идентификация голоса по телефону

Технологичное телефонное мошенничество

Как мошенники могут использовать современные технологии для обмана по телефону и что с этим делать.

Мы уже рассказывали про телефонное мошенничество, да что уж там, вы, с большой вероятностью, и сами с ними сталкивались. Но если не соглашаться на предложения незнакомых вам людей и не рассказывать им лишнего, все будет нормально, да?

Оказывается, нет. Не так давно американская Федеральная комиссия по связи (FCC) предупредила об очень необычном методе телефонного мошенничества. Злоумышленники звонят по телефону и задают невинный вопрос: «Слышите меня?». Ответ «да» – это все, что им нужно. Имея запись утвердительного ответа, они подписывают жертву на платные услуги, которые будут включены в счет за связь.

Тип мошенничества, при котором в счет абонента без его согласия вносятся дополнительные услуги (например, рассылка гороскопов или новостей), носит название крэмминг (от англ. «cram» — «впихивать»).

В этой новости настораживают несколько моментов. Как вообще возможен крэмминг? Почему правоохранители ничего не могут с этим сделать? Неужели действительно можно использовать запись голоса, чтобы подписать абонента на дополнительные услуги?

Технически крэмминг возможен, поскольку телефонные компании позволяют включать в основной счет абонента услуги третьих лиц.

Сама эта уловка не нова — еще в 2008 году о ней сообщал сайт 800Notes.com, ведущий реестр сомнительных телефонных номеров. В то время прием использовался в первую очередь для навязывания услуг организациям. По свидетельству попавшихся на удочку, злоумышленники монтируют аудиозапись, на которой жертва собственным голосом соглашается на получение платных услуг.

Власти пытаются бороться с крэммингом: так, в 2015 году FCC обязала телекоммуникационных гигантов Verizon и Sprint выплатить 158 миллионов долларов для урегулирования претензий потребителей, которым таким образом впарили ненужные услуги. Но подобные крэммингу способы мошенничества с развитием современных технологий могут стать очень масштабными.

Голос в банке

В ближайшем будущем что-то вроде крэмминга угрожает банковской сфере, в которой все большее распространение получает голосовая идентификация. К примеру, в 2016 году один из крупнейших банков Великобритании, Barclays, ввел возможность голосовой аутентификации для всех своих частных клиентов.

Использовать идентификацию по голосу вместо пароля предлагает своим клиентам и международная финансовая организация HSBC. Клиент должен позвонить в банк, пройти классическую аутентификацию по кодовому слову и произнести несколько раз предложение «Мой голос — мой пароль» (My voice is my password). В следующий раз для доступа к счетам ему будет достаточно произнести эту фразу.

HSBC утверждает, что система защищена от попыток злоумышленников подсунуть ей запись голоса клиента. Дескать, технология Voice Biometrics создает «отпечаток голоса», который распознает физические и поведенческие нюансы речи.

К тому же телефонным мошенникам придется как-то заставить клиента банка произнести сокровенную фразу целиком. Вряд ли у них это получится, однако они могут попытаться разговорить его и выудить слова по отдельности, если потребуется, за несколько звонков.

Если кто-то пытается придумать способ обмануть людей, наверняка найдется кто-то другой, кто будет придумывать, как этого можно избежать. Например, технология компании Pindrop для оценки «подлинности» удаленного клиента учитывает множество факторов. Среди прочего — географические координаты звонящего. Если звонок от клиента вдруг поступил с другого конца Земли относительно его обычного местоположения, система насторожится. Собственно, такие технологии нередко включены в уже существующие антифрод-системы, используемые во многих банках.

Другой косвенный признак — выбранный канал связи. По статистике компании, мошенники используют VoIP-телефонию в 53% случаев, в то время как настоящие клиенты — лишь в 7 % всех звонков. Поэтому поступивший по интернет-телефонии звонок система Pindrop сразу берет на карандаш.

В свою очередь, злоумышленники применяют контрмеры, например имитацию плохой связи, которая теоретически может усложнить системе идентификацию звонящего. Скоро же арсенал телефонных преступников, судя по всему, пополнится новыми мощными орудиями.

Все скажут за вас

В 2016 году на конференции Adobe MAX был представлен проект VoCo, который тут же окрестили «фотошопом для звука».

На основе анализа фрагмента речи человека система может сгенерировать его голос, в том числе со словами, которых не было в исходной записи. Разработка, как сообщает Би-Би-Си, вызвала беспокойство среди экспертов по информационной безопасности. VoCo, как и его графический прародитель, может стать инструментом для компрометации людей или способом обхода систем голосовой идентификации, используемых в банках.

