Cómo evitar que la IA introduzca sesgos en el juego de verificación de identidad con Shufti Pro.
Consideremos lo siguiente: el 85 % de las instituciones financieras actuales utilizan algún tipo de inteligencia artificial (IA) en sus productos. Esta tecnología es empleada por instituciones como bancos, aseguradoras y bolsas de valores en todo el mundo debido a su capacidad única para aprender patrones y tomar decisiones informadas a lo largo del tiempo. Sin embargo, el rendimiento del software con IA puede verse afectado por factores demográficos como la raza, el género, el nivel socioeconómico e incluso la calidad del dispositivo inteligente.
Las soluciones de verificación de identidad digital aprovechan el aprendizaje automático y la tecnología de IA para verificar clientes en línea. Desafortunadamente, los modelos de IA son muy susceptibles a los sesgos, lo que puede alterar los resultados finales. Las soluciones de verificación de identidad de Shufti Pro combinan la inteligencia artificial y la humana, lo que hace que cada proceso/verificación sea preciso, rápido y libre de sesgos inherentes.
¿Qué es el sesgo de la IA?
El sesgo en la IA se refiere a situaciones en las que las soluciones basadas en aprendizaje automático muestran sesgos en los resultados finales contra ciertos grupos de personas. Una forma en que se produce este sesgo es mediante el entrenamiento insuficiente de los algoritmos de IA con conjuntos de datos no representativos. El sesgo en la IA cobró especial relevancia en 2018 cuando el software "Rekognition" de Amazon identificó erróneamente a 28 miembros del Congreso como delincuentes conocidos. Dado que la IA "piensa" según cómo se le enseña, se requieren grandes conjuntos de datos para obtener resultados precisos.
¿Cómo evita Shufti Pro los sesgos en sus algoritmos de IA?
Shufti Pro modelos de IA mejorados Están diseñados teniendo en cuenta las consecuencias de una verificación de identidad inexacta. Para evitar repercusiones legales y una imagen de marca negativa, las empresas pueden optar por nuestra suite de verificación de identidad. Así es como garantizamos que nuestros productos sean imparciales.

1. Recopilación de datos representativos
Las soluciones de verificación de identidad utilizan conjuntos de datos de entrenamiento de IA para detectar patrones, aprender con el tiempo y realizar predicciones precisas. Para que un sistema de verificación de identidad sea altamente efectivo, debe utilizar datos representativos de las comunidades. Esto permite que el software recopile y organice datos sin excluir a ningún grupo. Cuando el modelo se configura para funcionar con aplicaciones del mundo real, los datos aprendidos y los patrones reconocidos se utilizan para llegar a una conclusión. Por lo tanto, cuanto mayor sea el conjunto de datos, mejores serán los resultados.
Además, Shufti Pro verifica más de 3000 Tipos de identificaciónEstos documentos abarcan desde pasaportes y tarjetas de identificación oficiales hasta permisos de conducir, facturas de servicios públicos y mucho más. Están disponibles en más de 150 idiomas y provienen de más de 230 países y territorios, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas basadas en un amplio conjunto de datos.
2. Datos del mundo real
El sistema de verificación de identidad de Shufti Pro recopila datos del mundo real en lugar de depender de conjuntos de datos comprados o disponibles en línea. Esto se debe a que la calidad de las imágenes y los documentos capturados con una cámara en diferentes condiciones de iluminación varía con respecto a la calidad de los datos recopilados en tiempo real.
Descargar informe: IA mejorada: Aumentando la verificación de identidad con inteligencia artificial.
Los modelos de IA basados en imágenes defectuosas con secciones borrosas o con reflejos excesivos ofrecen resultados poco fiables y presentan una mayor probabilidad de sesgo. Para que las soluciones de verificación de identidad de Shufti Pro sean más robustas, los algoritmos de IA se basan en datos de verificación reales en lugar de conjuntos de datos predefinidos. Esto permite a las empresas identificar y eliminar identificaciones fraudulentas y mitigar el fraude de identidad. Los modelos mejoran continuamente con cada verificación, ya que aprenden de diferentes tipos de datos reales.
3. Modelo de negocio híbrido
Shufti Pro aborda de forma inteligente el sesgo de la IA mediante un modelo híbrido. Esto significa que, una vez que los algoritmos de IA se alimentan con datos reales para realizar predicciones precisas y fiables, cada resultado de verificación es contrastado manualmente por expertos humanos. De esta manera, se elimina cualquier margen de error, ya que las auditorías humanas continuas perfeccionan los modelos de IA.
Con sede en el Reino Unido y oficinas en cinco países, los expertos humanos de Shufti Pro son de diversas nacionalidades, etnias, géneros y trayectorias profesionales. Esta diversidad nos permite abordar los problemas desde distintas perspectivas y evitar sesgos en la inteligencia artificial que puedan afectar a grupos específicos.
Conclusión
La escala global de nuestras operaciones nos permite mejorar los conjuntos de datos, lo que posibilita que las empresas verifiquen identidades con una precisión del 98.67 %. Mediante el uso de muestras representativas para entrenar algoritmos de IA, la comparación de cada resultado de verificación con expertos humanos y la aceptación de documentos de identidad de más de 230 países y territorios a través de datos reales, Shufti Pro logra mantener el sesgo de la IA fuera del proceso de verificación de identidad.
