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- set 4, 2024
Você já ouviu falar de acurácia? O termo vem da palavra em inglês “accuracy”, que significa exatidão ou precisão. Contudo, esse conceito, que está ligado a tecnologia, apresenta uma complexidade muito maior.
Quando falamos de inovações como inteligência artificial, biometria e machine learning, ela tem um papel-chave para avaliar e garantir a qualidade e os resultados dessas soluções. Isso a torna um conceito fundamental para dar segurança e otimizar a gestão de riscos.
Nesse sentido, tecnologias como leitura de documentos (OCR) e FaceMatch (Biometria Facial) contam com altos níveis de acurácia para oferecer mais confiabilidade e autenticidade ao processo de onboarding digital.
Se você quer saber mais sobre o conceito e como ele funciona, continue a leitura deste post agora mesmo!
A acurácia é uma métrica que mostra qual é o nível de proximidade de um determinado resultado com o seu valor real de referência.
Ao pensar na leitura automática de documentos, esse parâmetro é aplicado para medir o quão próximos do real são os resultados encontrados.
Por exemplo, se uma solução diz ter 90% de acurácia, isso quer dizer que 90% dos dados que ela consegue extrair dos documentos são reais ou idênticos ao original. O mesmo pode ser dito sobre o processo de validação de imagens, como no FaceMatch — biometria facial.
Sendo assim, ela apresenta medidas de valor do quanto uma tecnologia consegue se aproximar do valor de referência ou o valor correto.
A acurácia apresenta diversos níveis, e cada um deles representa o valor de veracidade de um resultado. Quanto mais elevado for seu o nível, mais próximo ela está da referência real.
Conheça mais detalhes sobre cada um deles a seguir!
O primeiro nível de acurácia, entre 0% e 30%, é considerado baixo, ou seja, ele indica que existe pouca certeza de que os resultados são próximos do real.
Na prática, isso significa que soluções que apresentam esse nível oferecem pouca segurança, abrindo espaço para o acontecimento de fraudes e crimes virtuais.
Nesse sentido, se sua ferramenta de onboarding digital tem um nível baixo, os riscos de pessoas mal intencionadas acessarem sua rede e serviços é elevado.
A faixa entre 30% e 90% de acurácia representa um nível médio de proximidade dos resultados em relação à referência, o que ainda apresenta riscos, mesmo podendo ser moderados.
Esse nível ainda não é o ideal para um onboarding digital totalmente seguro e para a prevenção de fraudes, considerando especialmente a complexidade dos riscos relacionados aos dados no cenário atual.
Contudo, negócios que toleram algum tipo de risco podem utilizar soluções com esse nível, mas com atenção e cautela.
O nível alto de acurácia é o são os mais indicados para proteger empresas de erros e fraudes, uma vez que oferecem alta precisão e proximidade com a referência real.
Optar por ferramentas com esse parâmetro é o ideal para contar com muita segurança e proteger o negócio de riscos.
A precisão, matematicamente falando, refere-se a um grau de variação de um conjunto de medições. Para ser preciso, é necessário que um determinado resultado tenha o mínimo de flutuação possível da referência. Essencialmente, a precisão mede a consistência de um resultado.
Por exemplo, imagine que um determinado processo foi mensurado, e a solução escolhida para medi-los mostrou resultados muito semelhantes. Isso significa que existe precisão. Quanto menos variabilidade, maior a precisão.
Já a acurácia vai além, ela é a união entre precisão e exatidão. Isso acontece porque ela avalia não somente o grau de variabilidade, mas a proximidade do resultado com o valor de referência.
Essa é uma abordagem que tem várias aplicações nos negócios, especialmente para processos que trabalham com o reconhecimento e validação automatizada de dados, documentos e imagens e a realização de análises diversas.
Por isso, ela se destaca no uso de atividades como a detecção de fraudes e o onboarding digital.
Tanto no setor financeiro como no varejo online, por exemplo, a detecção de fraudes é importante para reforçar a segurança dos sistemas. Modelos de machine learning são usados para analisar padrões de transações e comportamento do cliente, identificando erros que podem indicar atividades fraudulentas.
A acurácia desses modelos é essencial para garantir que ações suspeitas sejam corretamente identificadas, minimizando assim as perdas financeiras e protegendo tanto o cliente como a reputação da empresa.
