Disciplina de dados: A chave para desbloquear o verdadeiro poder da IA

A natureza do comércio digital exige experiências simples e tranquilas de integração e checkout do usuário. Ao mesmo tempo, a facilidade de uso não pode ser totalmente priorizada em relação à prevenção de fraudes. Equilibrar as duas coisas se torna uma tarefa difícil para as empresas on-line, especialmente considerando como os fraudadores usam a IA para criar documentos de identidade sintéticos de aparência muito autêntica que podem ser alterados de forma leve e difícil de detectar em relação aos seus equivalentes reais.

A verificação de identidade digital e o processamento de pagamentos exigem não apenas velocidade, mas também precisão e segurança. Na Microblink, conseguimos isso aproveitando grandes quantidades 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 refinados para garantir que nossos modelos de aprendizado de máquina sejam eficientes e seguros. BlinkCard e BlinkID soluções permaneçam na vanguarda. Da aquisição à anotação, cada etapa do nosso pipeline de dados é projetada para aprimorar 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 documentos

Um modelo é tão bom quanto os dados que o alimentam, e 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 identidades para treinar modelos de ML de forma eficaz. Combinamos duas abordagens:

• Coleta de dados – Imagens reais de documentos reais no mundo real, com base em versões globais em constante evolução.
• Geração de dados sintéticos – Aproveitamento da IA para fazer engenharia reversa de amostras que atendam às necessidades de treinamento de modelos sob medida.

A importância da conformidade

Ao lidar com tantos dados, é importante manter a conformidade com todas as leis de privacidade do usuário, como o GDPR.

Todos os usuários também têm a opção de optar por não participar da coleta de dados e ter seus dados excluídos a qualquer momento. Implementamos práticas rigorosas de minimização de dados para que utilizemos apenas os dados necessários para o treinamento do modelo e o aprimoramento do produto.

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

Processamento de dados: Limpeza e estruturação para modelos de ML

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

Além dessas etapas principais, o site Microblink emprega metodologias adicionais para refinar e estruturar ainda mais os dados. A classificação do pré-processamento é feita para remover imagens inutilizáveis e detectar objetos de interesse nas imagens. Também determinamos a usabilidade e as categorias gerais de todos os documentos e imagens que são capturados. A categorização dos dados garante que as variações regionais e as alterações de formato sejam reconhecidas, melhorando a adaptabilidade do modelo.

O fator humano

Vale ressaltar que nossa equipe de anotadores é totalmente interna, algo que muitos outros fornecedores, que terceirizam essas tarefas, não podem dizer. Esses são especialistas que podem detectar até mesmo alterações ou diferenças sutis em documentos sintéticos fraudulentos e registrar esses dados, que são então alimentados em nossos modelos de ML e usados para detectar com mais precisão os sinais de fraude.

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

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

Nossa equipe de ML cria e refina 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 amostras do mundo real não estão disponíveis, geramos documentos sintéticos aleatórios para ajudar no treinamento do modelo. Depois que os dados são anotados e estruturados, eles são usados no processo de treinamento e implantação do modelo, permitindo que nossos modelos de ML aprendam a reconhecer, extrair e verificar dados de documentos com eficiência.

A vantagem do Microblink: Qualidade, conhecimento especializado e escalabilidade

O que nos diferencia é a nossa profunda experiência no domínio e os recursos internos. Ao contrário dos fornecedores externos, controlamos todo o pipeline de dados, desde a aquisição até a anotação, garantindo a consistência, a precisão e a segurança dos dados. Isso nos permite iterar rapidamente, adaptar-nos a novos tipos de documentos e escalonar 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, expandindo o suporte global a documentos ou automatizando o processamento de dados, nosso compromisso de aproveitar os dados de forma responsável garante que o BlinkCard e o BlinkID ofereçam as melhores experiências da categoria para empresas e usuários. Se você quiser saber mais sobre como o Microblink pode ajudar sua empresa a combater fraudes e encantar os clientes, entre em contato hoje mesmo.