Подобные системы создает не только Adobe. Собственную разработку по генерации реалистичной речи в 2016 году анонсировала компания Google, а в апреле свою технологию генерации голоса представил канадский стартап Lyrebird. Системе достаточно минутной записи речи человека, чтобы научиться произносить его голосом произвольные фразы (здесь можно послушать пример синтезированной дискуссии между американскими политиками). Разработчики признают, что возможность сгенерировать речь любого человека потенциально опасна, в частности, для игроков политической сцены. К тому же такой софт может стать инструментом мошенников.

«Мы надеемся, что вскоре каждый человек будет знать, что такие технологии существуют и что копирование чужого голоса возможно», — так основатели Lyrebird решили для себя этическую проблему своего детища. Сервис генерации голоса будет доступен разработчикам приложений, сейчас идет набор бета-тестеров.

Источник

Слово, и в дело

Та система, которая тестируется в московских судах, даст возможность вести качественные протоколы заседаний. Не секрет, что далеко не все реплики защиты, показания обвиняемых и свидетелей звучат четко. А это, в свою очередь, вызывает затруднения при стенографировании и составлении протокола заседания. Если новая цифровая технология окажется эффективной, то это качественно повысит работу всей судебной системы, и не только в Москве. Печатные протоколы будут полностью соответствовать тому, что говорилось на заседаниях.

Но стоит отметить, что сама система распознавания речи открывает гораздо большие возможности, чем только повышение качества стенографических записей. Более того, это абсолютно новое слово в мировой криминалистике. И первыми его сказали в России.

В Санкт-Петербурге группа энтузиастов основала «Центр речевых технологий». Сегодня это целая группа компаний, объединенных аббревиатурой ЦРТ.

Прослушкой, записью чужих разговоров и их расшифровкой во всем мире занимаются с тех пор, как изобрели радио и телефон. Однако исследовать речевую биометрию догадались только в нашей стране. Дело оказалось сложнейшим, в СССР его до конца довести не успели.

Лишь с появлением цифровых технологий и мощных компьютеров удалось выделить голосовые алгоритмы, которые присущи каждому индивидууму и повторяться не могут. Была выполнена сложнейшая работа, которая потребовала необычных математических решений и разработки оригинального компьютерного софта. Надо отдать должное профессионализму российских математиков и программистов.

Сегодня отечественные технологии голосовой биометрии используют правоохранители почти восьмидесяти стран мира. Активно они внедряются и в России. Без этих технологий немыслимо дальнейшее развитие Единой биометрической системы России, запущенной в 2018 году.

Источник

Как работает голосовая биометрия

Какая бывает биометрия, сколько это стоит и почему у этой технологии большое будущее.

Технический директор системного интегратора «Мерион Нетворкс»

«Ты у меня не такой как все» — не просто приятные слова, которые говорят нам родители и любимые. Это абсолютная правда!

На этой правде основана технология, которая помогает предотвращать финансовые преступления и упрощает нам жизнь при общении с крупными компаниями. Давайте поговорим про голосовую биометрию.

Что это такое

Отпечатки пальцев, рисунок вен на руках, сетчатка или радужная оболочка глаза и голос — всё это у нас уникально. Даже походка уникальна. Ни у кого нет точно такой же.

Именно эти параметры используются в биометрии.

Биометрию делят на физиологическую и поведенческую. Вопрос: к какому типу отнести вены на руках? Правильно, к физиологической. А сетчатку? Тут тоже всё просто. А что вы скажете про голос? Тут я советую не торопиться с ответом про физиологический фактор и подумать вот о чём.

Знаете выражение «голос дрожит»? Бывало такое у вас? Первое публичное выступление, робкое свидание… Личный телефонный разговор в переполненном общественном транспорте… Думаю, да. Наш голос сильно зависит не только от физиологических особенностей, но и от эмоций.

Чтобы снизить зависимость оценки от эмоционального состояния, в алгоритмах голосовой биометрии анализируется около 80 разных параметров нашего голоса!

Как используется

У биометрии есть две базовых задачи: идентификация и аутентификация.

Идентификация отвечает на вопрос «Кто это?». Например, в контакт-центр поступает звонок от неизвестного абонента — и голосовая биометрия должна определить, кто звонит. Для этого голос звонящего сравнивается со всем массивом биометрических данных, который имеется в нашем распоряжении.

