Tecnologias de reconhecimento facial tem sido amplamente utilizadas. Os algoritmos são aplicados ao redor do mundo das mais variadas formas: aplicativos para credenciais, controle de acesso sem senhas ou tolkens, vigilância, mídias sociais, investigações criminais e em mercados que buscam validar a identidade das pessoas para evitar a falsa identidade.
Principalmente no último caso, é preciso que a assertividade no reconhecimento facial tenha altos níveis, proporcionando mais segurança para as operações e alcançando resultados melhores, como aumento da conversão de vendas e redução de chargeback.
Mas, se essa assertividade não alcançar níveis satisfatórios, alguns riscos devem ser considerados.
Em um cenário onde a tecnologia de reconhecimento facial não for assertiva e de qualidade, dois casos muito comuns podem acontecer, prejudicando a tomada de decisão da empresa e a vida do consumidor, são eles:
O falso positivo acontece quando testamos algo que, mesmo com alguma anormalidade, passa sem falhas ou erro nenhum.
No contexto do reconhecimento facial, o falso positivo pode fazer com que a empresa aprove uma compra ou a concessão de um crédito com pedidos feitos por pessoas utilizando dados pessoais de outra, ou seja, praticando a falsa identidade.
Vamos imaginar o seguinte cenário: uma pessoa vai até uma loja do varejo, por exemplo, e solicita o cartão de crédito do estabelecimento para realizar suas compras. Neste momento, ela vai fornecer documentos pessoais e tirar uma foto, que será enviada a uma base de dados biométricos e comparada com as milhares de outras existentes.
É nesta hora que o falso positivo pode acontecer. Uma tecnologia não assertiva, pode entregar o resultado de que aquela pessoa é quem diz ser, quando, na verdade, está se passando por outra.
Esse tipo de situação pode acarretar em prejuízos para os dois lados: do detentor dos dados, que teve sua identidade utilizada por um terceiro, com o risco de ter seu nome negativado injustamente e da empresa, que não receberá os pagamentos pelo serviço que prestou, seja uma venda ou um empréstimo.
Além disso, a mesma pessoa que foi prejudicada, pode entrar com processos jurídicos contra a empresa, causando riscos de imagem e perda de clientes, por uma segurança que não proveu, causando situações que poderiam ser evitadas.
Ao contrário do falso positivo, esse caso acontece quando concluímos que algo não está correto, quando na verdade está.
Em uma solução de reconhecimento facial utilizada para autenticação de pessoas, falsos negativos também podem impactar na tomada de decisão da empresa.
Utilizando o mesmo exemplo acima, nesse caso, a análise da solução pode concluir que aquela pessoa não é quem diz ser, gerando divergências dos dados fornecidos, fazendo com que a empresa corra o risco de negar a compra a um bom cliente, uma vez que realmente é ele o verdadeiro dono dos documentos, gerando constrangimento ao consumidor e a perca de uma compra para o estabelecimento.
Se quiser entender mais sobre divergência, este texto fala um pouquinho de como funciona.
A assertividade no reconhecimento facial depende de diversos fatores técnicos e complexos. A evolução dessa tecnologia tem sido cada vez mais satisfatória, com níveis de acurácia cada vez melhores.
Você pode encontrar mais informações sobre o assunto no site da NIST, órgão referência em pesquisa sobre o tema. Lá, eles publicam inúmeros estudos técnicos e relevantes no que diz respeito aos motores de biometria facial.
Mas, para uma pessoa que não é da área de tecnologia, alguns cuidados e pontos de atenção são recomendados ao contratar (ou utilizar) essa solução, para alcançar bons resultados e a conclusão de um processo de identificação com a maior assertividade possível. Confira:
No momento da contratação de uma ferramenta de reconhecimento facial, além de observar questões como adequação às leis vigentes, é preciso entender sobre a qualidade da tecnologia e a assertividade do motor biométrico.
Realizar benchmarks com empresas que já utilizam o mesmo fornecedor ou solicitar cases de sucesso para analisar as taxas de falso positivo e negativo e o desempenho da solução em operações do mesmo segmento de mercado, também são boas estratégias para assegurar os níveis de acurácia, gerando mais confiança.
O maior recurso do reconhecimento facial é a foto, por isso é importante que sua qualidade seja garantida. Assim, a ferramenta consegue devolver informações mais claras, proporcionando análises e resultados melhores.
Existem alguns requisitos que são recomendados ao tirar a foto e que auxiliam em uma maior assertividade na identificação:
Além disso, ter uma câmera com boa resolução e conexão estável de internet, é de extrema relevância.
É claro que cada fornecedor estabelecerá seus próprios requisitos para a captura da foto. É por isso que essa escolha também deve se basear em um processo que impacte positivamente na experiência do usuário.
Como uma última dica (e não menos importante), o fornecedor que preza por uma boa foto, é aquele que proporciona uma boa base biométrica privada.
A base biométrica é aquela onde ficam armazenadas todas as informações e fotos capturadas pelas empresas e usuários no momento da identificação. Portanto, quanto maior o número de mercados e empresas que auxiliam na sua complementação, melhor e mais assertivo torna-se o processo.
A partir de um sistema colaborativo, Acesso Digital possui a maior base de dados biométrica privada do país, contemplando mercados como: bancos e fintechs, varejos e financeiras, telecomunicações e E-commerce, proporcionando aos seus clientes uma assertividade acima de 99,5%.
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