation linéaire. Nous combinons deux approches :

• Collecte de données – Images réelles de documents réels dans le monde réel, basées sur des versions mondiales en constante évolution.
• Génération de données synthétiques – Tirer parti de l’IA pour rétroconcevoir des échantillons qui répondent à des besoins particuliers en matière de formation de modèles.

L’importance de la conformité

Lorsque vous traitez autant de données, il est important de maintenir la conformité avec toutes les lois sur la protection de la vie privée des utilisateurs, telles que le GDPR.

Tous les utilisateurs ont également la possibilité de refuser la collecte de données et de faire effacer leurs données à tout moment. Nous mettons en œuvre des pratiques strictes de minimisation des données afin de n’utiliser que les données nécessaires à la formation des modèles et à l’amélioration des produits.

Notre cadre de conformité comprend des audits et des évaluations réguliers afin de garantir que nos processus de traitement des données sont conformes à l’évolution des exigences réglementaires. Nous travaillons également en étroite collaboration avec des experts en droit et en sécurité afin de respecter les meilleures pratiques en matière de gouvernance des données. En donnant la priorité à la protection de la vie privée et à la sécurité, nous respectons non seulement nos obligations légales, mais nous renforçons également la confiance de nos utilisateurs et de nos partenaires.

Traitement des données : Nettoyage et structuration pour les modèles ML

Les données brutes sont rarement utilisables sous leur forme originale. Avant de pouvoir être utilisées pour la formation, nos données subissent plusieurs étapes de traitement. Le prétraitement garantit que les données de faible qualité ou non pertinentes sont filtrées afin de maintenir un niveau de précision élevé. La catégorisation des données suit : une équipe spécialisée analyse chaque document, identifie les éléments clés et structure correctement les données. L’annotation est ensuite réalisée, où des experts étiquettent des champs de documents spécifiques tels que les noms, les adresses et les photos afin d’entraîner les modèles ML avec précision. La détection des fraudes joue un rôle essentiel dans notre processus, car nos experts examinent soigneusement les documents pour identifier les documents falsifiés ou faux, garantissant ainsi que nos modèles peuvent détecter les activités frauduleuses dans les applications du monde réel.

Au-delà de ces étapes fondamentales, Microblink utilise des méthodologies supplémentaires pour affiner et structurer les données. Un tri de prétraitement est effectué pour supprimer les images inutilisables et détecter les objets d’intérêt dans les images. Nous déterminons également la facilité d’utilisation et les catégories générales de tous les documents et images capturés. La catégorisation des données permet de reconnaître les variations régionales et les changements de format, ce qui améliore l’adaptabilité du modèle.

Le facteur humain

Il convient également de noter que notre équipe d’annotateurs est entièrement interne, ce que beaucoup d’autres fournisseurs – qui externalisent ces tâches – ne peuvent pas dire. Il s ‘agit d’experts capables de repérer les altérations ou différences les plus subtiles dans les documents synthétiques frauduleux et d’enregistrer ces données, qui sont ensuite introduites dans nos modèles ML et utilisées pour détecter encore plus précisément les signes de fraude.

Des techniques d’annotation complètes, telles que l’utilisation de boîtes de délimitation pour mettre en évidence les champs critiques des documents et la transcription du texte dans des formats structurés, améliorent l’efficacité de la formation au ML. La reconnaissance des schémas de fraude permet à notre système de recouper des schémas de fraude connus, renforçant ainsi nos mécanismes de prévention de la fraude. Enfin, les mises à jour continues du modèle garantissent que les données traitées et validées sont intégrées dans notre pipeline d’entraînement au ML, ce qui permet à nos solutions de rester à la pointe de l’évolution des normes documentaires.

Apprentissage automatique piloté par les données : Former la prochaine génération de modèles

Notre équipe ML construit et affine en permanence des modèles pour prendre en charge de nouveaux types de documents et améliorer la précision. Ce processus implique l’analyse des nouvelles versions de documents afin d’identifier les changements de format, les dispositifs de sécurité et l’emplacement du texte. Lorsque des échantillons du monde réel ne sont pas disponibles, nous générons des documents synthétiques aléatoires pour faciliter l’entraînement des modèles. Une fois les données annotées et structurées, elles sont utilisées dans le processus d’entraînement et de déploiement des modèles, ce qui permet à nos modèles ML d’apprendre à reconnaître, extraire et vérifier efficacement les données des documents.

L’avantage Microblink : Qualité, expertise et évolutivité

Ce qui nous distingue, c’est notre expertise approfondie du domaine et nos capacités internes. Contrairement aux fournisseurs externes, nous contrôlons l’ensemble du pipeline de données, de l’acquisition à l’annotation, afin de garantir la cohérence, l’exactitude et la sécurité des données. Cela nous permet d’évoluer rapidement, de nous adapter à de nouveaux types de documents et de nous adapter efficacement tout en maintenant les normes de qualité les plus élevées. Alors que nous continuons à innover, les données resteront au cœur de notre technologie. Qu’il s’agisse d’améliorer la détection des fraudes, d’étendre la prise en charge des documents à l’échelle mondiale ou d’automatiser le traitement des données, notre engagement à exploiter les données de manière responsable garantit que BlinkCard et BlinkID offrent des expériences de premier ordre aux entreprises et aux utilisateurs. Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont Microblink peut aider votre entreprise à lutter contre la fraude et à satisfaire vos clients, contactez-nous dès aujourd’hui.