Вторая задача — аутентификация. Это немного иная ситуация, подтверждение личности. Мы предполагаем, кто звонит, но надо в этом убедиться. То есть в этом случае мы узнаём: «А точно ли нам звонит Петров Иван Геральдович с датой рождения 24 февраля 1963 года?»

Тут уже есть гипотеза о личности — следовательно, нам достаточно сравнить голос звонящего с образцом биометрии, которая хранится на нашей стороне.

Что это за образец? Это шаблон или, другими словами, слепок, который оставляет вам клиент (разумеется, вы должны получить на это согласие).

Слепки собирать сложно. Но сейчас государственные органы работают над созданием Единой биометрической системы (ЕБС). Биометрическим слепком, оставленным в одном банке, смогут пользоваться другие банки, таким образом защищая ваши деньги от мошенничества и скорее открывая вам доступ.

Сколько стоит внедрение биометрии

Рассчитать приблизительную окупаемость внедрения голосовой биометрической системы не так уж и сложно. Если для примера усреднить все требования заказчиков и пробежаться по решениям, предлагаемым вендорами, получим затраты на внедрение порядка 10 млн рублей. Разумеется, это некая «средняя по больнице», а конкретная сумма зависит от глубины интеграции в ИТ-систему покупателя.

Теперь представляем себе некий банк «РосЕвроБетонСвязьКапитал», в котором оператор в среднем за 1 минуту идентифицирует и аутентифицирует клиента, а затем примерно за 4 минуты разбирается с его вопросом.

Предположим, менеджмент «РосЕвроБетонСвязьКапитала» держит заработную плату агентов контакт-центра на рыночном уровне и платит 50 000 рублей в месяц за 160 трудочасов ( 9 600 минут) оператора.

Разделив 50 000 рублей на 9 600 минут, мы получим 5 (пять) — именно столько рублей стоит минута работы вашего оператора.

При внедрении в «РосЕвроБетонСвязьКапитал» голосовой биометрии мы можем смело вычеркнуть 1 минуту на идентификацию и аутентификацию. Тем самым, даже при небольшом количестве обращений в сутки (пусть это будет 5 000 обращений), будет сэкономлено 5 000 минут.

Итого: для типовой инсталляции, при затратах в 10 000 000 рублей на внедрение системы голосовой биометрии, мы имеем среднюю окупаемость через 13 месяцев. Неплохо, согласитесь?

Кто уже в биометрическом клубе?

Несложно догадаться, что технология интересна государству. Например, в Индии существует система UIDAI, используемая для идентификации граждан и резидентов. Представьте, в ней собрано примерно 1,15 млрд слепков. Это 85% населения!

В 2016 году в России активно заговорили о создании ФИСБУ (Федеральной информационной системы биометрических учётов), которая помогает искать преступников по биометрическим признакам: радужка, татуировки на теле и, возможно, в ближайшее время появится возможность искать по походке. Ориентировочно реализация этой фичи запланирована на 2021 год.

В бизнесе интерес не меньше. В 2017 году Сбербанк потратил 260 млн рублей на проект голосовой биометрии. По заверению руководства банка, проект имел плановую точку окупаемости через 2 года с момента внедрения.

«Почта-банку» голосовая биометрическая система помогла отбить мошеннические атаки примерно на 10 млн рублей.

Также в биометрическом клубе находятся Альфа-банк, «Хоум Кредит» и «Тинькофф» — все они уже внедрили технологию на участках обслуживания клиентов.

Итоги

Поскольку технология новая, запустить её на полную мощность пока не даёт имеющаяся законодательная база. Так, например, Правительство РФ пока не разрешает масштабировать биометрию на все типы банковских операций.

В то же время есть и другие проблемы. Это недоверие людей и отсутствие масштабной централизованной базы биометрических слепков.

Однако вектор развития технологии уже понятен — государство и бизнес будут стремиться автоматизировать авторизационные и идентификационные операции. Профиты от повышения их точности и скорости и одновременного уменьшения стоимости уже очевидны.

Источник

Голосовая биометрия в контакт-центре банка. Кейс внедрения

Всем привет! В прошлом году мы внедрили свое решение для голосовой верификации пользователей контакт-центров VoiceKey.Agent в Приорбанк (это один из крупнейших коммерческих банков Беларуси, входящий в австрийскую группу «Райффайзен») и теперь хотим рассказать вам о том, как мы это сделали и зачем это все понадобилось банку. На территории России и СНГ это второе внедрение голосовой биометрии в КЦ банка, поэтому мы стали практически первопроходцами.

