Liveness detection ajuda a prevenir fraudes em fintechs

São Carlos, SP 18/10/2021 – A liveness detection representa redução de custos, diminuição de riscos com perdas de dados e perdas financeiras. 

O reconhecimento facial otimiza e agiliza as tarefas, mas nem essa tecnologia está livre das fraudes, o que ocasiona problemas em instituições financeiras. Esse é o contexto em que a liveness detection se torna crucial.

As fintechs, termo da abreviação financial technology, são frutos da Indústria 4.0 e se tornaram cada vez mais relevantes, já que são focadas na inovação, na melhoria e na eficiência dos processos. 

Tais empresas são responsáveis por desenvolver produtos financeiros 100% digitais, ganhando o público que não tolera as relações burocráticas das empresas tradicionais do mercado. 

Como a metodologia utilizada pelas fintechs se baseia em levar praticidade e rapidez através da tecnologia, o reconhecimento facial se tornou uma das principais tecnologias aliadas a essas empresas. 

Isso porque, as validações online precisam ser assertivas, precisas e seguras. Essas vantagens são oferecidas por um bom sistema de biometria facial. E isso só é possível com a liveness detection, evitando fraudes nesses negócios.

Como a liveness detection protege

Mesmo com todos os benefícios que o reconhecimento facial possui, ainda assim se trata de uma tecnologia, que pode ser analisada por pessoas bem ou mal intencionadas. Assim, fraudadores já estão buscando formas de utilizar artifícios que possam burlar o sistema, como 

No sentido de impedir que essas estratégias funcionem, existe a Liveness Detection ou Prova de Vida, definida como uma tecnologia capaz de barrar invasões em ambientes privados que utilizam a biometria facial. 

Através dessa solução, o sistema de reconhecimento facial consegue identificar se a imagem recebida se trata realmente de uma pessoa viva ou se não passa de um artifício para contornar a segurança. 

De tal forma, as tecnologias de identificação por biometria facial tornam-se mais seguras, deixando de ter um processo de pura detecção de semelhanças, para se tornar uma identificação de indivíduos vivos. Isso pode ser feito de maneira ativa ou passiva.

Na liveness detection ativa, o sistema solicita que o usuário faça ações que não podem ser copiadas nem fraudadas, como movimentos dos olhos, sorrisos ou outros tipos de expressões. 

Já na modalidade passiva, não há exigência de que o usuário interaja com o sistema, visto que utiliza-se algoritmos que detectam indicadores de uma pessoa viva, microvariações na iluminação e ângulos da imagem, funcionando como filtro anti-spoofing.  

 

Como a tecnologia pode ser aplicada

Devido a segurança que a liveness detection proporciona ao reconhecimento facial, todos os processos de validação da identidade dos usuários nas fintechs podem ser feitos aliados a essa ferramenta. 

Até porque, os sistemas de identificação se tornam mais precisos e seguros, evitando a desvalorização do negócio e falta de confiança dentro do mercado. 

Além disso, o processo, sobretudo de prova de vida passiva, otimiza cadastros e logins nas plataformas das fintechs, diminuindo o tempo gasto com cadastro, sem a necessidade de memorização de senhas difíceis e melhorando a experiência do usuário.

Dessa maneira, o reconhecimento facial com a prova de vida facilita e otimiza os cadastros, tornando as operações mais ágeis. A liveness detection representa redução de custos, diminuição de riscos com perdas de dados e perdas financeiras. 

Para quem pensa em cada vez mais entregar eficiência e segurança, precisa proteger as soluções dos negócios com metodologias seguras, capazes de entregar inovação sem riscos. 

Com isso, processos de autenticação de identidade, além de monitoramentos internos na segurança, tornam-se totalmente eficientes, entregando o que os clientes buscam e se tornando mais competitivos. 

Assim, é fundamental que as fintechs utilizem plataformas de reconhecimento facial com a liveness, que garante a segurança e a qualidade dos serviços. 

Há mais informações sobre a importância do liveness em biometria facial neste whitepaper.

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