Representantes de tecnologia da empresa participaram de evento durante o Web Summit Rio.
O diretor de tecnologia do iFood, Ciro Verdi, e o engenheiro da empresa, André Morais, apresentaram um trabalho que a empresa vem realizando nos últimos meses para combater as fraudes nos cadastros de entregadores.
O evento aconteceu na última quarta-feira (3) no espaço da Amazon Web Services, a plataforma de serviços de computação em nuvem da gigante norte-americana.
O diretor de tecnologia responsável pela vertical de entregas iniciou a palestra passando alguns números da empresa, como os 1,5 milhão de downloads mensais e os 200 mil entregadores cadastrados. Verdi ainda lembrou que o iFood está presente em todos os estados e capitais do país.
“A comunidade de entregadores é muito forte e eles compartilham suas experiências. As boas, mas também comportamentos ruins”.
Segundo ele, na América Latina, o compartilhamento de contas é algo comum, tornando um desafio para empresas de tecnologia que trabalham na região, incluindo o iFood. “O principal problema é que estudos indicam que pessoas que usam contas testadas ou alugadas tendem a cometer fraude. Existem quadrilhas especializadas”.
Os representantes da empresa explicaram que contas emprestadas ou adulteradas são o principal motivo de bloqueio de entregadores.
Em 2020, o iFood criou sua primeira solução de reconhecimento facial e, no ano seguinte, a empresa passou a usar o Rekognition, uma ferramenta da Amazon. Mesmo assim, ainda havia fraudes com utilização de máscaras, fotos ao fundo, diminuição de luminosidade, além dos casos de quem tirava foto de foto ou foto de vídeo. Por isso, era necessário aperfeiçoar a tecnologia para casos específicos. “Tivemos casos de pessoas que imprimiam camisas com o rosto de outra pessoa para enganar o sistema”, lembrou Morais.
Em junho de 2022, o iFood passou a trabalhar em uma nova solução e, entre julho e setembro, uma equipe de 2 engenheiros do iFood e outros 2 da Machine Learning Solutions Lab da AWS passou a desenvolver uma nova tecnologia. Essa tecnologia consiste em ensinar a máquina a identificar as principais formas de fraude e não confundir um entregador que apenas tirou uma foto sem qualidade com um que está tentando se passar por outra pessoa.
Em setembro, a nova tecnologia passou pelo teste final e foi implementada em dezembro. Desde a implementação da tecnologia, o iFood teve três vezes menos pedidos de contestação por erro na verificação facial, três vezes mais assertividade na classificação do resultado e quatro vezes mais casos de pessoas que tiravam foto da foto foram identificados. “Sabemos que a maioria é honesta, por isso queremos que o modelo entenda o que é e o que não é uma fraude”, explicou o engenheiro do iFood.
