El desempeño estelar de Incode en las pruebas de identificación NIST FRTE 1:N: Un testamento de precisión y liderazgo en el reconocimiento facial
Incode
September 17, 2024
September 17, 2024
En los últimos años, tecnología de reconocimiento facial (FRT) se ha convertido en una herramienta importante para muchas empresas en línea que buscan un medio de fricción relativamente baja para verificar o reverificar la edad o la identidad de una persona.
Todo lo que un usuario necesita hacer es subir una selfie, y en segundos la tecnología hace el resto: analizar la imagen y compararla con una selfie previamente cargada, una foto de identificación o una foto contenida en una fuente autorizada, como una base de datos gubernamental. El resultado es menos fricción durante la incorporación o la reverificación, mayores conversiones y una base de usuarios más satisfecha.
Pero la tecnología de reconocimiento facial solo es útil si es precisa. Si el modelo no reconoce a los usuarios legítimos o es víctima de falsificaciones, deepfakes y otros activos generados por IA diseñados para generar un falso positivo, entonces el valor que ofrece a las empresas se reduce drásticamente.
Con esto en mente, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) evalúa y clasifica las tecnologías de reconocimiento facial en precisión y otras métricas. El NIST completó recientemente su Evaluación 2024, e Incode se enorgullece de anunciar que nuestra solución ha sido excepcionalmente buena en comparación con los modelos de la competencia.
A continuación, echamos un vistazo más de cerca a las métricas probadas por NIST, cómo se desempeñó Incode y por qué la precisión es tan importante en el reconocimiento facial.
Antes de sumergirnos en los resultados del reciente informe del NIST, pensamos que sería útil ofrecer una guía rápida sobre las métricas específicas que se estaban probando: FNIR y FPIR.
FINR significa Tasa de identificación falsa negativa. Es una medida de la frecuencia con la que una tecnología de reconocimiento facial podría devolver un falso negativo cuando evalúa la identidad de un usuario; es decir, que podría decir incorrectamente que un usuario legítimo no es quien dice ser. También se llama Tasa de coincidencia de falsos negativos (FNMR).
Un FNIR alto tiene un impacto negativo en la experiencia del usuario porque significa que los usuarios legítimos podrían ser rechazados para acceder a una cuenta, plataforma o servicio al que deberían poder acceder. Con esto en mente, cuanto menor sea el FNIR, menos tendrá que preocuparse de que los usuarios legítimos sean rechazados incorrectamente.
FPIR significa Tasa de identificación de falsos positivos. El FPIR mide qué tan probable es que un FRT identifique incorrectamente a una persona como otra; es decir, que podría identificar incorrectamente a un estafador o deepfake como un usuario legítimo.
Un FPIR alto tiene implicaciones negativas para la seguridad, porque significa que un estafador puede tener más facilidad para sortear una tecnología de reconocimiento facial. Cuanto menor sea el FPIR de un FRT, menos tendrá que preocuparse de que un estafador pase por sus defensas de seguridad.
Con muchas tecnologías de reconocimiento facial, existe una compensación que debe ocurrir entre FNIR y FPIR. Esto se debe a que ambos dependen de cuán estrictos sean los requerimientos de concordancia de un FTE.
Cuando sus requisitos de coincidencia son más estrictos, puede significar una mayor seguridad, pero también significa que ocasionalmente un usuario legítimo podría ser desactivado. Cuando los requisitos de coincidencia son más relajados, puede significar una experiencia de usuario más complaciente, pero también significa que un estafador puede llegar ocasionalmente.
Al evaluar una solución de reconocimiento facial, las empresas deben considerar sus propios objetivos y lo que más les importa: la experiencia del usuario o la seguridad. En la mayoría de los casos, debe determinar el FPIR más alto que su negocio está dispuesto a aceptar y luego seleccionar el FTE que cumpla con ese umbral y, al mismo tiempo, proporcione el FNIR más bajo. Esta es la razón por la que elegir el partner IDV adecuado es tan importante: no es necesario que haya una compensación entre la experiencia del usuario y la seguridad.