Ao mesmo tempo, enquanto cada vez mais empresas operam online, o onboarding digital se tornou um processo corriqueiro e extremamente estratégico para a experiência do usuário em diversos setores.
Como ele envolve a integração de novos clientes ou usuários em plataformas e aplicativos digitais, a verificação de identidade é uma etapa-chave no procedimento, e é aí que a acurácia tem uma importante função.
Ela garante que o onboarding ocorra sem problemas e que as informações das pessoas sejam corretamente verificadas, comprovadas e registradas.
Os benefícios para as empresas são inúmeros. São eles:
A acurácia permite que as empresas confiem nas informações e análises fornecidas pelos modelos estatísticos e tecnologias aplicadas. Isso resulta em mais segurança e confiabilidade nos resultados.
Com essa ferramenta, a empresa pode ter mais certeza de que as avaliações acontecem conforme as regras e políticas estabelecidas.
Modelos com alto nível de acurácia podem identificar padrões, tendências e ameaças, ajudando as empresas a antecipar riscos e tomar medidas proativas para mitigá-los.
Desse jeito, a empresa pode investir em uma gestão de riscos mais inteligente e embasada, capaz de identificar precocemente problemas de mercado, vulnerabilidades de segurança ou falhas em equipamentos.
A acurácia é uma grande aliada na detecção eficaz de fraudes. Modelos de machine learning e análise de dados precisam contar com altos níveis de acurácia para identificar padrões suspeitos que possam indicar atividades criminosas, reforçando a segurança do usuário e da empresa.
Contar com resultados mais alinhados em termos de precisão e exatidão dá para empresas condições de tomar decisões mais informadas e baseadas em evidências.
Isso oferece uma base sólida tanto para decisões operacionais do dia-a-dia até o planejamento estratégico de longo prazo, como lançamento de novos produtos, expansão para novos mercados ou alocação de recursos.
A acurácia não é só importante, mas ela é fundamental para mitigar riscos e erros em processos de verificação de documentos, identidade e imagens. Ela permite que empresas apliquem tecnologias com maior segurança e efetividade, uma vez que apontam o nível de confiabilidade dos resultados.
Esse recurso é crucial para que uma tomada de decisão ou aprovação de um passo importante nos negócios aconteçam com rigor e confiança, como a assinatura de um contrato, validação de mudanças ou contratações.
A solução FaceMatch do Santo iD, por exemplo, tem acurácia de 92% na detecção de faces e 80% na comparação, ou seja, níveis altos de acuracidade e qualidade na precisão.
Ademais, é uma solução criada na nuvem — com a robusta tecnologia do Google Cloud Platform —, leve e com uma interface simples e intuitiva.
Além de prática, ela é rápida, por ter um tempo de resposta de 10 a 120 segundos e consegue identificar todos os rostos presentes em uma imagem.
A acurácia colabora para que processos de automação como inteligência artificial e machine learning possam ser aplicados com mais confiabilidade e riscos reduzidos em vários processos, como no onboarding digital.
Esse recurso é vital para que tecnologias de validação automatizadas sejam adotadas e mantenha negócios protegidos de fraudes e erros.
Se você tem interesse em otimizar seu negócio com segurança e credibilidade, conte com a Santo iD para dar esse passo em direção à transformação digital. Conheça essa solução inovadora e potencialize seus processos!
A acurácia é uma métrica ou parâmetro que mostra qual é o nível de proximidade de um determinado resultado com o seu valor real de referência. Em sistemas de inteligência artificial e machine learning, esse conceito é aplicado para medir o quão próximos do real são os resultados encontrados.
A precisão refere-se a um grau de variação de um conjunto de medições, ou seja, ela mede a consistência de um resultado. Já a acurácia é a união entre precisão e exatidão, pois avalia não somente o grau de variabilidade, mas a proximidade do resultado com o valor de referência.
A acurácia é uma abordagem que tem várias aplicações nos negócios, especialmente para processos que trabalham com o reconhecimento e validação automatizada de dados, documentos e imagens e a realização de análises diversas. Por isso, se destaca no uso de atividades como a detecção de fraudes e o onboarding digital.