Un estudio de ID R&D muestra cómo los seres humanos tienen más dificultades a la hora de identificar rostros que los ordenadores que realizan la misma tarea. La precisión de las máquinas alcanza un error del 0%, fundamental para detectar estafas.
Descubrir si un rostro es real o no puede parecer una tarea sencilla, pero no lo es. Un estudio de la firma de biometría facial y de voz basada en Inteligencia Artificial (IA), ID R&D, perteneciente a Mitek Systems, pone de manifiesto que la habilidad de las personas a la hora de identificar rostros falsos presenta más dificultades que los ordenadores.
En concreto, el margen de error en estas tareas realizadas por humanos se sitúa en un 30%, mientras que en el caso de los ordenadores es de un 0%. Además, los humanos también tardan más que los ordenadores con un núcleo de CPU en la detección de rostros falsos, siendo de 4,8 segundo en el caso de las personas y de 0,5 segundos en el de las máquinas.
El estudio ‘Human vs Machine: ¿Pueden las personas detectar las falsificaciones mejor que la Inteligencia Artificial?’ se comparan las habilidades de personas y máquinas para detectar la vitalidad facial que determina si un rostro es real o no. Para ello se han empleado las técnicas de suplantación más utilizadas que van desde fotografías impresas a vídeos, imágenes digitales o máscaras 2D y 3D.
Los resultados de este estudio muestran claramente cómo los ordenadores son más eficientes en las cinco técnicas al conseguir un porcentaje de error del 0% en las 175.000 imágenes y en todos los tipos de ataques.
Sin embargo, las personas resultaron ser menos precisas a la hora de determinar la veracidad de los rostros en cada técnica de suplantación, y se produjeron un 30% de errores en las falsificaciones de fotos impresas, uno de los tipos de ataque más fáciles de realizar por los estafadores.
No obstante, en las pruebas realizadas con un grupo de diecisiete personas, y no de manera individual, que deliberaron en conjunto si los rostros que les mostraban eran reales o no, los resultados fueron más precisos que cuando lo hacían de manera unipersonal. Pero, aún así, el rendimiento en equipo tampoco superó la eficiencia en los resultados de los ordenadores.
Reconocimiento de rostros contra el fraude
Los resultados de este estudio refuerzan la apuesta de las empresas de servicios financieros y otros sectores que confían en las tecnologías de automatización, especialmente para la detección de fraudes. El ahorro de tiempo que permite que los recursos humanos se utilicen de forma más eficaz en otras áreas del ciclo de vida del consumidor es solo uno de los muchos beneficios que les aporta, y les lleva a seguir apostando por estas técnicas.
Sin embargo, hay algo de lo que carecen las máquinas que realizan con tanta precisión estas tareas: la sensibilidad adecuada. No cabe duda de que los ordenadores cuentan con una gran capacidad para detectar las falsificaciones, pero un exceso de sensibilidad en la detección de fraudes puede llegar a comprometer la experiencia de los clientes reales.
Se trata de un aspecto en el que estos sistemas aún deben mejorar ya que muchos de los sistemas de reconocimiento facial actuales consiguen un bajo índice de detección de los estafadores debido a que muchos usuarios reales quedan atrapados en la dinámica de verificación de la identidad.
Pero el informe de ID R&D también muestra en las pruebas realizadas, las máquinas con Inteligencia Artificial solo han clasificado erróneamente el 1% de los rostros reales como falsos. Un porcentaje que, en el caso de las personas se eleva hasta el 18%, lo que pone de manifiesto que la tecnología de automatización ofrece mejores resultados a la hora de mantener a los usuarios auténticos fuera de la red de fraude.
Como destaca Alexey Khitrov, director general de ID R&D, estos resultados constatan la eficacia de la tecnología para garantizar experiencias de verificación y protección frente a los estafadores. “Las empresas pueden conseguir una eficiencia fantástica utilizando sistemas biométricos”, apunta el responsable para quien “aún queda trabajo por hacer. Las tecnologías deben seguir encontrando el equilibro entre la seguridad y la comodidad, reduciendo el fraude al mínimo posible y garantizando al mismo tiempo que los usuarios tengan una experiencia perfectamente fluida”.
