Ao utilizar tecnologias que usam inteligência artificial, machine learning ou biometria, assim como soluções de leitura automatizada de documentos, por exemplo, um termo é bastante comum ao apontar a qualidade do serviço prestado e dos resultados fornecidos: acurácia.
Mas o que é acurácia, exatamente? O conceito de acuracidade é muitas vezes confundido com a ideia de precisão, mas seu significado é um pouco mais complexo. É muito importante entender o que é acurácia, para poder avaliar a qualidade da solução escolhida e para compreender melhor os resultados das comparações e verificações.
Pensando nisso, preparamos este post sobre o tema para que você entenda melhor o que é acurácia, como ela se difere da precisão, e mais. Acompanhe a seguir.
O que você vai conferir:
O que é acurácia
A acurácia é a proximidade de um resultado com o seu valor de referência real. Dessa forma, quanto maior o nível de acuracidade, mais próximo da referência ou valor real é o resultado encontrado.
Quando falamos especificamente de validação de identidade, acurácia se refere a quão próximos da realidade são os resultados encontrados de forma automatizada ou com soluções de IA.
Tomemos como exemplo um serviço de leitura automatizada de documentos. Se a solução é capaz de fornecer um grau de 90% de acurácia, isso quer dizer que as chances de que os dados extraídos sejam idênticos àqueles do documento real são de 90%. Note que, nesse caso trata-se de um problema binário: o dado extraído ou é idêntico, ou não é. Então, em uma amostra grande o suficiente, podemos considerar que 90% dos casos estarão corretos e 10% estarão errados.
Outro caso seria uma solução de comparação facial, que usa biometria para identificar se a foto tirada durante o cadastro e a foto no documento apresentado são da mesma pessoa. Vamos considerar que, neste exemplo, a solução identificou que sim, trata-se do mesmo indivíduo em ambas as imagens.
Se a solução tiver um nível de 95% de acurácia, isso não significa que há 95% de chance de que seja realmente a mesma pessoa, já que isso depende das imagens, e sim que há 95% de chance de que a solução tenha acertado ao identificar a semelhança.
Portanto, a acurácia pode ser descrita como uma medida obtida de um conjunto de eventos (de documentos, de pares de faces, etc.) de acordo com a comparação ou verificação a ser feita.
A diferença entre acurácia e precisão
A precisão é o grau de variação resultante de um conjunto de medições realizadas. Dessa forma, quanto mais preciso um processo, menor é a variabilidade entre os valores encontrados.
A ilustração de um conjunto de alvos, cada um com diversas marcações de acerto em posições diferentes, é bastante usada para resumir a diferença entre acurácia e precisão:
Com base na ilustração acima, podemos entender que:
- o primeiro alvo possui acurácia porque todos os acertos estão no lugar (valor) que se deseja obter e possui previsão por eles estarem concentrados (ou seja, há pouca diferença entre os valores);
- o segundo alvo possui acurácia porque os acertos aconteceram perto do centro, ainda que não exatamente dentro dele, mas não possui precisão porque eles estão bastante separados uns dos outros;
- o terceiro alvo não possui acurácia porque os acertos aconteceram longe do centro, mas tem precisão por eles estarem concentrados;
- o quarto alvo, em que os acertos aconteceram longe do centro e estão espalhados de maneira distante entre si, não possui nem acurácia nem precisão.
Por que a acurácia é tão importante
Ao utilizar soluções automatizadas para fins de verificação de identidade e documentos, é preciso poder confiar nos resultados. Afinal, eles são a base para a sua decisão de aprovar ou não um cliente, parceiro de negócio, fornecedor ou funcionário, entre outras situações possíveis de uso.
Portanto, para ser capaz de decidir se o indivíduo se encaixa nas regras de validação estabelecidas por sua empresa, contar com níveis altos de acurácia é fundamental. Dessa forma, você garante a confiabilidade dos resultados e pode aproveitar todos os benefícios da automação e das tecnologias de IA e machine learning.
A acurácia pode ir de 0% a 100%. A seguir, entenda o que esses números representam:
Nível de acurácia entre 0% e 30%
No geral, podemos considerar que os níveis entre 0% e 30% são baixos e, portanto, há pouca certeza de que os resultados encontrados correspondem aos valores reais. Especialmente no contexto de validações de identidade, tratam-se de riscos elevados demais para sua organização. Portanto, evite soluções com níveis tão baixos de acurácia.
Nível de acurácia entre 30% e 90%
Uma acurácia de nível entre 30 e 90% são considerados médios, representando risco moderado de que os resultados não são condizentes com os valores reais. Sendo assim, dependendo da informação a ser validada e do nível de risco que um erro ou engano representaria para seu negócio, soluções com esse nível ainda podem valer a pena.
Nível de acurácia entre 90% e 100%
Representam resultados de alta precisão e baixo risco, sendo os níveis de acurácia para os quais você deve dar preferência na busca por soluções. Especialmente em validações em que os riscos resultantes de um engano são mais significativos de acordo com suas regras de negócio, como na validação da identidade do usuário, níveis altos são particularmente essenciais.
A partir de um nível de 90% de acurácia, os valores encontrados podem ser considerados provados, pois estão menos sujeitos a variações em relação à referência real.
Como mostramos, entender o que é acurácia é fundamental para avaliar a qualidade das soluções automatizadas de validação e para manter seu negócio longe de riscos. As soluções de leitura de documentos (OCR) e biometria facial (Face Match) da idwall contêm níveis elevados de acurácia, garantindo a confiabilidade e a veracidade dos resultados.
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