Visão de computador em iGaming

1) Porquê a plataforma de iGaming

KYC/AML: documentos OCR, autenticação, liveness/anti-spoofing.
Antifrod/risco: detecção de bots/multiplacaunts (comportamento + visual), detecção de screen-shering e dispositivos proxy.
Marketing/ASO: moderação criativos (texto/caracteres/classificação 18 +), marca-cofre, A/B elementos visuais.
Operações/QA: Testes de regressão automáticos UI, telemetria visual de laje/crack.
Striam/redes sociais: extração de eventos, logos, jogos/provedores, tonalidade e violações.
Resolvível Gaming: controle de comunicações visuais (falta de patterns agressivos para grupos vulneráveis).

2) Cenários e soluções essenciais

2. 1 KYC: documento + cara

OCR: extração do FIO/data/número do documento, validação do formato, comparação com o pedido.
Face match: comparação entre selfies e fotos no documento.
Liveness: sinais passivos (micro-motion, Moire, blink) e ativos (prompt-challenge).
Autenticidade do documento: marcas de água/fones/microempreendedor, detecção do Photoshop.

2. 2 Antifrode e segurança

Device cam check-up (onde é permitido): sinais de reprodução da tela/máscara.
Multiplicaunt: Combinação de sinais de CD (selfie/fundo) com dispositivos comportamentais e gráficos.
Políticas de conteúdo: bloqueio de imagens de cartões de pagamento/passaportes em canais abertos.

2. 3 Marketing/Criativos/ASO

Moderação: detecção de caracteres/slogans proibidos, «18 +», QR/links, apostas.
Marca-Cofres, conformidade com o logotipo, cores, localização.
A/B: análise automática da composição (CTA, contraste, «ocupação»), correlação com CTR/CR.

2. 4 Striam e vídeo (jogos/eSports/influenciadores)

Logo/Game detation: contadores de exibição de provedores.
Highlight mining: clipes por evento (grande ganho/falha/quebra de conexão).
Moderação de vídeo: classificação P, conteúdo de jogo por hora de exibição/jurisdição.

2. 5 UI/QA

Regressão visual: comparação de ecrãs por páginas/versões/dispositivos.
Telemetria ótica: quadro-timing, omissões de render, elementos «piscantes».
Acessibility: verificação de contraste/texto alt em criações e páginas.

3) Arquiteturas e implantação

On-device (SDK móvel, WebAssembly): liveness instantâneo/OCR sem envio de quadros (private by default).
Edge (RR/região): baixa latência e geo-isolamento de dados/chaves.
Nuvem: modelos pesados (detecção, segmentação, vídeo-análise), tarefas asincrônicas.
Interferência confidencial: TEE/SGX para pagamentos VIP/pagamento; Linhas de montagem seguras.
Híbrido: pré-validação fácil no dispositivo → verificação exata em edge/nuvem.

4) Dados e ogmentações

Coleta: consentimento, camuflagem PII, política de armazenamento geo.
Sintética: geração de documentos/selfies com variações de iluminação/ângulo/ruído; domain randomization.
Ogmentações: blur, motion, glare, prince-scan, ecrã (screen re-capture), artefatos JPEG.
Balanceamento: classes «spuf», «foto de tela», «máscara», «multiexposição» - pelo menos positivo.
Sinalização: treinamento ativo; QA-dupla verificação de malas disputadas.

5) Modelos e pattern

Classificação/detecção: YOLv8/YOLv9, EfficientDet, ViT/DETR; para logos, detectores especializados.
Segmentação: SegFormer/Mask2Former (fundo/máscaras, documento-contorno).
OCR: TrOCR/ABINet/CRNN + rectification; suporte multilingue.
Face: ArcFace/FaceNet para embeddings; Anti-spoof CNN/ViT; liveness por microdutores.
Vídeo: SlowFast/X3D/TimeSformer; para highlights - filtros de eventos + Energy based.
Multimodalidade: CLIP-modelos similares para criativos (imagem + texto).

6) Pipline (vista de passagem)

6. 1 KYC/Liveness (edge + nuvem)

1. On-device: quadro de qualificação (nitidez/iluminação) → liveness passivo.
2. Edge: documento OCR, comparação de face-embeddings, cheque spuf; Risco-escavação.
3. Nuvem: verificação manual de malas em disputa (HITL), auditoria, DSAR-logs.

6. 2 Moderação de Criativos

1. Engest Criativos (DAM/Adminka) →

2. Detecção de texto/caracteres/logos →

3. Classificação «allow/flag/deny» por jurisdição →

4. API no motor promocional + relatórios.

6. 3 Regressão visual UI

1. Gerador de cenário/ecrã por dispositivos/locais →

2. Para-pixel/para-objeto comparado + tolerância →

3. Alert em PR/CI; gravações automáticas antes/depois.

7) Métricas de qualidade e SLO

Adicionalmente: Bias/Fairness por pele/iluminação/câmera; Privaciy (vazamentos PII nulos de quadros/logs).

