Verificación de identidad biométrica: tendencias en biometría facial

Tendencias en biometría facial

Detección de vida

Para cualquier técnica de biometría facial es fundamental tener 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 de una fuente de confianza. Para contrarrestar esto y asegurar la presencia de la persona, se puede emplear alguna forma de detección de vida.

Hoy en día en el mercado hay muchos métodos diferentes de detección de vida. La forma más común de detección de vida le indica al usuario que realice una serie de movimientos de cabeza para probar que se trata de una persona real. 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 una herramienta antiterrorista a mediados de la década del 2000, el reconocimiento de emociones vuelve a suscitar 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 la detección de fatiga en los sistemas de seguridad del coche. Los diseñadores de juegos de ordenador también están utilizando tecnología de reconocimiento de emociones para detectar la respuesta correcta de los jugadores cuando consiguen puntos concretos dentro del juego. A medida que la tecnología prolifera, los humanos pueden esperar interactuar con sistemas informáticos que pueden mostrar empatía, o al menos tienen cierto grado de inteligencia emocional.

Se están desarrollando múltiples técnicas para reconocer las emociones en una imagen digital de un rostro. En un nivel básico, el rostro 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 mejorarlos. 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 en la apertura de cuentas continúan desafiando a los bancos y otras instituciones financieras. Investigaciones recientes de Aite Group revelaron que el fraude de aplicaciones fue el segundo mayor desafío en temas de fraude para las instituciones financieras, después del fraude de apertura de cuentas.

Las instituciones financieras 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 se conecte de forma online o a través de su teléfono. Si se utiliza el reconocimiento facial o la tecnología de comparación facial, eso depende de si un usuario es conocido o desconocido.

Si no se conoce a un usuario (por ejemplo, en el caso de un cliente digital que solicita de forma remota una nueva cuenta), las instituciones financieras 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 el usuario no intenta abrir una cuenta de forma fraudulenta. La comparación facial también puede ayudar a las instituciones financieras a cumplir con los requisitos que considera el 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 instituciones financieras pueden usar el reconocimiento facial para verificar que un usuario es real y no intenta acceder de manera fraudulenta a una cuenta.

Futuras posibilidades para la automatización de la autenticación de identidad humana  

Las instituciones financieras, las empresas y los gobiernos están utilizando la comparación facial y el reconocimiento facial para una amplia gama de casos de uso, desde la lucha contra el fraude hasta los pagos, clientes transfronterizos, el cumplimiento de la ley y el acceso. Aunque ninguna tecnología es completamente infalible, la industria, la privacidad y la adopción por parte del consumidor deben considerarse en cualquier aplicación de tecnología de biométrica facial. Las infinitas posibilidades y beneficios que podría aportar la tecnología deberían compensar las preocupaciones de la gente por la privacidad y el abuso que podría ejercer la tecnología.

Recientemente San Francisco se convirtió en la primera ciudad importante de Estados Unidos en 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 señala Sam Bakken, los legisladores también pueden considerar que «casos concretos como el que representa Apple Face ID y otras tecnologías a través de las que un usuario se inscribe voluntariamente en el sistema para que pueda desbloquear su teléfono o iniciar sesión en otras cuentas que usan su rostro, hacen que sea fácil y conveniente para los consumidores agregar una capa adicional de seguridad a sus cuentas y dispositivos móviles».

A medida que las aplicaciones de tecnología biométrica continúan expandiéndose, se pueden desarrollar estándares universales para regular el uso de la biometría para la automatización de la autenticación de identidad humana y ayudar a la interoperabilidad entre 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.