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Qué factores examina Iddiligence para validar el contenido de un DNI o una nómina

Dar buena cuenta de la documentación legal o financiera no es tarea sencilla para compañías que tienen que lidiar con miles de DNI, nóminas, justificantes de ingresos, domiciliaciones bancarias, permisos de circulación o declaraciones de la Renta.

Por: Alberto Iglesias Fraga, periodista especializado en economía digital.

Imaginen sin más hacer el proceso manual de examen de cada uno esos papeles: un operario tiene que recopilar y organizar apropiadamente la información que necesita para su labor (aprobar un préstamo, conceder un seguro, etc.). Posteriormente, debe buscar los datos exactos, cruzarlos entre sí para validarlos e introducirlos en un sistema que permita su gestión posterior. ¿Traducción? Cientos de hora de trabajo humano sin valor añadido y sujeto a errores que darían al traste con nuestras obligaciones de ‘compliance’.

Por suerte las nuevas tecnologías digitales han propuesto soluciones específicamente dirigidas a estas necesidades, como es el caso de Iddiligence. Estas herramientas, que en su ‘core’ llevan sistemas de reconocimiento óptico de texto (OCR), combinan además tecnologías automáticas para identificar no sólo el tipo de documento que se presenta, sino también los datos que contiene y la presencia de otros elementos, como firmas o fotografías. Por poner una analogía, sería como un escáner con inteligencia artificial que, primero ‘adivina’ qué documento digitalizado tiene delante para, a continuación, examinar cual detective todos los apartados que componen el archivo y extraer, al formato que necesita la empresa, los datos relevantes del mismo.


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De esta forma, las compañías pueden obtener en segundos un análisis completo con toda la información del sujeto y su situación económica. Hablamos de datos tan variados como la identidad de la persona (a partir del DNI, NIE o pasaporte), su calidad crediticia e historial financiero (gracias a la declaración de la Renta, nóminas, presentaciones del IVA, pensiones o extractos de domiciliaciones bancarias), residencia actual (por medio de recibos de servicios como la luz, el agua o el teléfono) e incluso si posee o no coche (permiso de circulación). Factores que, combinados, proporcionan una visión prácticamente de 360º del sujeto: sabremos quién es, cuánto gana, cuánto gasta, dónde está localizado y cuál es su nivel de vida.

A todos ellos debemos añadir otra información que cada día se está volviendo más habitual en la identificación de usuarios en servicios online: el reconocimiento biométrico. Mediante una tecnología de reconocimiento facial, estas herramientas permiten capturar la identidad de un cliente a partir de los patrones de su cara, registrada previamente gracias a la imagen que contiene nuestro DNI. Y, por aclarar este extremo: da igual si salimos bien o mal (como suele suceder) en la instantánea de nuestro documento nacional de identidad: lo que esta funcionalidad mide son variables como la distancia entre nuestros ojos, forma del rostro y proporciones generales de nuestra cara.

Se trata de parámetros que habitualmente se requieren en situaciones tan cotidianas como pedir una hipoteca (donde además de identificar a nuestra persona necesitan pruebas de nuestra capacidad de afrontar los pagos), el alta en servicios que por normativa requieren de una comprobación documental (como una cuenta bancaria, una póliza de seguros o la contratación de una línea telefónica) o, simplemente, para alimentar de información veraz los sistemas de Big Data de la compañía y poder ofrecer servicios más personalizados a nuestros consumidores.

Pero eso son solo algunos ejemplos, ya que la aplicación de un sistema de extracción y validación de documentos como el de Iddiligence se caracteriza por una enorme flexibilidad y capacidad de adaptación a distintas industrias. En el caso de la solución de Addalia, sin ir más lejos, estamos hablando de unas 60 extracciones preprogramadas sobre los documentos más habituales en el día a día de las oficinas administrativas y otras 90 validaciones predefinidas sobre los campos de los documentos y varias validaciones específicas de comprobación de documentación obligatoria y de cruce de información entre datos y documentos.

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