Na Truora, trabalhamos constantemente para melhorar nossa solução de verificação de antecedentes criminais, e muitas vezes nos deparamos com desafios de engenharia que puxam nossa equipe para a frente a fim de encontrar soluções inovadoras. Aqui estão alguns exemplos:

Matching names 👍

Como parte de nossas verificações de antecedentes criminais, os nomes devem ser encontrados em documentos de processos civis, penais ou internacionais. Com isso, poderíamos pensar que encontrar na consulta o próprio nome em uma ação judicial é ruim e, portanto, deveria diminuir o score de risco (uma forma resumida de calcular o quão confiável alguém é).  Mas e se o nome encontrado não pertencer ao réu, mas ao requerente, testemunha ou alguém consultado devido à sua experiência? 

Seria trivial para um leitor humano distinguir um réu de um queixoso quando for ler um atestado de antecedentes criminais. Mas para um sistema automatizado que opera como parte de um processo sensível ao tempo, não é. Especialmente considerando que diferentes jurisdições e sistemas de justiça utilizam nomenclaturas diferentes.

Como solução para isto, nosso sistema usa processamento em linguagem natural para detectar as partes do processo e identificar o papel  do sujeito que aparece no processo criminal.


Scoring ✔️

Uma vez que o papel da pessoa tenha sido identificado como réu e a sentença favoreça o requerente, o sistema deve calcular a gravidade da infração e como ela deve afetar a pontuação. Isto, é claro, varia dependendo do que sua empresa considera como ofensas mais graves. Para isso, os resultados de todos os bancos de dados consultados são categorizados em conjuntos de dados incluindo: afiliações e seguros, alerta na mídia, histórico comercial, registro criminal, carteira de habilitação, histórico internacional, histórico legal, identidade pessoal, histórico profissional, impostos e finanças, multas de trânsito, informações sobre veículos e permissões de veículos. 

A fim de manter flexibilidade no processo de pontuação, uma opção para customização pode ser criada permitindo definir o impacto que cada conjunto de dados tem no cálculo da pontuação global ou mesmo deixar alguns totalmente de fora para acelerar o processo.

E mesmo que este processo dependa da disponibilidade de informações de inúmeros bancos de dados com antecedentes criminais, ele é suficientemente robusto para retornar de forma confiável uma resposta que estabeleça um equilíbrio entre dar um tempo de resposta mais lento aos bancos de dados e retornar uma resposta rápida própria. Este comportamento pode ser ainda mais adaptado às necessidades de sua empresa.

Priorities 📍

Cada empresa é diferente, e verificam os antecedentes criminais de forma diferente, algumas o fazem em grandes lotes enquanto outras o fazem sob demanda, as verificações de antecedentes criminais devem então ocorrer concomitantemente sem bloquear a si mesmas ou as bases de dados em que confiam.

Para fazer isto, foi criada uma série de filas de espera juntamente com um sistema de prioridade para garantir que os grandes lotes não tenham impacto no desempenho dos pequenos ou mesmo dos únicos cheques. 

Continuamos inovando com Truchecks e nossos outros produtos porque acreditamos firmemente que grandes problemas aparentemente insolúveis só podem ser enfrentados através de inovação e rápida experimentação.

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