Back to Blog
May 7, 2024
Impacto de la técnica Face Match en la gestión del riesgo crediticio
Explore el papel de la tecnología de coincidencia facial en la industria crediticia y examine su eficacia en la gestión del riesgo crediticio.
Explore el papel de la tecnología de coincidencia facial en la industria crediticia y examine su eficacia en la gestión del riesgo crediticio.
De acuerdo con predicciones, se espera que el tamaño del mercado de reconocimiento facial alcance los 4.940 millones de dólares a finales de 2024. Durante los próximos seis años, tendrá una tasa compuesta anual del 9,34%, lo que casi duplicará el mercado hasta alcanzar los 8.440 millones de dólares en 2030.
Esta tendencia se explica por el hecho de que las aplicaciones de reconocimiento facial, basadas en tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, ayudan a combatir la delincuencia y el fraude en muchas industrias.
Las organizaciones de crédito, en particular, utilizan un algoritmo de comparación de rostros para mejorar la eficiencia de la calificación crediticia.
Face Match es una tecnología que compara varias fotos para determinar si la misma persona aparece en cada imagen. Los algoritmos de comparación de rostros analizan los rasgos faciales de las imágenes y comprueban si hay similitudes.
La búsqueda por coincidencias faciales se utiliza en muchas industrias modernas, incluidas la ley, el comercio electrónico, la educación, el marketing, la seguridad y más.
Por ejemplo, los sistemas de asistencia con reconocimiento facial se emplean ampliamente en instituciones educativas, aeropuertos y otros lugares concurridos.
En este artículo, nos centramos en el papel de face match en la préstamos en línea industria, ya que las organizaciones de crédito suelen emplear esta tecnología para verificar la identidad de los posibles prestatarios.
Las identidades sintéticas son una forma especial de fraude, que implica la creación de una identidad falsa mediante la combinación de información genuina y falsa sobre una persona con fines maliciosos.
Por ejemplo, un estafador puede robar un número de seguro social real para crear una identidad nueva e inexistente. Luego, estas identidades se utilizan para engañar a las agencias gubernamentales, las empresas comerciales y las organizaciones crediticias.
Revista de seguridad informa que el 46% de las principales empresas mundiales encuentran identidades sintéticas en sus operaciones.
El sector financiero es el más vulnerable a este tipo de fraude. 92% de las organizaciones encuestadas en este sector consideran que las identidades sintéticas son un problema real, con 49% ya que los he encontrado de primera mano.
Datos de TransUnion muestra que la cantidad de crédito que obtienen en los EE. UU. los estafadores que utilizan identidades sintéticas aumenta constantemente. En 2021, los delincuentes obtuvieron préstamos para automóviles, tarjetas de crédito y préstamos de consumo sin garantía por un total de 3.900 millones de dólares; en 2022, esta cantidad aumentó a 5.600 millones de dólares.
Al utilizar un software de comparación facial, las organizaciones crediticias pueden minimizar los riesgos asociados con las identidades sintéticas. Esta tecnología permite verificar la identidad durante el proceso de solicitud de préstamo, lo que ayuda a detectar el fraude y reducir los incumplimientos de los préstamos emitidos.
La coincidencia facial se basa en la biometría facial: la identificación y medición de múltiples puntos de datos obtenidos de la imagen facial de una persona.
Estos pueden incluir las distancias entre los labios y la nariz, el espaciado de los ojos, la forma de los pómulos y más.
El proceso de verificación de identidad se produce de la siguiente manera:
1. Los puntos de datos especificados se analizan en varias imágenes del solicitante.
2. El sistema evalúa la probabilidad de una coincidencia.
3. Sobre la base del análisis, se llega a la conclusión de si el mismo individuo aparece representado en todas las imágenes.
El reconocimiento facial biométrico es complicado porque varias imágenes pueden contener elementos diferentes. Las imágenes pueden tener un aspecto diferente debido a factores como las gafas, el vello facial, los peinados y la iluminación.
