5 desafios comuns de experiência do usuário e desempenho na verificação facial de clientes (e como resolvê-los)

As organizações e os fornecedores de serviços de verificação de identidade estão competindo para criar fluxos de trabalho de integração intuitivos que atendam às demandas do consumidor moderno, previnam fraudes e cumpram as regulamentações KYC/AML. Considerando que 50% dos usuários abandonam o processo de integração, há uma clara oportunidade para as organizações otimizarem essa etapa do ciclo de vida da identidade.

Em setores competitivos como o de serviços financeiros, uma experiência do usuário de alta qualidade pode ser um diferencial importante. Otimizar os fluxos de integração pode aumentar significativamente as taxas de conversão, melhorando diretamente o retorno sobre o investimento dos esforços de aquisição de clientes.

A verificação biométrica facial com detecção de vida, tecnologia que confirma se o usuário é real, está no centro do processo de cadastro remoto. Se for possível melhorar o desempenho da verificação facial (medido pela taxa de aprovação na primeira tentativa, taxa de aprovaçãoe tentativas de aprovação), você pode melhorar a taxa de conversão de todo o fluxo de trabalho.

1. Integração e implantação

O fato de a tecnologia ser implementada por meio de um SDK ou de uma API pode afetar a experiência do usuário. As APIs costumam ter baixo custo e não implicam dependência de um único fornecedor, mas oferecem apenas análise de correspondência e de integridade. É necessário criar o processo de captura e enviar as imagens ao fornecedor. No entanto, a criação de um processo de captura eficaz requer uma grande quantidade de dados de treinamento para compreender quais imagens funcionam melhor para a análise.

Os fornecedores que fazem a implantação por meio de SDKs oferecem um fluxo de trabalho biométrico completo, incluindo captura, feedback do usuário e recursos como permissões automáticas de câmera. A vantagem dessa abordagem é que o fornecedor terá um profundo conhecimento das imagens necessárias para a análise, o que significa que poderá melhorar o desempenho ao otimizar conjuntamente os componentes de captura e análise.

Em vez de simplesmente fornecer um SDK, o fornecedor deve adaptar a integração às suas metas específicas, região e pilha de tecnologias. Testes, treinamento técnico e melhores práticas de arquitetura são essenciais para garantir um desempenho ideal desde o início.

2. Velocidade

A integração também pode afetar o tempo que os usuários levam para concluir a transação. Recursos como permissões automáticas de câmera podem vir incorporados em um SDK. Com tecnologias implementadas por API, você mesmo precisa criar essa funcionalidade. Como alternativa, o usuário precisa habilitar manualmente as permissões nas configurações do sistema, o que aumenta o tempo de transação.

Os fornecedores podem otimizar outros elementos do fluxo de trabalho biométrico para aumentar a velocidade:

• Alinhamento e feedback ao usuário: O feedback em tempo real ajuda os usuários a corrigir seu comportamento e as condições ambientais ao alinhar o rosto. O feedback deve ser direcionado: o sistema deve diagnosticar o problema e fornecer orientações específicas e práticas. Por exemplo, se o usuário não tiver iluminação suficiente, a interface deve solicitar que ele “se desloque para um local mais iluminado”. Solicitações genéricas, como “aproxime-se”, quando a distância não é o problema, frustrarão o usuário, pouco contribuirão para agilizar a captura e levarão ao abandono do processo.
• Tempo até o resultado: É o tempo necessário para emitir uma decisão precisa de aprovação ou reprovação. Os fornecedores podem otimizar elementos como a resolução das imagens capturadas e o uso da nuvem para melhorar a velocidade em diferentes locais e conexões de rede.
• Motivo da falha: O tempo de transação aumenta inevitavelmente se o usuário precisar de várias tentativas para ser aprovado. O motivo da falha ajuda os usuários a serem aprovados na próxima tentativa. Mais uma vez, isso deve ser específico ao comportamento e ao ambiente do usuário. Se o usuário falhar devido a pessoas no fundo da tela, a mensagem deve refletir isso. Por outro lado, listar motivos de falha irrelevantes ou não apresentar nenhum motivo pode levar a um ciclo de falhas, tempos de transação mais longos e abandono.

3. Carga cognitiva

A carga cognitiva é a quantidade de recursos mentais necessários para operar uma interface de usuário. As pessoas têm capacidade de processamento limitadae, quando confrontadas com informações ou instruções em excesso, deixam passar detalhes importantes ou abandonam as tarefas.