Зачем банку биометрия

Не будем в очередной раз рассказывать, что традиционные технологии верификации пользователя (то есть подтверждение личности по знаниям: паролям, пин-кодам, кодовым словам и пр.) громоздки и не дают гарантированного результата. Крайне сложно удостовериться, действительно ли на другом конце провода находится тот самый человек, за которого он себя выдает. Оператор контакт-центра может лишь задавать уточняющие вопросы и сопоставлять голос человека с его полом, возрастом и другими особенностями. Достаточно очевидно, что для защиты финансовой информации этого мало.
Поэтому банки, страховые компании, пенсионные фонды и т.п. ищут способы оптимизации удаленного обслуживания через КЦ. Например, растет количество обращений клиентов в контакт-центры банков с запросами, требующими персональной идентификации. Так, если в ноябре-декабре 2007 года в КЦ Приорбанка было зафиксировано 46% звонков с необходимостью запроса персональной информации, то в аналогичный период 2015 года количество таких обращений увеличилось до 68% от общего количества всех звонков, а это уже два звонка из трех.

Типовые вопросы, которые задают клиенты по телефону

На сегодняшний день операторы контакт-центра Приорбанка ежемесячно обрабатывают десятки тысяч звонков, более половины обращений — запросы информации по счетам и операциям. Основные вопросы: «почему не работает карточка», «какая задолженность по кредиту», «почему не проходит операция» и так далее. Эти вопросы нельзя решить без подтверждения личности клиента — по законодательству информация по счетам предоставляется только их владельцам.

Подобные сведения не раз пытались получить не владельцы счета, а третьи лица. Вот поэтому у позвонившего в банк человека всегда спрашивают паспортные данные, номер карточки, девичью фамилию матери и так далее. На выяснение этих вопросов уходит в среднем 30−40 секунд на одного клиента.

Получается, что, во-первых, опасность выдать информацию не тому человеку довольно серьезная, во-вторых, растет среднее время обслуживания клиента, а это один из основных рабочих показателей любого КЦ.

Таким образом, банку нужно минимизировать время обслуживания одного клиента, повысить уровень защиты данных и сделать все это так, чтобы клиенту все еще было удобно и просто получить в КЦ необходимую информацию. Для решения этих задач мы предложили Приорбанку VoiceKey.Agent.

Как работает VoiceKey.Agent

При каждом вызове (входящем или исходящем) в момент начала разговора с оператором запускается проверка пользователя в фоновом режиме и собираются данные о его голосе. Затем информация поступает в обработку на сервер и сравнивается непосредственно с образцом голоса клиента, хранящимся в системе. Результат проверки отображается в интерфейсе оператора контакт-центра. Это процесс называется верификацией (есть еще такое понятие, как идентификация, и их нужно различать).

Архитектуру VoiceKey.AGENT имеет клиент-серверную и предоставляет гибкие возможности для интеграции c контакт-центром и CRM.

Процесс надёжен настолько, что позволяет отличать, например, голоса близнецов или звонок пародиста. Система за несколько секунд сверит голос с эталоном и сообщит, что верификация не пройдена. Система языконезависима, поэтому клиент банка может говорить на любом доступном ему языке.

Но чтобы в базе появились голосовые отпечатки (или эталоны голосов) клиентов, их нужно сначала записать.

Как формировалась база голосов клиентов в Приорбанке?

Предусмотрено несколько процессов при работе с голосовыми эталонами:

• первоначальное наполнение базы голосовыми эталонами клиентов на основании записей их звонков в контактный центр. Причем при создании эталона клиент должен подтвердить свое согласие на его (эталона) запись;

• обновление голосовых эталонов;

• верификация клиентов по голосу.

База данных с голосовыми эталонами клиентов формировалась в процессе их обращений в контакт-центр банка по телефону. Если во время разговора с оператором клиент мог подтвердить свою личность стандартным способом (по паспортным данным, секретным словам, номерам договоров и пр. деталям), то, когда набиралось достаточное количество речевого материала, система создавала цифровой эталон на базе уникальных особенностей его голоса: акцента и скорости речи, произношения и пр. Также учитывались и физические особенности: речевой такт, форма и размер рта, строение носа. Таким образом, уже при следующем вызове в КЦ процедура верификации клиента существенно сокращалась по времени за счёт фонового подтверждения личности по голосу.

Регистрация голосового эталона

• При звонке клиент идентифицируется по номеру телефона (если он звонит с мобильного телефона, номер которого зарегистрирован в банке).

