Verificaciones totalmente automatizadas frente a semiautomatizadas: Incorporación de seres humanos al proceso de verificación de documentos

El triángulo del compromiso: Precisión, Velocidad y Coste

No existe una solución perfecta para la detección del fraude. Tanto los modelos automatizados como los humanos son propensos a cometer errores. Dedicar más tiempo a una tarea suele conducir a una mayor precisión, pero nunca puede eliminar por completo los errores. Por tanto, cualquier sistema de verificación de documentos debe equilibrar tres factores cruciales:

• Precisión: La capacidad de identificar correctamente tanto los documentos auténticos como los fraudulentos.
• Velocidad: El tiempo que se tarda en procesar un documento.
• El coste: La inversión financiera necesaria para el proceso de verificación.

La verificación de documentos de identidad tiene la particularidad de que los documentos fraudulentos son relativamente raros. Sin embargo, el coste de pasar por alto un documento fraudulento puede ser muy alto, dependiendo del caso de uso. A la inversa, rechazar documentos auténticos o causar retrasos a clientes válidos genera fricciones y pérdidas de beneficios.

Totalmente automatizado frente a semiautomatizado: Ventajas e inconvenientes

• Los sistemas totalmente automatizados son rápidos como el rayo, y a menudo procesan los documentos en segundos. Aunque la tecnología automatizada de detección del fraude ha avanzado, los expertos humanos siguen siendo el patrón oro de la precisión. Sin embargo, depender únicamente de expertos es costoso y difícil de ampliar.
• Los sistemas semiautomatizados (también conocidos como sistemas «human-in-the-loop») ofrecen un término medio. Aprovechan la automatización para ganar en rapidez y eficacia, pero incorporan estratégicamente la revisión humana para los casos complejos o de alto riesgo.

Medir el rendimiento: BPCER y APCER

Dos métricas clave evalúan los sistemas de verificación de documentos:

• Tasa de Error de Clasificación de la Presentación de Buena Fe (BPCER): La tasa a la que los documentos auténticos son rechazados incorrectamente (similar a la «tasa de falsos rechazos»).
• Tasa de Error de Clasificación de la Presentación de Ataques (APCER): Tasa de aceptación incorrecta de documentos fraudulentos (similar a la «tasa de falsa aceptación»).

Diferentes parámetros dentro del mismo caso de uso (revisión de transacciones) pueden dar prioridad a una métrica sobre otra. Por ejemplo, aprobar transacciones pequeñas puede favorecer un BPCER más alto (aceptar más documentos auténticos, aunque se cuelen algunos fraudulentos) para minimizar la fricción. Por el contrario, las transacciones grandes exigen un APCER más bajo, centrándose en la seguridad aunque ello suponga rechazar inicialmente más documentos auténticos.

Equilibrar la Garantía y la Conversión con la Revisión Humana

Los sistemas totalmente automatizados suelen permitir la configuración para ajustar el equilibrio entre:

• Alta seguridad: Dar prioridad a un APCER bajo (aceptación mínima del fraude) a costa potencialmente de un BPCER más alto (más rechazos de documentos auténticos).
• Conversión alta: Dar prioridad a un BPCER bajo (aceptar la mayoría de los documentos auténticos) a riesgo de un APCER más alto (mayor aceptación del fraude).

Sin embargo, incluso con ajustes, un APCER muy bajo podría dar lugar a un BPCER inaceptablemente alto, lo que repercutiría en la satisfacción del cliente.

Estrategias Human-in-the-Loop

Los sistemas semiautomatizados ofrecen varias formas de incorporar la experiencia humana:

1. Revisión de alto riesgo: Los humanos sólo revisan las transacciones de alto riesgo (por ejemplo, grandes importes).
2. Revisión de sospechas de fraude: Los humanos revisan todos los documentos marcados como potencialmente fraudulentos por el sistema automatizado.
3. Clasificación tripartita: El sistema clasifica los documentos como «definitivamente fraudulentos», «definitivamente auténticos» o «inciertos». Los humanos sólo revisan la categoría «incierto». Esto permite un control independiente de APCER y BPCER, logrando tanto una alta garantía como una alta conversión.

Ventajas adicionales de la revisión humana

Además de mejorar la precisión, la revisión humana puede

• Validar el rendimiento del sistema automatizado: Comprobando manualmente una muestra aleatoria de decisiones, las empresas pueden verificar la precisión del sistema automatizado en sus datos específicos.
• Evaluar el rendimiento de los anotadores humanos: La misma técnica de muestreo aleatorio puede utilizarse para evaluar el rendimiento de los propios revisores humanos.

En estos casos, aunque se incluya la revisión humana, no se trata técnicamente de procesos humanos dentro del bucle.

Conclusión

La verificación de documentos requiere un enfoque matizado que equilibre velocidad, precisión y coste. Los sistemas semiautomatizados, que incorporan estratégicamente la revisión humana, ofrecen la flexibilidad necesaria para adaptarse a diferentes tolerancias de riesgo y casos de uso, proporcionando lo mejor de ambos mundos: la eficacia de la automatización y la precisión del juicio humano.