5 desafios comuns de experiência do utilizador e desempenho com a verificação facial do cliente (e como resolvê-los)

As organizações e os fornecedores de verificação de identidade estão a competir para criar fluxos de trabalho intuitivos de integração que atendam às exigências do consumidor moderno, previnam fraudes e cumpram as regulamentações KYC/AML. Considerando que 50% dos utilizadores abandonam a integração, há uma oportunidade clara para as organizações otimizarem esta fase do ciclo de vida da identidade.

Em setores competitivos, como os serviços financeiros, uma experiência de utilizador premium 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 deteção de vida, a tecnologia que confirma se o utilizador é real, está no centro da integração remota. Se conseguir melhorar o desempenho da verificação facial (medido na taxa de aprovação na primeira tentativa, taxa de aprovaçãoe tentativas de aprovação), pode melhorar a taxa de conversão de todo o fluxo de trabalho.

1. Integração e implementação

A forma como a tecnologia é implementada, através de um SDK ou de uma API, pode afetar a experiência do utilizador. As APIs são geralmente de baixo custo e não estão vinculadas a um único fornecedor, mas apenas fornecem análise de correspondência e de vivacidade. É necessário criar o processo de captura e enviar as imagens ao fornecedor. No entanto, a criação de um processo de captura eficaz requer dados de treino extensivos para compreender quais as imagens que funcionam melhor para a análise.

Os fornecedores que implementam através de SDKs oferecem o fluxo de trabalho biométrico completo, incluindo captura, feedback do utilizador e funcionalidades como permissões automatizadas da câmara. A vantagem desta abordagem é que o fornecedor terá um profundo conhecimento das imagens necessárias para a análise, o que significa que pode melhorar o desempenho otimizando os componentes de captura e análise em conjunto.

Em vez de simplesmente fornecer um SDK, o fornecedor deve adaptar a integração aos seus objetivos específicos, região e pilha tecnológica. Testes, formação técnica e melhores práticas arquitetónicas são vitais para garantir um desempenho ideal desde o início.

2. Velocidade

A integração também pode afetar o tempo que os utilizadores levam para concluir a transação. Recursos como permissões automatizadas da câmara podem vir integrados em um SDK. Com tecnologias implantadas por API, você mesmo deve criar essa funcionalidade. Como alternativa, o utilizador deve ativar manualmente as permissões nas configurações do sistema, aumentando o tempo da transação.

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

• Alinhamento e feedback do utilizador: O feedback ao vivo ajuda os utilizadores a corrigir o 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 utilizador 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, irão frustrar o utilizador, pouco contribuirão para acelerar a captura e levarão à desistência.
• Tempo para obter resultados: É o tempo necessário para obter uma decisão precisa de aprovação/reprovação. Os fornecedores podem otimizar elementos como a resolução das imagens capturadas e a utilização da nuvem para melhorar a velocidade em todos os locais e ligações de rede.
• Motivo da falha: o tempo de transação aumenta inevitavelmente se o utilizador precisar de várias tentativas para ser aprovado. O motivo da falha ajuda os utilizadores a serem aprovados na próxima vez. Novamente, isso deve ser específico ao comportamento e ao ambiente do utilizador. Se o utilizador falhar devido a pessoas em segundo plano, a mensagem deve refletir isso. Por outro lado, listar motivos de falha irrelevantes ou nenhum motivo pode levar a um ciclo de falhas, tempos de transação mais longos e desistência.

3. Carga cognitiva

A carga cognitiva é a quantidade de recursos mentais necessários para operar uma interface de utilizador. As pessoas têm uma 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: Exibidas antes do processo de captura, as instruções definem expectativas e demonstram o comportamento correto para ajudar os utilizadores a serem aprovados na primeira tentativa. Listas com muito texto que excedem três pontos muitas vezes não são lidas, aumentando o risco de reprovação do utilizador. Iconografia, animações e GIFs reduzem a carga cognitiva e proporcionam clareza, independentemente das diferenças linguísticas.
  
  ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎‎ ‎ ‎ ‎ ‎

As instruções visuais para o utilizador 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 uma defesa adicional contra ataques de repetição e injeção. As respostas ativas a desafios dão ao utilizador uma tarefa a realizar, como virar a cabeça. As ações, mesmo as mais simples, aumentam a carga cognitiva e correm o risco de sobrecarregar os utilizadores a ponto de os levar a abandonar o processo. As respostas passivas a desafios, como tecnologia Flashmark™ da iProov, podem projetar uma sequência de cores no rosto do utilizador e analisar o reflexo para ajudar a confirmar se o utilizador está realmente presente. Esta experiência é livre de desafios para o utilizador, minimizando a carga cognitiva e melhorando as taxas de aprovação.
  

4. Acessibilidade

As Diretrizes de Acessibilidade para Conteúdo Web estabelecem que os processos de autenticação devem estar livres de «testes de função cognitiva» para alcançar a conformidade, efetivamente excluindo desafios ativos. Pesquisas mostram que tarefas físicas se tornam significativamente mais difíceis para pessoas com deficiência quando combinadas com carga cognitiva. Por exemplo, um utilizador com problemas de mobilidade terá dificuldade em virar a cabeça para um lado e, em seguida, processar mais instruções para virar para o outro lado.

As respostas passivas ao desafio não acrescentam esse esforço, pois o utilizador só precisa posicionar o rosto no oval exibido no ecrã.

‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎‎ ‎ ‎ ‎

Uma resposta ativa ao desafio: A tecnologia pede ao utilizador para mover a cabeça em diferentes direções.

Resposta passiva ao desafio da iProov: Uma sequência aleatória de cores é projetada no rosto do utilizador

A acessibilidade vai além da capacidade do utilizador em relação ao seu dispositivo, localização e estatuto socioeconómico. Uma solução concebida para o iPhone mais recente é inútil para uma organização com uma base de utilizadores grande e diversificada. As organizações precisam de tecnologias que ofereçam desempenho igual em todos os tipos de dispositivos, tamanhos de ecrã, velocidades de processamento, qualidades de câmara e métodos de entrada (toque, rato, teclado e voz).

Otimizar a acessibilidade não é algo opcional, mas sim uma necessidade imperativa para os negócios. 16% da população global tem alguma deficiência, o que representa uma parte considerável do mercado total acessível a uma empresa. Excluir esses utilizadores acarreta um custo de oportunidade.

Os princípios do design universal afirmam que os produtos criados para pessoas com deficiência beneficiam todos os usuários. A lógica é que as pessoas sem deficiência nem sempre agem em condições perfeitas. Por exemplo, embora muitos usuários possam responder a desafios que exigem que leiam seus nomes e números em voz alta, eles podem preferir não fazê-lo em espaços públicos. As tecnologias biométricas que são certificadas de acordo com as normas de acessibilidade, como a WCAG 2.2 AA, podem melhorar as taxas de aprovação para todos.

5. Mitigação de preconceitos

Os sistemas biométricos são tendenciosos se apresentarem taxas de aprovação mais elevadas para determinados grupos demográficos do que para outros. A tendência pode surgir e ser mitigada em várias fases do design biométrico:

• Dados de treino: Os algoritmos criados com base em conjuntos de dados desequilibrados terão um desempenho inferior para grupos sub-representados. Os fornecedores de tecnologia biométrica devem usar dados de treino equilibrados em termos de idade, género, tom de pele e tipo de rosto.

• Monitorização contínua: O seu fornecedor deve realizar testes de viés regulares para garantir que as atualizações de ameaças ou novos componentes não introduziram novos viéses.

• Teste do dispositivo: O viés não decorre apenas de características demográficas. Os fornecedores de tecnologia biométrica também devem realizar testes para garantir um desempenho igualitário entre os diferentes dispositivos e câmaras.

Quer aumentar as suas taxas de aprovação? Leia o guia do nosso gestor de produto para otimizar a experiência do utilizador e o desempenho na verificação facial.