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title: Camadas de Validação Antifraude na Formalização / Assinatura
description: Saiba quais são e como funcionam as checagens antifraude durante o processo de assinatura. Validações estas que compõem o comprovante de assinatura (dossiê).
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# Camadas de Validação Antifraude na Formalização / Assinatura
## Saiba quais são e como funcionam as checagens antifraude durante o processo de assinatura. Validações estas que compõem o comprovante de assinatura (dossiê).
Este documento descreve o processo de validação antifraude da plataforma QI Sign, detalhando as etapas envolvidas no processo de assinatura, os mecanismos utilizados para garantir segurança e os critérios para validação das assinaturas. O processo foi projetado para oferecer um método seguro e confiável para assinatura de documentos, com medidas robustas antifraude para verificar a identidade dos signatários. Os resultados dessas validações podem ser usados no **mini motor de regras do QI Sign**, que permite configurar critérios personalizados para aprovação, reprovação ou análise manual de assinaturas (detalhes em material específico aqui da Central de Conhecimento).
### ✒️ Visão Geral do Processo de Assinatura
A plataforma QI Sign utiliza um processo com várias etapas para facilitar a assinatura segura de documentos, incorporando validações antifraude. As principais etapas são:
1. **Device Scan**: Coleta de dados do dispositivo do signatário para estabelecer um contexto seguro para o processo de assinatura.
2. **Reconhecimento Facial**: Realiza reconhecimento facial com detecção de vivacidade (liveness) e compara a selfie capturada com a foto presente no documento fornecido.
3. **Upload de Documentos**: Exige o envio de documentos de identificação, como carteira de motorista (CNH), carteira de identidade (RG) ou outros documentos válidos.
4. **Assinatura**: Conclui o processo de assinatura com a composição de um dossiê contendo todas as checagens e logs dos assinantes.
### 🔑 Métodos de Uso
A plataforma QI Sign oferece dois métodos principais para gerenciar o processo de assinatura:
- **Integração via API**: Uma API de alta disponibilidade permite que desenvolvedores criem e gerenciem envelopes de assinatura de forma programática, possibilitando integração fluida com sistemas existentes.
- **Plataforma Web**: Uma interface amigável permite criar envelopes, enviar lembretes de assinatura, atualizar informações de contato dos signatários e acompanhar o status dos documentos. Os usuários também podem receber notificações por e-mail sobre atualizações dos documentos.
### 📃 Dossiê de Assinatura
Ao concluir o processo de assinatura, o QI Sign gera um dossiê abrangente que compila todos os dados relevantes para auditoria e conformidade. O dossiê inclui:
- Registros de data e hora de cada etapa do processo de assinatura, incluindo acesso e conclusão.
- Dados coletados do signatário, como a selfie e o documento de identificação enviado.
- Resultados das verificações de reconhecimento facial e validação de documentos.
Esse dossiê é especialmente útil para operações financeiras, fornecendo um registro seguro e verificável para embasar operações de crédito ou outras transações. Os dados do dossiê podem ser utilizados pelo **mini motor de regras** para avaliar assinaturas conforme critérios definidos pelo cliente.
### 🕵️ Resultados das Validações Antifraude
A plataforma QI Sign retorna resultados detalhados das validações antifraude, essenciais para avaliar a legitimidade de uma assinatura e alimentar o mini motor de regras. Esses resultados são organizados em três objetos principais:
#### Objeto *biometry*
- `face_validation_available`: Indica se a validação facial foi realizada com a base proprietária de rostos. Será sempre true se uma selfie for coletada durante o processo de assinatura.
- `fraud_base_flag`: Sinaliza se o rosto corresponde a uma entrada na base interna de fraudadores, que pode ser enriquecida com dados fornecidos pelo cliente.
- `face_validation_score`: Uma pontuação de 0 a 100 que representa a similaridade entre o rosto capturado e o rosto associado ao CPF na base proprietária (que contém mais de 120 milhões de rostos).
#### Objeto *liveness*
- `Liveness.result`: Confirma se a selfie é "Live" (pessoa real) ou "Spoof" (por exemplo, foto de uma foto, máscara ou outra tentativa fraudulenta).
#### Objeto *document*
- `document.face_match_score`: Uma pontuação de 0 a 100 que indica a similaridade entre o rosto capturado na detecção de vivacidade e a foto presente no documento enviado.
{
"id": "479f8e5a-75e1-4a33-9d75-e0083e3c8e9c",
"status": "completed",
"webhook\_type": "envelope\_completed",
"signers": \[
{
"id": "c15392dd-7859-4eae-a2b6-bf0f760a6d9b",
"biometry": {
"face\_validation\_available": true,
"fraud\_base\_flag": false,
"face\_validation\_score": 90
},
"liveness": {
"result": "live"
},
"document": {
"face\_match\_score": 85
}
}
\]
}
### 📚 Interpretação da Pontuação de Validação Facial
A pontuação `face_validation_score` é categorizada para maior clareza sobre o resultado da validação, podendo ser usada no **mini motor de regras** para definir limiares:
| Classificação | Intervalo de Pontuação | Descrição |
| --- | --- | --- |
| Negativo | 1–25 | Há evidências suficientes para concluir que a imagem capturada não corresponde ao titular do CPF. |
| Negativo | 26–50 | Existem algumas evidências de que a imagem pertence ao titular do CPF, mas há discrepâncias anteriores no registro. |
| Neutro | 51–60 | Não há evidências suficientes para determinar o risco de falsidade ideológica. |
| Positivo | 61–100 | Há evidências suficientes para confirmar que a imagem capturada corresponde ao titular do CPF. |
### 💬 Estudos de Caso com a Base de Rostos
#### Estudo de Caso 1
Em uma amostra de 4.997 imagens:
- 96% dos rostos foram encontrados na base proprietária de rostos.
- 88,13% foram aprovados com uma pontuação de correspondência facial de 61–100.
- 1,52% foram rejeitados com uma pontuação de correspondência facial de 1–25.
- 6,34% foram considerados arriscados com uma pontuação de correspondência facial de 26–50.
#### Estudo de Caso 2
Em uma amostra de 1.000 imagens:
- 93,8% dos rostos foram encontrados na base proprietária de rostos.
- 93% foram aprovados com uma pontuação de correspondência facial de 61–100.
- 0% foram rejeitados com uma pontuação de correspondência facial de 1–25.
- 0,8% foram considerados arriscados com uma pontuação de correspondência facial de 26–50.
### Conclusão
A plataforma QI Sign oferece uma solução segura e eficiente para assinatura de documentos, com medidas antifraude robustas para garantir a integridade do processo. Ao combinar escaneamento de dispositivos, reconhecimento facial, detecção de vivacidade e validação de documentos, o QI Sign minimiza o risco de assinaturas fraudulentas. O mini motor de regras amplia a flexibilidade, permitindo que clientes personalizem critérios de validação. O dossiê detalhado e os resultados claros das validações permitem que os clientes utilizem a plataforma com confiança para operações críticas, como transações financeiras.
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- [Overview geral da plataforma](https://lp.qitech.com.br/pt-br/help-center-qi-tech/antifraude-e-an%C3%A1lise-de-riscos?hsLang=pt-br#overview-geral-da-plataforma)
- [Onboarding](https://lp.qitech.com.br/pt-br/help-center-qi-tech/antifraude-e-an%C3%A1lise-de-riscos?hsLang=pt-br#onboarding)
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