
La detección de documentos falsificados puede ser difícil porque la apariencia del documento puede parecer legítima, pero en realidad, el documento puede ser falso. Con la creciente digitalización de las empresas, los documentos son cada vez más fáciles de transferir, lo que aumenta los riesgos de falsificación.
Hay dos formatos de documentos: documentos digitales y documentos en papel. Los documentos también se pueden clasificar en dos categorías: documentos estandarizados y documentos no estandarizados. Los documentos estandarizados incluyen identificaciones y pasaportes, que son similares para todas las personas, mientras que las facturas son documentos no estandarizados que pueden variar.
Para detectar un documento falsificado, es necesario distinguir entre los dos formatos de documento, así como determinar si se trata de un documento estandarizado o no estandarizado. Hay muchas soluciones para documentos estandarizados, como las empresas KYC (Conozca a su cliente), como Compartir ID, Vía enlace e ID Now. Sin embargo, existen pocas o ninguna solución para los documentos no estandarizados, con la excepción de Finovox.
Para escribir este artículo sobre la detección de documentos falsificados, consultamos primero la opinión de ChatGPT (una solución de inteligencia artificial de OpenAI que combina información encontrada en línea) y luego, la opinión de nuestros expertos de Finovox. Queremos ofrecerle dos perspectivas: la que puede encontrar en línea a través de los motores de búsqueda con OpenAI y otra, la de nuestros expertos en Finovox, basada en un estudio del mercado y de los problemas de campo y empresariales.
Detectar un documento falso es complejo, la apariencia del documento a veces puede parecer totalmente compatible y, sin embargo, el documento en sí mismo puede ser falso. Con la digitalización de las empresas, cada vez se transmiten más documentos, por lo que aumenta la posibilidad de crear documentos falsos.
Para empezar nuestro artículo le preguntamos a Chat GPT cuál sería el mejor método para detectar un documento falso, Esta es su respuesta :
«Hay varios métodos para detectar un documento falso, pero ninguno es 100% infalible. Estas son algunas cosas a tener en cuenta al intentar detectar un documento falso:
Es importante tener en cuenta que, si bien estos métodos pueden ayudarte a detectar un documento falso, es imposible garantizar al 100% la autenticidad de un documento. Por lo tanto, es importante permanecer alerta y no aceptar a ciegas todos los documentos que recibas».
ChatGPT ofrece una serie de soluciones importantes y todas estas ideas deben tenerse en cuenta cuando se quiere saber si un documento es falso, especialmente si se trata de un individuo.
Como te he explicado Chat GPT, la mejor solución sigue siendo el sentido común, que a veces es suficiente para detectar muchos fraudes. Pero, por lo general, son los más detectables. Para el fraude cotidiano (cometido por profesionales que no se dedican al fraude), la implementación dese requieren herramientas dentro de su sistema de información. Además, ChatGPT no mencionó los diversos medios utilizados por Finovox, que analizaremos en un segundo paso.
En Finovox utilizamos varias soluciones para detectar si un documento es falso o no.
He aquí una muestra de nuestros métodos:
El análisis de la estructura de datos de un documento es importante para determinar si se ha modificado o no. Este análisis permite desglosar cada línea del documento y descubrir posibles alteraciones, así como saber si el documento proviene de un generador automático.
El análisis de metadatos se centra en la información básica del documento, que puede considerarse su «tarjeta de identidad». Aunque son menos detallados que el análisis de la estructura de datos, los metadatos pueden alterarse al crear un documento falso a partir de un documento original con herramientas como Photoshop o Preview.
El análisis visual del documento es crucial para completar el análisis del documento. Es una innovación global en el campo del análisis de imágenes que permite detectar falsificaciones complejas en las imágenes.
Las adiciones le permiten saber si se ha realizado algún cambio en el documento. Al utilizar Finovox Investigation, puede buscar versiones anteriores del documento y eliminar las capas adicionales que se agregaron al documento mediante la función de zonificación disponible. Esto facilita la identificación de los cambios y mejora su comprensión.
La vista 3D y la zonificación que ofrece Finovox son herramientas poderosas para identificar rápidamente el área exacta de falsificación en un documento. Esta función permite un análisis más completo y preciso del documento, lo que facilita la detección de falsificaciones. Además, la vista 3D proporciona una visualización en profundidad del documento, lo que puede ayudar a comprender mejor los cambios realizados en el documento. Al utilizar estas herramientas, las empresas pueden ser más eficaces en la lucha contra el fraude documental.
Por lo tanto, nuestra solución Finovox le ofrece una demostración de sus capacidades de detección de documentos. Todos los métodos desarrollados por nuestros científicos de datos se basan en los comentarios del mercado y en las necesidades expresadas por nuestros clientes.
Si bien las propuestas de ChatGPT difieren considerablemente de las nuestras, no existe un único método ideal para detectar documentos falsificados. En Finovox, hemos optado por explorar diferentes métodos, pero siempre aconsejamos a nuestros clientes que también confíen en las propuestas de ChatGPT, utilizando el sentido común, verificando la información mediante encuestas y realizando análisis visuales además del que llevan a cabo las soluciones. Por último, es importante tener en cuenta que una única solución no es suficiente para reducir el fraude en una empresa. Es la combinación de herramientas y diferentes soluciones lo que permitirá una reducción significativa del fraude.
Por lo tanto, no existe una solución única para detectar un documento falso.
La combinación de diferentes soluciones permite garantizar la falsificación o no de un documentoT.
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