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:
- Device Scan: Coleta de dados do dispositivo do signatário para estabelecer um contexto seguro para o processo de assinatura.
- Reconhecimento Facial: Realiza reconhecimento facial com detecção de vivacidade (liveness) e compara a selfie capturada com a foto presente no documento fornecido.
- Upload de Documentos: Exige o envio de documentos de identificação, como carteira de motorista (CNH), carteira de identidade (RG) ou outros documentos válidos.
- 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.