Los humanos tienen muchas más dificultades para identificar rostros falsos que los ordenadores que realizan la misma tarea, según un nuevo estudio publicado por ID R&D, proveedor de biometría facial y de voz basada en la IA.
El nuevo informe «Human vs Machine: ¿Pueden las personas detectar las falsificaciones mejor que la Inteligencia Artificial?”, concluye que los ordenadores son más hábiles que los humanos en la detección de la vitalidad facial, es decir, en identificar si un rostro es o no real, lo cual es fundamental para impedir que los estafadores se hagan pasar por los clientes reales durante procesos como la creación de una nueva cuenta en una aplicación bancaria.
El estudio ha puesto a prueba a humanos y máquinas presentándoles las técnicas de suplantación más utilizadas: fotos impresas, vídeos, imágenes digitales o utilizando una máscara 2D o 3D.
Los ordenadores han superado a los humanos en las cinco técnicas evaluadas al obtener un porcentaje de error del 0% en las 175.000 imágenes y en todos los tipos de ataque.
Las personas, al contrario, han obtenido un grado de precisión muy inferior para cada tipo de técnica de suplantación, incluida la identificación errónea de un 30% de las falsificaciones de fotos impresas, uno de los tipos de ataque más fáciles de realizar por los estafadores. Incluso cuando un grupo de diecisiete personas deliberó sobre las imágenes, dando un resultado más preciso que un humano individual, sus decisiones mayoritarias nunca fueron mejores que el rendimiento del ordenador en la misma tarea.
Los ordenadores también fueron casi veinte veces más rápidos a la hora de identificar la prueba de vida o ‘liveness’. Los humanos tardaron una media de 4,8 segundos por imagen, mientras que los ordenadores que funcionan con un núcleo de CPU registraron una media de menos de 0,5 segundos por imagen. Esta capacidad de ser diez veces más rápidos que los humanos significa que los ordenadores pueden ayudar al rápido aumento del reconocimiento facial para la verificación de la identidad y la autenticación
Este rendimiento es una prueba irrefutable para las empresas de servicios financieros y otros sectores que confían en la automatización. Su confianza en ella para las capas de detección del fraude puede ahorrar tiempo y permitir que los recursos humanos se utilicen de forma más eficaz en otras áreas del ciclo de vida del consumidor.
A pesar de la gran capacidad de los ordenadores para detectar las falsificaciones, un exceso de sensibilidad en la detección de fraudes no debe comprometer la experiencia de los clientes reales. Muchos de los sistemas de reconocimiento facial que existen en el mercado consiguen un bajo índice de detección de los estafadores al hacer que los usuarios auténticos queden atrapados en la dinámica de verifiación de la identidad.
Sin embargo, en este informe, la IA ha clasificado erróneamente sólo el 1% de las caras auténticas como falsas. En cambio, los humanos clasificaron erróneamente como falsos el 18% de los rostros auténticos, lo que demuestra que la tecnología de automatización también es mejor que los humanos a la hora de mantener a los usuarios auténticos fuera de la red de fraude. Las empresas pueden estar seguras de que la tecnología se ha convertido en la mejor manera de garantizar experiencias de verificación sin fricción para los clientes.
«Los resultados son innegables; podemos aprovechar la tecnología para estar a salvo de los estafadores», comenta Alexey Khitrov, director general de ID R&D. «La tecnología biométrica ha experimentado una importante evolución en los últimos años para aumentar la velocidad y la precisión, superando al ojo humano. Las empresas pueden conseguir una eficiencia fantástica utilizando sistemas biométricos. Sin embargo, aún queda trabajo por hacer. Las tecnologías deben seguir encontrando el equilibrio entre la seguridad y la comodidad, reduciendo el fraude al mínimo posible y garantizando al mismo tiempo que los clientes auténticos tengan una experiencia perfectamente fluida.»