Sin embargo, los algoritmos de coincidencia facial están entrenados para ignorar estas diferencias, centrándose únicamente en puntos de datos consistentes.
Además, los sistemas de reconocimiento facial más avanzados pueden adaptarse a una mala calidad de imagen.
Las organizaciones crediticias emplean la comparación facial para dos propósitos principales:
Esta tecnología desempeña un papel crucial en la prevención del fraude gracias a los mecanismos confiables de verificación de identidad. Garantiza que el solicitante sea realmente la persona que dice ser.
Como se mencionó anteriormente, la técnica de coincidencia facial mejora los procesos de verificación de identidad y reduce el riesgo de robo y fraude de datos personales. Esto permite tomar decisiones crediticias más informadas y sólidas, lo que reduce la probabilidad de incumplimientos.
Face Match es uno de los servicios esenciales proporcionados por Sello de riesgo. Ayuda enormemente a nuestros clientes (organizaciones crediticias) a combatir las identidades sintéticas.
En nuestra práctica, hay varios casos en los que el algoritmo de coincidencia facial nos ayudó a identificar una alta probabilidad de incumplimiento.
Así es como funciona:
1. Un posible prestatario presenta una solicitud de préstamo.
2. RiskSeal analiza todas las imágenes de perfil posibles de las cuentas de redes sociales y mensajeros del solicitante. Si el cliente nos proporciona una selfie de un prestatario, también la comparamos con las imágenes encontradas en Internet.
3. Si el análisis revela inconsistencias en las fotos del usuario, se marca al prestatario como sospechoso y se le asigna un alto riesgo de incumplimiento.
4. Por el contrario, si el posible prestatario tiene varias fotos diferentes que coinciden, su puntuación de confianza aumenta, lo que aumenta sus posibilidades de aprobación del préstamo.
Face Match es una de las muchas comprobaciones que realizamos dentro de la solución RiskSeal. Su importancia no puede subestimarse: tiene un valor inmenso para las organizaciones de crédito y ofrece resultados excepcionales.
RiskSeal searches for all possible images of a potential borrower on the web, for example, profile pictures on social networks, and compares them based on various data points. If the client provides a selfie, that photo is also included in the comparison.
When the verification confirms a match, the applicant is deemed reliable, increasing their chances of obtaining credit. If the photos don't match, the borrower is considered suspicious and is unlikely to get credit.
Both technologies are used for verifying a person's identity, but they differ slightly.
Face match is a technology that allows you to compare multiple photos to determine whether the same person is depicted in them.
Face recognition is the process of comparing a photo from a person's document with their selfie during the loan application process or other actions requiring identification.
Face match technologies optimize identity verification, increasing the likelihood of detecting synthetic identity fraud. This technology makes it harder for fraudsters to create and use fake IDs.
Facial match technology compares multiple photos of a person and determines whether these images match based on numerous nodal points. If the photos don't match, fraud may be suspected.
The technology's advantage is that modern algorithms are trained to adapt to poor image quality and additional elements in photos, such as facial hair and glasses.
Face match takes into account facial landmarks, which display unique characteristics of facial features. These include distances between the eyes, width and height of the eyes, width and length of the nose, length and width of the chin line, height of the forehead, width of the cheekbones, and so on.
In the lending industry, a face match can indicate potential fraud based on discrepancies between a potential borrower's photos in various online accounts. This additional identity check helps make more informed decisions on loan applications and reduces the risk of default on issued loans.
Several signs may indicate synthetic identity fraud, such as discrepancies between the SSN and the applicant's name, inconsistencies between the information provided in the application and data from open sources (such as employment or education), and a limited set of provided documents.
If all of the above signs are absent, suspicion of fraud may arise from a negative result of identity verification using face match technology.
It's the process of automatic identification or verification of people based on their facial features, using computer vision and pattern recognition methods. It specifically focuses on analyzing and interpreting facial images for recognition and comparison.