Nesse caso, um meliante assume a identidade de um motorista, clonando seus documentos e afirmando ser o profissional contratado, para ter acesso às cargas e desviá-las. A maior parte desses crimes acontece com motoristas que tiveram seus documentos perdidos, furtados ou extraviados.
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Para resolver o problema, a Buonny, gerenciadora de riscos em transportes e logística, criou um sistema que usa inteligência artificial para o reconhecimento facial em seu cadastro de motoristas.
A tecnologia evitou mais de R$ 40 milhões de prejuízos para os transportadores, somente de fevereiro a abril deste ano. Nesse período, foram evitadas mais de 420 tentativas de clonagens e identificados mais de 270 clonadores. Somente entre março e abril, a tecnologia da Buonny identificou 50 clonadores.
“Essa prática cresceu 46% nos últimos meses, porém já estávamos preparados muito antes para essa realidade e, por isso, temos tanto êxito na prevenção desse tipo de crime”, explica Cyro Buonavoglia, presidente do Grupo Buonny.
Com um sistema inteligente, atrelado ao Teleconsult, maior cadastro de motoristas do Brasil, a empresa detecta fraude por meio da comparação da foto do banco de dados com a da CNH fornecida pela empresa na qual o motorista pretende carregar. Assim, é possível coibir casos de falsidade ideológica e de clonagem de documentos.
Para determinação do perfil profissional do pesquisado são avaliados, além do Sistema de Reconhecimento Facial: tipo de carga, valor transportado, origem e destino, proprietário e dados do veículo, documentação junto aos órgãos competentes. Também, analisa referências pessoais, o que é fundamental para saber quem são familiares e pessoas físicas indicadas, experiência do profissional junto a empresas que carrega frequentemente, entre outras checagens, como, distribuidor forense, situação do CPF na Receita Federal, da CNH e histórico de sinistros.
Reconhecimento facial
A tecnologia se baseia na técnica biométrica cujos softwares codificam cerca de 80 pontos do rosto humano, como o tamanho do queixo e a distância entre os olhos, para reconhecer em vídeos e fotos posteriormente. Outros pontos que o sistema considera importante são aqueles tidos como únicos, como marcas de nascença e cicatrizes.
Esses pontos mapeados são comparados por meio de uma série de algoritmos matemáticos que dividem as imagens em pixels e, posteriormente, os pixels em pontos de dados – cujo conjunto é chamado de assinatura facial. A partir daí é que o sistema encontra pontos em comum entre a foto armazenada e a foto apresentada.
Porém, essa tecnologia vai além, encontrando soluções para problemas que sequer imaginamos que existam em um primeiro momento. Como o grau de assertividade dessa comparação pode mudar de acordo com a posição, iluminação e expressão em que o rosto em questão foi fotografado, o programa tem a capacidade de simular em 3D alguns moldes digitais para essa fotografia. Dessa forma, ele consegue avaliar a foto em diferentes ângulos, poses, iluminações e até mesmo simular a musculatura facial tensa e relaxada.
FONTE: Divulgação
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