Disciplina de dados: a chave para revelar o verdadeiro poder da IA

A natureza do comércio digital exige experiências de integração do usuário e de finalização de compra simples e sem complicações. Ao mesmo tempo, a facilidade de uso não pode ser totalmente priorizada em detrimento da prevenção de fraudes. Encontrar o equilíbrio entre os dois se torna uma tarefa difícil para as empresas online, especialmente considerando que os fraudadores utilizam inteligência artificial para criar documentos de identidade sintéticos com aparência muito autêntica, que podem apresentar alterações sutis e difíceis de detectar em relação às suas versões reais. 

A verificação de identidade digital e o processamento de pagamentos exigem não apenas rapidez, mas também precisão e segurança. Na Microblink, alcançamos isso aproveitando grandes volumes de dados de alta qualidade para treinar nossos modelos de aprendizado de máquina. Mas os dados não são apenas coletados — eles são cuidadosamente selecionados, processados e continuamente aprimorados para garantir que nossas soluções BlinkCard e BlinkID permaneçam na vanguarda. Da aquisição à anotação, cada etapa do nosso fluxo de dados é projetada para melhorar o desempenho, detectar fraudes e oferecer suporte a uma gama cada vez maior de documentos globais.

Aquisição de dados – A base da verificação de identidade e de documentos

A qualidade de um modelo depende da qualidade dos dados que são inseridos nele; é por isso que a aquisição de dados desempenha um papel fundamental na IA. É necessário um grande volume de imagens diversas de documentos, como cartões de crédito, passaportes e documentos de identidade, para treinar modelos de aprendizado de máquina de maneira eficaz. Combinamos duas abordagens:

• Coleta de dados – Imagens reais de documentos reais do mundo real, com base em versões globais em constante evolução.
• Geração de dados sintéticos – Aproveitando a IA para realizar a engenharia reversa de amostras que atendam às necessidades específicas de treinamento de modelos.

A importância da conformidade

Ao lidar com uma quantidade tão grande de dados, é importante garantir a conformidade com todas as leis de privacidade do usuário, como o GDPR. 

Todos os usuários também têm a opção de recusar a coleta de dados e solicitar que seus dados sejam excluídos a qualquer momento. Adotamos práticas rigorosas de minimização de dados, de modo a utilizar apenas os dados necessários para o treinamento de modelos e o aprimoramento dos produtos. 

Nossa estrutura de conformidade inclui auditorias e avaliações regulares para garantir que nossos processos de tratamento de dados estejam em conformidade com os requisitos regulatórios em constante evolução. Também trabalhamos em estreita colaboração com especialistas jurídicos e de segurança para adotar as melhores práticas em governança de dados. Ao priorizar a privacidade e a segurança, não apenas cumprimos nossas obrigações legais, mas também reforçamos a confiança de nossos usuários e parceiros.

Processamento de dados: limpeza e estruturação para modelos de aprendizado de máquina

Os dados brutos raramente são utilizáveis em sua forma original. Antes de poderem ser usados para treinamento, nossos dados passam por várias etapas de processamento. O pré-processamento garante que dados de baixa qualidade ou irrelevantes sejam filtrados, a fim de manter uma alta precisão. Em seguida, ocorre a categorização dos dados, na qual uma equipe especializada analisa cada documento, identificando elementos-chave e estruturando os dados corretamente. Em seguida, é realizada a anotação, na qual especialistas rotulam campos específicos dos documentos, como nomes, endereços e fotos, para treinar modelos de aprendizado de máquina com precisão. A detecção de fraudes desempenha um papel fundamental em nosso processo, pois nossos especialistas em documentos examinam cuidadosamente os documentos para identificar aqueles que foram adulterados ou são falsos, garantindo que nossos modelos possam detectar atividades fraudulentas em aplicações do mundo real.

Além dessas etapas principais, a Microblink emprega metodologias adicionais para refinar e estruturar ainda mais os dados. É realizada uma classificação no pré-processamento para remover imagens inutilizáveis e detectar objetos de interesse nas imagens. Também determinamos a utilidade e as categorias gerais de todos os documentos e imagens capturados. A categorização dos dados garante que variações regionais e mudanças de formato sejam reconhecidas, melhorando a adaptabilidade do modelo. 

O fator humano

É importante ressaltar ainda que nossa equipe de anotadores é inteiramente interna, algo que muitos outros fornecedores — que terceirizam essas tarefas — não podem afirmar. Trata-se de especialistas capazes de identificar até mesmo alterações ou diferenças sutis em documentos sintéticos fraudulentos e registrar esses dados, que são então incorporados aos nossos modelos de aprendizado de máquina e utilizados para detectar com maior precisão sinais de fraude. 

Técnicas abrangentes de anotação, como o uso de caixas delimitadoras para destacar campos críticos dos documentos e a transcrição de textos para formatos estruturados, aumentam a eficácia do treinamento de ML. O reconhecimento de padrões de fraude permite que nosso sistema compare esses padrões com os já conhecidos, fortalecendo nossos mecanismos de prevenção de fraudes. Por fim, as atualizações contínuas dos modelos garantem que os dados processados e validados sejam integrados ao nosso fluxo de treinamento de ML, mantendo nossas soluções à frente dos padrões de documentos em constante evolução.

Aprendizado de máquina orientado por dados: treinando a próxima geração de modelos

Nossa equipe de ML desenvolve e aprimora continuamente modelos para dar suporte a novos tipos de documentos e melhorar a precisão. Esse processo envolve a análise de novas versões de documentos para identificar alterações no formato, nos recursos de segurança e no posicionamento do texto. Quando não há amostras reais disponíveis, geramos documentos sintéticos aleatórios para auxiliar no treinamento dos modelos. Depois que os dados são anotados e estruturados, eles são utilizados no processo de treinamento e implantação dos modelos, permitindo que nossos modelos de ML aprendam a reconhecer, extrair e verificar dados de documentos de maneira eficiente.

A vantagem da Microblink: qualidade, experiência e escalabilidade

O que nos diferencia é nossa profunda especialização na área e nossos recursos internos. Ao contrário de fornecedores externos, controlamos todo o fluxo de dados — desde a aquisição até a anotação —, garantindo consistência, precisão e segurança dos dados. Isso nos permite iterar rapidamente, adaptar-nos a novos tipos de documentos e escalar com eficiência, mantendo os mais altos padrões de qualidade. À medida que continuamos inovando, os dados permanecerão no centro da nossa tecnologia. Seja aprimorando a detecção de fraudes, ampliando o suporte a documentos globais ou automatizando o processamento de dados, nosso compromisso em utilizar os dados de forma responsável garante que o BlinkCard e o BlinkID ofereçam as melhores experiências do mercado, tanto para empresas quanto para usuários. Se você quiser saber mais sobre como a Microblink pode ajudar sua empresa a combater fraudes e encantar os clientes, entre em contato hoje mesmo.