A transformação digital traz uma série de benefícios à sociedade. No entanto, mesmo em meio a uma série de vantagens, é necessário investir em segurança virtual, principalmente quando nos referimos ao universo corporativo. 

Na atualidade, a relação entre os consumidores e as organizações é marcada pelo compartilhamento de muitas informações. Para evitar riscos às partes, incluindo prejuízos financeiros, os mecanismos de autenticação baseados em Deep Learning são as melhores soluções.

Quer saber mais sobre eles? Continue conosco e boa leitura!


O que são os mecanismos de autenticação digital?

Os mecanismos de autenticação digital se referem a plataformas capazes de identificar que uma pessoa é ela mesma, ainda que não haja a presença física dela. Em uma era marcada pela tecnologia, as tarefas de identificação dos indivíduos são feitas com agilidade.

As ações têm o objetivo de evitar ações de golpistas. Afinal, é cada vez mais comum que pessoas mal-intencionadas se passem por consumidores idôneos, cometendo fraudes e outros tipos de crimes para fazer compras em nome de outros clientes ou obter outras vantagens financeiras. 

Entre os modelos de autenticação digital, estão: 

• Biometria: para confirmar acesso a um aplicativo, por exemplo, é possível solicitar o escaneamento facial, o reconhecimento da voz ou a leitura das digitais do cliente.

• Confirmação via SMS: após login, com usuário e senha, um código de confirmação é enviado à pessoa por mensagem de texto.

• Geolocalização: permite apontar a localização exata de alguém, assim como o ponto em que um documento foi gerado e, porventura, editado, o que facilita a identificação de fraudes.

Veja também: Biometria facial


O que é Deep Learning?

O Deep Learning (Aprendizado Profundo, na tradução para o português) é um dos frutos do Machine Learning (Aprendizado de Máquina), um ramo da Inteligência Artificial (IA) que utiliza algoritmos e dados para que computadores realizem tarefas que até então só poderiam ser feitas por seres humanos. 

Com ele, é possível:

– Identificar imagens;

– Reconhecer falas;

– Prever acontecimentos e/ou comportamentos. 

Para isso, o recurso analisa diversas camadas de processamento de dados. Os algoritmos possibilitam a leitura de documentos, compreendendo profundamente o que pode ter sido fraudado ou não, entre outras finalidades.

 

Os mecanismos de autenticação digital e o Deep Learning

Hoje em dia, é cada vez mais comum nos depararmos com tentativas de golpes nos ambientes online. Por isso, a autenticação digital é imprescindível para garantir a segurança antifraude, tanto para as organizações, quanto para os usuários. 

Os mecanismos baseados em Deep Learning processam informações em diversas camadas, o que permite encontrar relações complexas nos dados, inclusive padrões que podem ser utilizados para identificar invasões de contas e aquisições por terceiros, evitando prejuízos financeiros às companhias e aos consumidores.

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