Como parte de su Informe 2024, NIST evaluó un total de 158 desarrolladores diferentes que contabilizan 527 algoritmos únicos entre ellos. Cada desarrollador fue probado contra una serie de galerías que contenían diferentes tipos de imágenes (imágenes Mugshot, Visa y Border) con un tamaño de población de n=1,600,000 y un umbral que limitaba el FPIR a 0.003.
Con estos parámetros de prueba en su lugar, Incode se desempeñó excepcionalmente bien, ocupando el puesto #1 de todos los proveedores de IDV de soluciones completas evaluados.
Incode se desempeñó igualmente bien en los siguientes conjuntos de datos (de todos los proveedores de IDV de solución completa):
Además, Incode ocupó el puesto #1 de todos los proveedores de IDV de solución completa: El proveedor de IDV con mayor puntuación en esta prueba.
La tecnología de reconocimiento facial puede ser un medio increíblemente poderoso para verificar la identidad de un usuario durante la creación de la cuenta, el inicio de sesión o la reverificación, a menudo, con una fricción significativamente menor de lo que permiten otros métodos de verificación. Pero solo es una solución viable si es precisa. La inexactitud significativa tanto en términos de falsos negativos como de falsos positivos puede introducir riesgos para las empresas.
A primera vista, los falsos positivos pueden parecer la preocupación más seria de las dos. Después de todo, un falso positivo significa que un usuario fue identificado incorrectamente como una persona diferente. En la práctica, esto podría significar que a un estafador se le ha dado acceso a datos (como PHI o PII) o a una cuenta (como una cuenta bancaria, perfil de redes sociales o portal del empleador) que no debería tener, una seria amenaza a la seguridad.
Pero eso no significa que los falsos negativos sean menos preocupantes. En el mejor de los casos, un falso negativo significa que a un usuario legítimo se le negó temporalmente el acceso a su cuenta, lo que genera frustración y una mala experiencia de usuario que podría dañar la confianza de la marca y las tasas de conversión, enviando un usuario a sus competidores. En el peor de los casos, podría significar que a un individuo o a toda la población se le niegue el acceso a servicios críticos, como la banca, el empleo o la atención médica.
Es decir, lo que está en juego con el reconocimiento facial es alto. Las empresas que optan por implementar FTE con fines de verificación deben confiar en la precisión de cualquier solución que elijan. Esta es toda la razón por la que NIST completa estas evaluaciones: Para que las empresas y organizaciones cuenten con los datos que necesitan para tomar una decisión informada a la hora de seleccionar un proveedor de tecnología de reconocimiento facial.
Las personas están legítimamente preocupadas por la forma en que sus datos biométricos podrían ser recopilados, almacenados y utilizados. También hay preocupaciones sobre cómo un algoritmo sesgado podría afectar inadvertidamente a las poblaciones vulnerables.
Con esto en mente, Incode ha tomado, y sigue dando, pasos para calmar estas preocupaciones en la forma en que diseñamos nuestras soluciones de reconocimiento facial. Esos pasos incluyen:
Aquí en Incode, estamos orgullosos de nuestro desempeño sobresaliente en el desempeño reciente en las pruebas NIST FRTE 1:N. Creemos que ilustra y subraya nuestra dedicación al desarrollo de tecnología de reconocimiento facial altamente precisa y confiable. Pero también reconocemos que el verdadero liderazgo va más allá de la precisión.
Es por eso que, a través de los pasos descritos anteriormente, nos hemos comprometido con el desarrollo ético de IA, la transparencia y la privacidad de los datos para garantizar que nuestra tecnología no solo sea poderosa, sino responsable y confiable. Al priorizar estos valores, Incode establece un listón alto para la industria y allana el camino para un futuro donde la tecnología de reconocimiento facial se pueda usar de manera segura, ética y en beneficio de todos.
¿Desea obtener más información sobre cómo Incode puede ayudarle a implementar el reconocimiento facial para su negocio? Ponte en contacto con un consultor de identidad de Incode, o solicite una demostración gratuita hoy mismo.
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