• Дальше он проходит процедуру стандартной аутентификации по знаниям ФИО, даты рождения, номера паспорта и договора, секретной фразы. В общем, вплоть до того, как зовут кошку.

• В процессе разговора система накапливает нужное для создания голосового эталона количество речи (обычно около 40 секунд чистой речи), и когда собрано достаточно, информирует о готовности создать эталон. Оператор нажимает на кнопку, и если сведения, которые сообщил о себе клиент, совпадают с данными из систем банка, оператор сохраняет голосовой эталон. В противном случае сохранения не происходит. Согласие от клиента на создание голосового эталона банк получает заблаговременно, на этапе подписания клиентом договора на обслуживание.

Пример диалога клиента с оператором:

Верификация клиента

Клиент звонит и его идентифицируют по номеру мобильного телефона. Если для него уже создан голосовой эталон, то дальше система начнёт:

• процедуру верификации, если нет, то смотри историю про регистрацию нового эталона. Оператор задаёт несколько простых вопросов клиенту (просит представиться и указать дату рождения).

• В течение нескольких секунд разговора, когда накоплено достаточное количество чистой речи клиента (7–9 сек.), система сравнивает его голос с эталоном и показывает результат оператору («свой», «чужой», «не уверена»).

• Оператор либо заканчивает опрос, либо продолжает, потому что система «не уверена», что это свой, либо мягко отказывает клиенту, потому что он «чужой».

Пример успешной верификации:

Если необходимо, оператор может вручную перезапустить процедуру биометрической проверки клиента, например, если в процессе верификации в разговор вмешивался третий участник.

Или перевести клиента на своего руководителя или службу безопасности:

После завершения процедуры верификации система больше «не слушает» разговор, и её ресурсы не задействуются.

Этапы и особенности внедрения

• Разработка технического задания, проектирование и внедрение.
• Интеграция с CRM.
• Калибровка системы.
• Тестирование / опытная эксплуатация.
• Сдача работ.

Для определения решения в системе настраиваются три порога («первый», «второй» и «обогащение»). Если результат сравнения выше первого порога, то система считает, что клиент «свой», если ниже второго — клиент «чужой», если между — это значит, что система не может наверняка быть уверена в своем решении.

Если при сравнении результат выше первого порога и выше порога «обогащение», то система автоматически обновляет эталон голоса. Это позволяет поддерживать эталоны в актуальном состоянии.

Безусловно, 100% результат никакая биометрическая система не выдать не может, так как является вероятностной. Иногда, хотя и очень редко, случаются ошибки.
Они бывают разных типов.

Типы ошибок

Ошибки бывают первого и второго типа или, иначе, ложного пропуска «чужого» (False Acceptance Rate, FAR) и ошибки ложного отказа «своему» (False Reject Rate, FRR). Эти ошибки взаимосвязаны, и настройка биометрических систем требует нахождения «компромисса» между уровнями этих ошибок, чтобы максимально удовлетворять задаче.

Голосовая биометрия может быть применена в различных приложениях. Например, для верификации пользователей при разговоре с оператором контакт-центра, автоматической верификации по голосу в IVR, предоставления доступа пользователю в мобильное приложение (используется совместно с другими видами биометрии: отпечаток пальца или лицо), идентификации мошенников по голосу (антифрод) и пр.

Ссылки:
» Подробнее о биометрической платформе VoiceKey.
» Сообщение о проекте на белорусском Interfax.

Источник

Голосовые «отпечатки» теперь официально работают (и как выглядит процесс внедрения в Приорбанке)

— А не западло ли вам там в банке отвечать на анонимные вопросы?
— Нет, Владимир Петрович, не западло.

Один из крупнейших коммерческих банков Беларуси Приорбанк, входящий в австрийскую группу «Райффайзен», использует голосовые эталоны (или, как ещё говорят, голосовые «отпечатки») клиентов для подтверждения их личности при обращении по телефону. Это пока только второй случай на территории России и СНГ, когда банк официально заявил о факте использования такой технологии.

Про саму голосовую биометрию мы уже рассказывали (возможность «узнавания» и определения личности звонящего, например в контакт-центр абонента, даже если он использует другой телефон или представляется кем-то другим — это актуально для антифрода). Расскажу о том, какие особенности есть во внедрении голосовой биометрии на примере Приорбанка.