A carga cognitiva afeta várias etapas do processo de verificação facial:

• Instruções: Apresentadas antes do processo de captura, as instruções definem as expectativas e demonstram o comportamento correto para ajudar os usuários a serem aprovados na primeira tentativa. Listas com muito texto, com mais de três pontos, muitas vezes não são lidas, aumentando o risco de o usuário ser reprovado. Ícones, animações e GIFs reduzem a carga cognitiva e proporcionam clareza, independentemente das diferenças linguísticas.
  
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As instruções visuais para o usuário reduzem a carga cognitiva, eliminam ambiguidades,
e podem melhorar as taxas de aprovação

• Respostas ao desafio: Uma resposta ao desafio pode aumentar a segurança e fornecer defesa adicional contra ataques de repetição e injeção. Respostas de desafio ativas dão ao usuário uma tarefa a ser concluída, como virar a cabeça. Ações, mesmo as mais simples, aumentam a carga cognitiva e correm o risco de sobrecarregar os usuários a ponto de levá-los a desistir. Respostas de desafio passivas, como tecnologia Flashmark™ da iProov, podem projetar uma sequência de cores no rosto do usuário e analisar o reflexo para ajudar a confirmar se o usuário está realmente presente. Essa experiência não envolve desafios para o usuário, minimizando a carga cognitiva e melhorando as taxas de aprovação.
  

4. Acessibilidade

As Diretrizes de Acessibilidade para Conteúdo da Web estabelecem que os processos de autenticação devem estar isentos de “testes de função cognitiva” para alcançar a conformidade, excluindo efetivamente os desafios ativos. Pesquisas mostram que as tarefas físicas tornam-se significativamente mais difíceis para pessoas com deficiência quando combinadas com carga cognitiva. Por exemplo, um usuário com dificuldades de mobilidade terá dificuldade em virar a cabeça para um lado e, em seguida, processar instruções adicionais para virá-la para o outro lado.

As respostas passivas ao desafio não exigem nenhum esforço, já que o usuário precisa apenas posicionar o rosto dentro do oval exibido na tela.

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Uma resposta interativa ao desafio: A tecnologia pede ao usuário que mova a cabeça em diferentes direções.

Resposta passiva a desafios da iProov: Uma sequência aleatória de cores é projetada no rosto do usuário

A acessibilidade vai além das capacidades do usuário, abrangendo também o dispositivo, a localização e a condição socioeconômica. Uma solução projetada para o iPhone mais recente é inútil para uma organização com uma base de usuários ampla e diversificada. As organizações precisam de tecnologias que ofereçam desempenho equivalente em todos os tipos de dispositivos, tamanhos de tela, velocidades de processamento, qualidades de câmera e métodos de entrada (toque, mouse, teclado e voz).

Otimizar a acessibilidade não é um luxo, mas uma necessidade empresarial. 16% da população mundial tem alguma deficiência, o que representa uma parcela considerável do mercado total acessível a uma empresa. Excluir esses usuários acarreta um custo de oportunidade.

Os princípios do design universal afirmam que produtos criados para pessoas com deficiência beneficiam todos usuários. A lógica é que pessoas sem deficiência nem sempre estão em condições ideais. Por exemplo, embora muitos usuários possam responder a desafios que exijam que leiam seu nome e números em voz alta, eles podem preferir não fazê-lo em espaços públicos. Tecnologias biométricas que são certificadas pelas normas de acessibilidade, como a WCAG 2.2 AA, podem melhorar as taxas de aprovação para todos.

5. Mitigação de viés

Os sistemas biométricos apresentam viés se apresentarem taxas de aprovação mais elevadas para determinados grupos demográficos do que para outros. O viés pode surgir e ser mitigado em várias etapas do projeto biométrico:

• Dados de treinamento: Algoritmos desenvolvidos com conjuntos de dados desequilibrados apresentarão desempenho inferior para grupos sub-representados. Os fornecedores de soluções biométricas devem utilizar dados de treinamento equilibrados em termos de idade, gênero, tom de pele e tipo de rosto.

• Monitoramento contínuo: Seu fornecedor deve realizar testes regulares de viés para garantir que atualizações de ameaças ou novos componentes não tenham introduzido novos viéses

• Testes de dispositivos: O viés não decorre apenas de características demográficas. Os fornecedores de soluções biométricas também devem realizar testes para garantir um desempenho uniforme em todos os dispositivos e câmeras.

Quer aumentar suas taxas de aprovação? Leia o guia do nosso gerente de produto sobre como otimizar a experiência do usuário e o desempenho na verificação facial.