Image Fraud: o futuro na identificação de fraudes em imagens

No mês de abril, o time da Semantix Data Platform, em conjunto com os cientistas de dados, orientaram seus esforços para que o primeiro algoritmo do SDP fosse publicado em ambiente demo.

O primeiro algoritmo escolhido para demonstração foi o Image Fraud, que ajuda na detecção de alterações de imagens existentes baseados no banco de dados do cliente. Neste primeiro momento, através da tecnologia de reverse image search, o Image fraud tem a capacidade de procurar imagens similares no banco de dados, identificando a nível simples e médio, tentativas de fraude.

Uma das maneiras possíveis de tirar proveito do Image Fraud é, por exemplo, na detecção de fraude em imagens de raio-x dentro do plano de saúde.

Atualmente, clínicas especializadas que prestam esse tipo de serviço devem ser reembolsadas pelo plano de saúde, e para isso, é necessário que haja uma evidência - ou seja, o próprio raio-x do paciente. Para que não haja uma tentativa de burlar esse procedimento para receber por um serviço não realizado, o plano de saúde deve verificar se houve algum tipo de corte, alteração de cor, rotação ou se esse raio-x não é de outro paciente.

Com o Image Fraud, esse scan é feito de maneira rápida, baseando-se nas imagens de raio-x anteriores que são arquivadas no banco de dados do cliente. Havendo algum tipo de semelhança, o Image Fraud irá apontar, e um especialista poderá analisar as imagens e dar um parecer.

Outro exemplo da utilização do Image Fraud é na identificação de fraudes em notas fiscais e recibos de pagamento.

A partir de  imagens da base do cliente, é possível identificar se aquela imagem foi forjada. Da mesma maneira que o exemplo anterior, a nota fiscal ou recibo passa por um processo para identificar se aquela imagem já existe no banco de dados através do algoritmo e se houve algum tipo de alteração, apontando para que haja uma análise de especialista.  

Com a entrada de algoritmos e conjuntos de dados no SDP, a ideia é que em breve nossos clientes possam utilizar a tecnologia de Machine Learning e Inteligência Artificial para gerar novos insights de negócio de maneira fácil e rápida, adicionando valor aos seus planejamentos estratégicos e tomada de decisões.