Puntuaciones y umbrales de coincidencia facial
La coincidencia facial devuelve una puntuación de similitud, y tú decides qué ocurre en cada banda - aquí tienes cómo definir los umbrales de revisión y rechazo sin inundar tu cola ni dejar pasar el fraude.
La coincidencia facial devuelve una puntuación de similitud, no un sí o un no. Defines dos umbrales: por debajo del umbral de rechazo la sesión se rechaza, entre los dos va a revisión, por encima del umbral de revisión pasa. Dónde los coloques es una decisión de política, y es la palanca principal tanto de tu tasa de fraude como de tu cola de revisión.
#Qué significa la puntuación
- Prueba de vida incluye la selfie, el veredicto de prueba de vida y la puntuación de coincidencia facial.
- Resumen muestra lo que esa puntuación provocó en la decisión de la sesión.
La coincidencia facial 1:1 compara la selfie con el retrato del documento y devuelve una puntuación de similitud. Es una medida de cuánto se parecen dos rostros; nunca es una certeza sobre la identidad, porque ninguna comparación biométrica lo es.
Por eso la plataforma te da dos umbrales en lugar de un veredicto.
#Las tres bandas
| Banda | Qué ocurre |
|---|---|
| Por encima del umbral de revisión | Pasa automáticamente |
| Entre los dos umbrales | La sesión pasa a En revisión para que una persona decida |
| Por debajo del umbral de rechazo | La sesión se rechaza automáticamente, con LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY |
Ambos umbrales se definen en el paso de coincidencia facial de tu flujo de trabajo, así que distintos flujos de trabajo pueden llevar distintos niveles de apetito de riesgo: un flujo de apertura de cuenta de alto valor y una comprobación de edad de bajo riesgo no necesitan la misma configuración.
#Qué reduce realmente una puntuación legítima
Antes de ajustar nada, conoce qué mueve la puntuación en usuarios legítimos:
- Antigüedad de la foto del documento. Un retrato tomado hace diez años es genuinamente menos parecido.
- Calidad de impresión y escaneo. Algunos países imprimen retratos pequeños y de bajo contraste; una tarjeta desgastada es aún peor.
- Oclusión. Gafas, sombreros, maquillaje intenso, una barba que antes no estaba.
- Iluminación y cámara. Una sala oscura y una cámara frontal económica cuestan ambas similitud.
Nada de esto es fraude, y todo es más habitual en algunos mercados que en otros. Si tus usuarios tienden a tener documentos antiguos, un umbral ajustado con pasaportes recientes rechazará a personas reales.
#Elegir los umbrales
El compromiso es simétrico e inevitable:
- Umbrales más estrictos detectan más impostores y envían más usuarios legítimos a revisión o rechazo.
- Umbrales más laxos dejan pasar a más usuarios legítimos y también a más impostores.
Una forma práctica de definirlos:
- Empieza con los valores predeterminados y recopila datos
Ejecuta tráfico real con los valores predeterminados durante unos cientos de sesiones antes de cambiar nada. No puedes ajustar por intuición.
- Observa qué cayó en revisión y por qué
Abre las sesiones de la banda de revisión. Si un revisor aprueba casi todas, tu umbral de revisión es demasiado alto: está generando trabajo sin decisiones dentro.
- Observa los rechazos
Si las sesiones rechazadas son en su mayoría usuarios legítimos con documentos antiguos, tu umbral de rechazo es demasiado alto para tu población.
- Mueve un umbral cada vez
Cambia uno, mantén el otro y vuelve a medir. Mover ambos a la vez no te dice nada sobre cuál importaba.
No ajustes el umbral para que desaparezca una queja concreta. Un único usuario rechazado no es una señal, y relajar un umbral para resolver un caso lo relaja también para todos los impostores. Resuelve los casos individuales con una decisión de revisión manual o un reenvío; cambia los umbrales solo ante un patrón.
#Ampliar la banda de revisión no sale gratis
Una banda de revisión amplia parece segura: nada se rechaza automáticamente, una persona ve todo lo que está en el límite. En la práctica convierte un problema de decisión en un problema de personal: la cola crece, las revisiones se vuelven menos cuidadosas y la calidad efectiva de la decisión baja. Consulta sesiones atascadas en revisión.
#Una comprobación más sólida vale más que un umbral mejor
Si la coincidencia facial es tu punto débil, el cambio de mayor impacto normalmente no es el umbral:
- NFC lee el retrato del chip del documento, la propia imagen del emisor, con la máxima calidad, lo que elimina la variable de degradación de la impresión.
- La prueba de vida activa eleva el coste de un ataque de presentación, así que una puntuación en el límite tiene menos probabilidades de ser un ataque en primer lugar.
#Probar tus umbrales antes de salir a producción
Sandbox tiene escenarios exactamente para esto: decline_face_match_low_similarity para un fallo claro y review_face_match_borderline para una puntuación dentro de la banda de revisión. Úsalos para confirmar que tu flujo de trabajo enruta cada banda donde crees que lo hace antes de que la vean usuarios reales. Consulta probar en sandbox.