Deteção de fraude documental
A IA do CheckFile identifica documentos falsificados, inconsistências e contrafações. Metadados PDF modificados, montantes retocados em recibos de vencimento, fontes tipográficas inconsistentes — nada passa despercebido.
Deteção multicamada
A IA analisa simultaneamente metadados, estrutura visual, conteúdo textual e coerência entre documentos para detetar qualquer tentativa de fraude.
Análise de metadados
Deteta modificações em PDF (software de edição, datas de criação inconsistentes, versões suspeitas) invisíveis a olho nu.
Coerência visual
Identifica manipulações de imagem: fontes não-padrão, alinhamentos suspeitos, artefactos de compressão por copiar e colar.
Pontuação de confiança
Cada documento recebe uma pontuação de confiança de 0 a 100, com um detalhe das anomalias detetadas e o seu nível de gravidade.
Como funciona
Análise estrutural
O CheckFile examina a estrutura interna do documento: metadados PDF, camadas de imagem, fontes incorporadas e histórico de modificações.
Deteção de anomalias por IA
Modelos de deep learning treinados com milhões de documentos identificam padrões de fraude: montantes alterados, assinaturas copiadas, carimbos falsificados.
Validação cruzada
As informações extraídas são cruzadas entre documentos do mesmo processo. Uma inconsistência entre o recibo de vencimento e a declaração fiscal aciona um alerta.
Relatório de deteção
Um relatório detalhado indica cada anomalia com a sua localização no documento, tipo e pontuação de risco.
Casos de uso
Fraude em crédito habitação
O CheckFile deteta um recibo de vencimento com montantes modificados com Photoshop, evitando a concessão de um empréstimo de 350.000 € a um mutuário insolvente.
Diplomas e certificados falsos
A agência deteta um diploma falso graças à análise de metadados que revela uma data de criação recente para um documento supostamente de 2015.
Documento de registo automóvel falsificado
O concessionário identifica um documento de registo com o número de série alterado, impedindo a venda de um veículo roubado.