Fraude de documentos: adaptándose a las tácticas de fraude en evolución

En medio de la creciente sofisticación de las tácticas de fraude, incluyendo el aumento de la IA generativa, los deepfakes y otras herramientas avanzadas, la prevención del fraude de documentos se ha convertido en un enfoque central para Veriff. Nuestra estrategia implica la verificación exhaustiva de la autenticidad de los documentos y el monitoreo vigilante de las tendencias de fraude emergentes. También analizamos el comportamiento del usuario para confirmar la legitimidad de las identidades, reconociendo el desafío continuo de estar a la vanguardia de las técnicas fraudulentas en evolución.

En esta discusión, exploramos los métodos avanzados de Veriff en la detección de fraude documental, incluyendo el uso de sofisticados modelos de IA que agregan varias señales, como fondos de documentos, firmas y fuentes, para identificar documentos fraudulentos. Acceda a la grabación completa aquí.

Cómo Veriff detecta el fraude de documentos

Exploremos los métodos para detectar el fraude de documentos. Indicadores sutiles, como fuentes desajustadas o bordes incorrectos, pueden señalar un documento fraudulento. Paco Romero Ferrero, un científico de datos en verificación automatizada en Veriff, enfatiza el papel crucial de la colaboración entre los equipos de ingeniería de operaciones de fraude para mantenerse por delante de las tácticas de fraude en evolución. Al monitorear tendencias, anotar casos de fraude y actualizar regularmente los modelos de aprendizaje automático, estos equipos mejoran las capacidades de detección.

Enlaces útiles:

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Detección de fraude de documentos en detalle

El modelo de IA de Veriff detecta el fraude al agregar múltiples señales de documentos, como la identificación del Estado de Nueva York mostrada aquí. Nuestro modelo bien capacitado, construido sobre un gran conjunto de datos, mejora la precisión. A diferencia de los modelos de «caja negra», este enfoque ofrece transparencia, permitiéndonos identificar qué señales específicas activaron una alerta de fraude. Esta transparencia no solo mejora el rendimiento del modelo, sino que también ayuda a los equipos de operaciones de fraude a concentrarse en cuestiones críticas, fomentando una colaboración productiva entre la IA y los humanos.

Enlaces útiles:
Mike O’Callaghan, SVP de Operaciones de Veriff, habla más sobre ‘Widgets’, ‘cajas negras’ y ‘biónicos’ en las operaciones de Veriff, en este reciente episodio de Veriff Voices.

En este blog, examinamos más de cerca por qué es importante desbloquear el potencial tanto de la IA como de la inteligencia humana para proporcionar las mejores soluciones de verificación de identidad posibles a los clientes.

Las señales que utiliza Veriff para detectar documentos fraudulentos

Utilizamos una variedad de señales para detectar documentos fraudulentos, incluyendo el análisis del fondo, la forma y los bordes del documento para asegurarnos de que estén en conformidad con los ejemplares conocidos. Nuestros modelos especializados están entrenados para detectar anomalías en retratos, fuentes y caracteres, como texto no intencionado como «ejemplar» que señaliza documentos fraudulentos. Nuestro sistema también cruce referencias como números de serie, fechas de emisión y códigos de barras para garantizar la consistencia. Estos métodos ayudan a identificar fraudes potenciales al capturar irregularidades sutiles que de otro modo podrían pasar desapercibidas.

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Creemos que un pilar clave para desarrollar una estrategia sofisticada contra el fraude es el cruce de información. Aprenda más en este blog sobre cómo habilitamos a nuestros equipos de prevención de fraude para buscar patrones a través de múltiples sesiones.

Detección de firmas fraudulentas

Nuestro sistema de IA evalúa aproximadamente 2,000 señales diferentes, incluyendo firmas, fuentes y retratos, para evaluar la autenticidad de un documento. Por ejemplo, el modelo detecta firmas fraudulentas utilizando una técnica llamada incrustación, que compara una firma con una base de datos de fraudes conocidos. Si la similitud es alta, el documento se marca como fraudulento. La transparencia de nuestro modelo fomenta la confianza al revelar qué señales fueron fundamentales en el proceso de toma de decisiones, asegurando tanto precisión como confiabilidad en la detección de fraudes.

Si bien se ha avanzado significativamente, todavía hay áreas de mejora. Continuaremos explorando el uso de incrustaciones para analizar características adicionales de los documentos más allá de las firmas. Nuestro objetivo es incorporar validación a partir de videos y registros para mejorar la precisión, teniendo como objetivo final asegurar que la persona que se verifica es realmente quien dice ser.

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