Superar los 7 principales conceptos erróneos de tecnología biométrica

La transformación digital se ha acelerado a un ritmo sin precedentes desde Pandemia de COVID-19 comenzó, con empresas invirtiendo en transformación digital mediante la implementación de nuevos casos de uso digitales. De hecho, ya en 2020, un Estudio McKinsey estimó que durante los primeros 2 meses de la pandemia, la adopción digital se aceleró en siete años.

Para ofrecer el tipo de experiencias digitales con resultados instantáneos que los clientes demandan, es fundamental comprender el recorrido del cliente —las diferentes rutas que un consumidor puede seguir mientras hace negocios con una empresa— y optimizar esas experiencias identificando y eliminando los puntos débiles en diversas etapas y en diversas plataformas. El cliente e incluso la experiencia del empleado es central en esta discusión.

Sin embargo, en su apuro por adaptarse a un nuevo mundo digital, muchas organizaciones adoptan el enfoque equivocado, especialmente en el área clave de la gestión de identidad y acceso (IAM) y el uso de la biometría. Las soluciones biométricas tempranas al mercado galvanizaron altos niveles de interés e introdujeron casos de uso nuevos y únicos, especialmente antes de la pandemia. Sin embargo, los primeros en adoptar la biometría a menudo experimentaron el impacto de arquitecturas mal diseñadas que carecían del conjunto completo de soluciones de capacidades requeridas para casos de uso altamente personalizados y específicos de la industria, cada uno con sus propios requerimientos de identidad únicos. La mayoría de las veces, las ofertas de identidad mal diseñadas e incompletas en realidad pueden aumentar la fricción del cliente, crear problemas de administración y aumentar el riesgo corporativo. Posterior a la pandemia, las empresas requieren mejoras de orden de magnitud en el rendimiento biométrico, la seguridad, el cumplimiento de normas y la privacidad para aprovechar plenamente el potencial de la transformación digital en la práctica.

Hay siete principios importantes que deben ser fundamentales para cada iniciativa basada en la identidad biométrica, desde finanzas y fintech hasta manufactura, hospitalidad, logística y entretenimiento.

Primero, quitar el elemento humano

Los métodos manuales para la verificación de identidad son lentos e inexactos y exponen los datos personales a problemas de privacidad. Incluso cuando se usan con poca frecuencia, es probable que los métodos manuales resulten en una experiencia de usuario deficiente y tiempos de verificación más largos. En cualquier medida, los procesos biométricos deben ser transparentes y mejorar el desempeño al menos cinco veces. La mejor práctica es una plataforma de IA basada en la nube totalmente automatizada que no requiere evaluaciones manuales centradas en el ser humano en centros de llamadas remotos operados por contratistas.

La precisión importa: elimine el sesgo

Los sistemas biométricos mal diseñados pueden producir falsos positivos, aumentar el riesgo de fraude y si no se corrigen, y poner en desventaja a ciertos grupos de personas al limitar su capacidad de aprovechar los servicios digitales. El sesgo biométrico es causado tanto por la entrada de datos sesgados en la plataforma como por el análisis sesgado de esos datos una vez que están en la plataforma. Corregir el sesgo biométrico con aprendizaje automático avanzado mientras se limita la verificación manual humana es la mejor manera de eliminar el sesgo humano.

No acaparar datos

El almacenamiento permanente de datos biométricos debe evitarse en la medida de lo posible. Si existen requisitos para almacenar información, el almacenamiento de datos en reposo debe evitar el texto sin formato y estar en un formato hash o cifrado. Este es un paso importante para cumplir con los requisitos de cumplimiento de normas para la verificación y autenticación de identidad, al tiempo que se preserva la privacidad de los datos subyacentes.

Aprovechar las asociaciones gubernamentales

A través de acuerdos con agencias gubernamentales, los proveedores de soluciones biométricas y de verificación de identidad pueden validar remotamente una identidad sin comprometer la privacidad o seguridad de los datos o individuos subyacentes. En lugar de acceder a los datos directamente, las interacciones pueden limitarse a una cadena de consulta de respuestas afirmativas o negativas rápidas y seguras (sí/no). El resultado es una mayor privacidad y seguridad de los datos tanto para las agencias como para sus usuarios.

Limitar la transferencia de datos a fabricantes de equipos originales de terceros

En lugar de depender de una combinación elaborada de tecnologías OEM de terceros dispares, las plataformas biométricas deben ser módulos completamente integrados y diseñados específicamente que creen flujos sin interrupciones. Este enfoque arquitectónico crítico no sólo garantiza precios e innovación de productos, sino que limita el movimiento de datos de identidad. Los datos no deben almacenarse, manejarse ni procesarse en entornos de proveedores subcontratados que no puedan ser auditados o seguros de manera verificable.

Proceso en el borde

El procesamiento biométrico debe realizarse en el borde de la red, en el dispositivo y no en una ubicación central. Los negocios altamente descentralizados de hoy en día necesitan una verificación de baja latencia de alto performance que sea rápida, al tiempo que garantiza que la privacidad se mantenga al mantener los datos más cerca del usuario y fuera de entornos de terceros.

Opciones de Implementación para Potenciar Controles Flexibles

Para una flexibilidad óptima y una cobertura de casos de uso, una solución de prueba de identidad debe ser capaz de soportar cada etapa del viaje de transformación digital de una organización. Esto significa múltiples opciones de implementación que incluyen en las instalaciones, SaaS, nube privada o híbrida.

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