Incode Frontier AI Lab
IA que evoluciona más rápido que el fraude
Modelos fundacionales propios para la identidad, entrenados con miles de millones de verificaciones reales y probados contra los ataques de IA generativa.
Cómo nos adaptamos al fraude nuevo
Tres modelos, una defensa adaptable
Modelo de visión y lenguaje para identidad
Lee rostros y documentos de más de 200 regiones para detectar alteraciones, identidades sintéticas y deepfakes.
Modelo de lenguaje para fraude
Lee patrones de comportamiento, dispositivo y transacciones en tiempo real para exponer la intención oculta de fraude.
Agentes de razonamiento
Fusionan cada modelo y señal en una sola decisión de riesgo consciente del contexto.
De qué aprenden nuestros modelos
El motor de datos
Pipelines de etiquetado
Más de 200 etiquetadores humanos revisan millones de registros para entrenar y calificar cada modelo.
Datos sintéticos
Más de 120 herramientas de generación fabrican ataques poco comunes: documentos alterados, ataques de presentación, deepfakes.
Fraud Lab
Un equipo rojo que reproduce ataques del mundo real contra nuestros propios modelos, de forma continua.
Lo que corre por dentro
El catálogo de modelos
Descarga el resumen completo (PDF)Detecta rostros, construye representaciones (embeddings) robustas y compara identidades a escala, mejorando continuamente con los casos más difíciles.
- N.º 1 de NIST en reconocimiento facial
- Certificado por NIST en 1:1 y 1:N
- Certificación FIDO Face
- Cumple los benchmarks de DHS RIVTD
Distingue a las personas reales y los documentos físicos de las suplantaciones y reproducciones, usando señales espaciales, temporales y del dispositivo.
- Primera detección pasiva de vida certificada en el mercado
- iBeta ISO 30107-3 PAD nivel 2
Detecta y bloquea el fraude generado con IA: deepfakes, intercambios de rostro, medios inyectados e identidades sintéticas.
- N.º 2 en el ICCV 2025 DeepID Challenge
- N.º 1 en detección de ataques deepfake, Hochschule Darmstadt
Estimación de edad calibrada con márgenes de incertidumbre y criterios de equidad; los casos límite pasan a una verificación secundaria.
- Top 3 de NIST por menor error promedio
- El tiempo de respuesta más rápido en NIST
- Acreditación ACCS bajo PAS 1296
Clasifica más de 4,600 tipos de documentos, valida OCR, MRZ y códigos de barras, y califica la autenticidad con aprendizaje activo.
- Evaluado con conjuntos de datos de documentos globales de más de 200 regiones
Fusiona los resultados de los modelos, la inteligencia de red y los agentes de riesgo con IA en una sola decisión en tiempo real.
- Más de 250 señales fusionadas por cada verificación de identidad
Bloquea entornos inyectados o emulados y marca los patrones de interacción automatizados, no humanos.
- Detecta emuladores, cámaras virtuales, suplantación de hardware y automatización
Cómo gobernamos la IA
IA responsable, por diseño
Prácticas de datos
Con propósito limitado, minimizados y cifrados, con opciones regionales.
Acceso y seguridad
Controles por rol, SDLC seguro, llaves HSM y registros de auditoría completos.
Calidad de los datasets
Datasets curados y balanceados, con control de calidad continuo.
Desarrollo de modelos
Pipelines reproducibles y entrenamiento versionado.
Equidad y sesgo
Pruebas de sesgo entre grupos demográficos, con corrección.
Controles de despliegue
Lanzamientos por etapas, verificaciones canary e interruptores de apagado.
Monitoreo y retroalimentación
Detección de deriva y alertas de producción enfocadas en fraude.
Retención y eliminación
Retención configurable con eliminación verificada.
Incidentes y continuidad
Monitoreo 24/7 y preparación para la recuperación ante desastres.
Cumplimiento
SOC 2, ISO, GDPR, CCPA, LGPD, más un Trust Center público.
Certificaciones y reconocimientos
Nombrados Líder en el Magic Quadrant™ de Gartner®para Verificación de Identidad por tercer año consecutivo. Descargar el reporte
¿Qué tecnología de IA usa Incode para la verificación de identidad?
Incode opera su propio laboratorio de IA de frontera. El reconocimiento facial, la prueba de vida, el análisis de documentos y la detección de deepfakes son modelos propios, sin componentes de IA de terceros.
¿Qué es la detección de vida?
Tecnología que confirma que una captura biométrica corresponde a una persona real y físicamente presente, no a una foto, una reproducción o un deepfake. La prueba de vida pasiva de Incode funciona solo con los cuadros del video, sin pedirle acciones al usuario.
¿Cómo se compara Incode con las APIs de verificación genéricas?
Los modelos de Incode se entrenan con un dataset propio de más de 4.1 mil millones de eventos de identidad y se mantienen consistentemente en lo más alto de los benchmarks públicos. Las APIs genéricas usan modelos generalizados que no están optimizados para el fraude a escala.
¿Qué papel juega el OCR en la verificación de documentos?
El OCR extrae datos estructurados de los documentos de identidad: nombre, fecha de nacimiento, número de documento, vigencia. Un posprocesamiento con IA valida los formatos, cruza los campos y marca las inconsistencias.
¿Cómo garantiza Incode la precisión entre etnias y tonos de piel?
Los modelos se entrenan con datasets globalmente diversos y se prueban contra los benchmarks NIST FRTE, que evalúan específicamente la equidad demográfica, con una precisión consistente en todos los grupos evaluados.
Lo que sigue
Pon la IA de frontera a trabajar
Mira los modelos correr en tus propios flujos, con tus propios documentos y usuarios.