8) Segurança, privacidade e complacência

Biometrics-by-design: minimização/localidade (on-device), criptografia, tempo de armazenamento por política.
Toquenização de embeddings faciais, proibição de reversibilidade, chaves separadas.
DSAR/Remoção: pesquisa por tocador, criptoestiração.
Legal Hold: congelamento de vídeos/imagens para investigações.
Jurisdição: geo-isolamento de dados/chaves, diferentes regras 18 +/publicidade.
Auditoria: logs de inferência/solução imutáveis (WORM), explicação dos casos de limite.
Truques de agressores: proteção contra ré-capture, adversarial-pattern, rate limiting.

9) Observabilidade e alertas

Métricas online: latency p50/95/99, error rate, saturações (GPU/CPU/IO).
Qualidade: draft por iluminação/câmera/país; Crescimento APCER ou FPR.
Operação: fila de malas disputadas, verificação manual SLA.
Alerts: aumento de deny-ausências/falsas acções, queda de precisão OCR.

10) Integração (API/contratos)

10. 1 Serviço KYC

yaml api: /v1/kyc/check request:
selfie: image_token document_front: image_token document_back: image_token country: "EE"
purpose: "account_opening"
response:
scores: {face_match: 0.93, spoof: 0.02}
ocr: {name: "IVAN IVANOV", dob: "1994-02-14"}
decision: "allow    manual    deny"
trace_id: "..."
privacy: {pii: true, tokenized: true}

10. 2 Moderação de Criativos

yaml api: /v1/creative/moderate request: {image_token: "...", market: "TR", channel: "display"}
response:
violations: ["age_rating_missing","prohibited_text"]
decision: "deny"
trace_id: "..."

11) MLOps para o CD

Registry: modelo/dados/ogmentação/versões; restrições de uso.
Lançamentos: shadow/canary/blue-green, rollback por FPR/latency.
Testes: golden set com malas «pesadas» (máscaras, plástico brilhante, ecrã-trocador).
Monitoring: draft light (iluminação, nitidez), relatórios bias.
Costa: INT8/FP16, sparsity, batch-size, dinheiro de pré-processamento, modelo de routing «leve/pesado».

12) Modelos (pronto para uso)

12. 1 Política de inferência (SLO/Private)

yaml cv_service: vision.core slo:
p95_latency_ms: 300 success_rate: 0.995 privacy:
store_frames: false biometrics_tokenized: true retention: "P30D"
monitoring:
spoof_apcer_max: 0.03 ocr_cer_max: 0.06 bias_gap_pp_max: 3

12. 2 Folha de cheque de lançamento do pod KYC

• On-device pré-validação e liveness passivo incluídos
• CER/WER no set de ouro ≤ limiar
• Relatório bias sobre câmaras/iluminação/tipos de documentos
• Shadow 5-10% dos pedidos, revisão manual de controvérsias
• DSAR/Remoção e Legal Hold testados
• Alertas APCER/BPCER e latency

12. 3 Runbook «Crescimento APCER»

1. Verificar dashboard por câmeras/países; definir os segmentos quentes.
2. Mudar para um modelo «pesado» anti-spuf em Edge nesses segmentos.
3. Endurecer liminares, incluir o cheque ativo (blink/prompt).
4. Atualizar ogmentações e golden set; Pós-mortem.

13) Mapa de trânsito de implementação

0-30 dias (MVP)

1. KYC: OCR + face-match básico, liveness on-device passivo, verificação manual de controvérsia.
2. Moderação de criatividade: regras + detector de texto/logotipo; folha deny por jurisdição.
3. Regressão UI: imagens de alta tela visado, gate PR por diff%.

30 a 90 dias

1. Anti-Spuf ViT, promptos ativos; sintética de documentos/selfies.
2. Vídeo-análise de striptease: lindo/highlight; relatórios aos provedores.
3. Relatórios bias/fairness, monitoramento draft; lançamentos canary, alertas SLO.

3-6 meses

1. Interferência confidencial (TEE) para pagamentos VIP/pagamento.
2. Controle completo de marca-cofre e criativos A/B com correlação em CR/ARPU.
3. Geração automática de redes golden a partir de malas disputadas; champion-challenger confighi.
4. Integração externa com provedores/parceiros CUS para webhooks assinados.

14) Anti-pattern

Armazenamento de quadros «crus» sem necessidade ou prazo; logs com PII.
Liveness apenas ativo (sem passivo) ou vice-versa.
Liminares versáteis para todos os países/câmaras/cenas (ignorar sazonalidade/iluminação).
A falta de golden set e bias-auditoria → «é bom em média, é ruim nas bordas».
Executar modelos pesados sem perfilação ou orçamento latency/custo.
A moderação criativa «último passo» antes do lançamento é cara e tardia.

15) Seções relacionadas

KYC/AML e Controle de Acesso, Prática de Ops, MLOps: Exploração de modelos, API Analistas e Métricas, Análise Central de Comentários, Alertas de Fluxo de Dados, Ética de Dados e Transparência, Políticas de Armazenamento de Dados.

Resultado

A visão computadorizada não é uma «rede neuronal separada», mas parte de uma linha de montagem de dados e riscos, desde a privacidade on-device e o isolamento geo até MLOs e alertas de qualidade. A correta arquitetura do CD reduz o frod e as verificações manuais, acelera o KYC, torna o marketing seguro e mensurável e o produto mais estável e acessível.