Verificación de identidad biométrica: tendencias en biometría facial

Conor Hickey, 11 de Junio de 2019
Biometric Identity Verification: Trends in Facial Biometrics

Como comparación facial y reconocimiento facial convertido en algo más común en nuestras vidas, ¿cuáles son las siguientes tendencias clave para la biometría facial?  
 
Las superempresas de TI, como Google, Facebook y Amazon, están invirtiendo mucho en esta área con un enfoque particular en la detección de vida y la detección de emociones.

Tendencias biométricas faciales

Detección de vida

Es fundamental para cualquier técnica biométrica facial la capacidad de detectar falsificaciones y comportamientos fraudulentos. La forma más común de suplantación de identidad es presentar una imagen estática obtenida previamente de un individuo para compararla con la imagen fuente confiable. Para contrarrestar esto y asegurar la presencia de la persona, se puede emplear alguna forma de detección de vida.  
 
Muchos métodos diferentes de detección de vida están disponibles en el mercado hoy. La forma más común de detección de vida le indica al usuario que realice una serie de movimientos de la cabeza para probar la vida. Las técnicas más avanzadas, como el reconocimiento 3D y las imágenes térmicas, requieren hardware especializado y no son adecuadas para las aplicaciones comerciales cotidianas. 

Reconocimiento de emociones

Inicialmente utilizado sin éxito como un dispositivo antiterrorista a mediados de la década de 2000, reconocimiento de emociones Es una vez más de interés. Pero, esta vez es en el contexto de una aplicación comercial. La capacidad de determinar el estado emocional de un individuo a partir de una imagen digital se puede utilizar para mejorar la experiencia del cliente o potencialmente influir en el comportamiento del consumidor.  
 
El reconocimiento de emociones se ha utilizado para detección de fatiga en sistemas de seguridad de automóviles . Los diseñadores de juegos de computadora también están utilizando tecnología de reconocimiento de emociones para detectar la respuesta correcta de los jugadores que se está logrando en puntos particulares de un juego. A medida que la tecnología prolifera, los humanos pueden esperar interactuar con sistemas informáticos que pueden expresar empatía o al menos tener cierto grado de inteligencia emocional. 
 
Se están desarrollando múltiples técnicas para reconocer las emociones en una imagen digital de una cara. En un nivel básico, la cara del sujeto se transforma digitalmente en un conjunto de datos de características faciales y se compara con un modelo de clasificación emocional predefinido.  
 
Sin embargo, la tecnología aún se está perfeccionando. Los modelos de clasificación confiables son difíciles de crear y requieren herramientas de aprendizaje de inteligencia artificial (IA) para construirlos y refinarlos. Las diferencias en la forma en que se expresa la misma emoción entre nacionalidades y razas deben tenerse en cuenta en cualquier modelo de clasificación. 

Biometría Facial vs Comparación Facial 

El fraude de aplicaciones y el fraude de adquisición de cuentas siguen desafiando a los bancos y otras instituciones financieras. Investigaciones recientes de Aite Group revelaron que el fraude de aplicaciones fue el segundo después del fraude de adquisición de cuentas como el mayor desafío de fraude para las instituciones financieras. 
 
Las IF pueden usar la biometría facial para ayudar a combatir el fraude al validar la identidad de un usuario en tiempo real, ya sea que el usuario esté en línea o en su teléfono. Si se utiliza el reconocimiento facial o la tecnología de comparación facial depende de si un usuario es conocido o desconocido. 
 
Si se desconoce un usuario (por ejemplo, en el caso de un nuevo cliente neto que solicita de forma remota una nueva cuenta), las IF pueden usar la comparación facial para comparar una imagen en vivo del solicitante con la imagen en un documento de identificación verificado para demostrar que un el usuario no intenta fraudulentamente abrir una cuenta. La comparación facial también puede ayudar a las IF a cumplir con los requisitos de Know Your Customer (KYC) durante la apertura de una nueva cuenta.  
 
Si se conoce a un usuario (por ejemplo, en el caso de un cliente existente), las IF pueden usar el reconocimiento facial para autenticar que un usuario es genuino y no intenta acceder de manera fraudulenta a una cuenta.

Proceso de apertura de cuenta

Posibilidades futuras para la automatización de autenticación de identidad humana  

Comparación facial y reconocimiento facial están siendo utilizados por instituciones financieras, empresas y gobiernos para una amplia gama de casos de uso, desde la lucha contra el fraude hasta los pagos, las aduanas transfronterizas, la aplicación de la ley y el acceso. Sin embargo, ninguna tecnología es completamente infalible, y la industria, la privacidad y la adopción del consumidor deben considerarse en cualquier aplicación de tecnología biométrica facial. Las infinitas posibilidades y beneficios que la tecnología podría aportar deberían sopesarse preocupaciones por la privacidad pública así como la capacidad de abuso de la tecnología. 

San Francisco se convirtió recientemente en el primer gran estadounidense ciudad para prohibir la tecnología de reconocimiento facial para proteger la privacidad de los ciudadanos. Esto puede limitar el uso del reconocimiento facial para la aplicación de la ley si otros estados hacen lo mismo. Como mi colega Notas de Sam Bakken , los legisladores también pueden considerar que "casos de uso uno a uno como el facilitado por Apple Face ID y otras tecnologías por las cuales un usuario se inscribe voluntariamente en el sistema para permitirles desbloquear su teléfono o iniciar sesión en otras cuentas usando su rostro hace que sea fácil y conveniente para los consumidores agregar una capa adicional de seguridad a sus dispositivos móviles y cuentas ".

A medida que las aplicaciones de tecnología biométrica continúan expandiéndose, se pueden desarrollar estándares universales para regular el uso de la biometría para autenticación de identidad humana Automatización e interoperabilidad de la ayuda a través de las fronteras geográficas. Por ahora, los beneficios de la biometría facial para las instituciones financieras durante la apertura de una cuenta digital y para la prevención del fraude siguen siendo claros.  

PAPEL BLANCO

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Conor Hickey es el jefe de arquitectura de soluciones para el producto de automatización de acuerdos seguros de OneSpan en EMEA, y se especializa en la digitalización de los procesos de incorporación de clientes en el sector de servicios financieros.