El presente proyecto tiene como objetivo diseñar una solución basada en técnicas de inteligencia artificial que permita optimizar el proceso de validación de identidad en la emisión de certificados digitales en la empresa Andes SCD. Actualmente, este proceso presenta limitaciones asociadas a la alta dependencia de validaciones manuales, tiempos elevados de respuesta y un margen de error significativo, lo cual impacta directamente la eficiencia operativa y la confiabilidad del servicio. A partir de un diagnóstico organizacional, se identificó que el principal punto crítico del proceso se encuentra en las etapas de validación manual, especialmente en los casos donde los mecanismos automáticos iniciales no logran autenticar al usuario, generando una mayor carga operativa y exposición a riesgos de suplantación de identidad. En este contexto, se propone el diseño de un sistema de apoyo basado en Computer Vision, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y modelos de reconocimiento facial, orientado a fortalecer la verificación de identidad mediante la automatización de la comparación entre documentos e imágenes del usuario. la verificación de identidad y disminuir la carga operativa del equipo humano, contribuyendo a un proceso más eficiente, escalable y alineado con las necesidades actuales de seguridad digital. Este proyecto sienta las bases para una futura implementación a nivel organizacional, fortaleciendo la capacidad de Andes SCD para enfrentar los retos asociados a la transformación digital y la prevención del fraude. Adicionalmente, la solución contempla el uso de frameworks de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch, así como entornos de desarrollo en Python, apoyados en plataformas de cómputo como Google Colaboratory, lo que permite realizar el entrenamiento y evaluación de modelos en entornos controlados. De manera complementaria, se incorpora un enfoque de detección de anomalías mediante técnicas de machine learning, que permite identificar posibles inconsistencias o patrones asociados a intentos de fraude.
| Código institucional | PROD-2026-4250 |
| Idioma | ES |
| Grupo(s) | S@beres Educativos (COL0229039) |
| Línea de investigación | Analítica de Datos e Inteligencia Artificial en Sistemas de Software |
| Programa | Mercadeo Digital |
| Área OCDE | Ciencias Sociales |
| URI Minerva | https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4172 |
Eider Ferney Avila Callejas, Andres Fernando Cervera Linares, Deidy Gutiérrez Niño (2026). Propuesta para el diseño de un sistema de verificación de identidad, basado en visión por computador y analítica de datos, orientado a optimizar el proceso de emisión de certificados digitales en la empresa Andes SCD. https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4172
@article{EiderFerneyAvilaCallejas2026,
title = {Propuesta para el diseño de un sistema de verificación de identidad, basado en visión por computador y analítica de datos, orientado a optimizar el proceso de emisión de certificados digitales en la empresa Andes SCD},
author = {Eider Ferney Avila Callejas and Andres Fernando Cervera Linares and Deidy Gutiérrez Niño},
year = {2026},
url = {https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4172}
}