Зачем это нужно

Количество обращений клиентов в контакт-центр банка с запросами, требующими персональной идентификации, растёт. Так, если в ноябре-декабре 2007 года было зафиксировано 46% звонков с необходимостью запроса персональной информации, то в аналогичный период 2015 года количество таких обращений увеличилось до 68% от общего количества всех звонков. Технология дополнительной аутентификации по голосу позволяет значительно сократить время обслуживания клиентов.

Термины

В голосовой биометрии есть пара понятий, которые довольно часто путают. Давайте разберёмся. Голосовая идентификация позволяет понять, что звонящий с незнакомого номера в контакт-центр человек может быть Васей Петровым. В рамках идентификации осуществляется проверка совпадений одного образца голоса со многими из имеющейся в контакт-центре базы голосов.

Голосовая верификация (она же аутентификация) позволяет подтвердить личность человека по телефону. То есть с определённой степенью вероятности предположить, что Вася Петров — это действительно Вася Петров. В рамках верификации происходит сличение двух образцов голоса: голос человека, чью личность необходимо подтвердить, с голосом, который хранится в базе данных системы и чья личность уже достоверно установлена.

Все биометрические системы относятся к вероятностным, и гарантировать отсутствие ошибок не может ни одна из существующих систем.

Ошибки

Ошибки бывают первого и второго рода или, иначе, ложного пропуска «чужого» (False Acceptance Rate, FAR) и ошибки ложного отказа «своему» (False Reject Rate, FRR). Эти ошибки взаимосвязаны, и настройка биометрических систем требует нахождения «компромисса» между уровнями этих ошибок, чтобы максимально удовлетворять задаче.

Голосовая биометрия может быть применена в различных приложениях. Например, для верификации пользователей при разговоре с оператором контакт-центра, автоматической верификации по голосу в IVR, предоставления доступа пользователю в мобильное приложение (используется совместно с другими видами биометрии: отпечаток пальца или лицо), идентификации мошенников по голосу (антифрод) и пр.

Проект по внедрению голосовой биометрии в Приорбанке был реализован в течение 2015 года. Ключевая задача — подтвердить личность клиента по телефону во время разговора с оператором и сократить время верификации. Как следствие, повысить качество удалённого обслуживания клиентов и повысить уровень защиты банковской информации.

Ежемесячно операторы контакт-центра Приорбанка обрабатывают десятки тысяч звонков, более половины обращений — запросы информации по счетам и операциям. Основные вопросы: «почему не работает карточка», «какая задолженность по кредиту», «почему не проходит операция» и так далее. Эти вопросы нельзя решить без подтверждения личности клиента — по законодательству информация по счетам предоставляется только их владельцам.

Подобные сведения не раз пытались получить не владельцы счета, а третьи лица. Вот поэтому у позвонившего в банк человека всегда спрашивают паспортные данные, номер карточки, девичью фамилию матери и так далее. На выяснение этих вопросов уходит в среднем 30−40 секунд на одного клиента.

В рамках проекта по внедрению голосовой биометрии было выбрано решение компании «Центр речевых технологий», так как биометрическая платформа российского разработчика уже доказала свою эффективность при подтверждении личности клиентов банков. Летом прошлого года решение на её основе было внедрено в мобильном приложении Wells Fargo — крупнейшего по рыночной капитализации банка мира.

Принцип работы системы в Приорбанке

Этапы внедрения

Предусмотрено несколько процессов при работе с голосовыми эталонами:

Подробнее

Как проходит процесс регистрации голосового эталона

Как проходит процесс верификации

Клиент звонит и его идентифицируют по номеру мобильного телефона. Если для него уже создан голосовой эталон, то дальше система начнёт:

После завершения процедуры верификации система больше «не слушает» разговор, и её ресурсы не задействуются.

Особенности внедрения

Для определения решения в системе настраиваются три порога («первый», «второй» и «обогащение»). Если результат сравнения выше первого порога, то система считает, что клиент «свой», если ниже второго — клиент «чужой», если между — это значит, что система не может наверняка быть уверена в своем решении.

Если при сравнении результат выше первого порога и выше порога «обогащение», то система автоматически обновляет эталон голоса. Это позволяет поддерживать эталоны в актуальном состоянии.

Борьба с мошенниками

Было бы большим упущением не сказать, что, помимо всего прочего, голосовая биометрия помогает бороться с мошенниками. Это так называемые антифрод-системы. Данная подсистема в Приорбанке не внедрена, но я про неё всё равно расскажу.

По данным Aite Group, мошенники могут получить от 20 до 50% всех секретных вопросов. В течение нескольких секунд разговора автоматически осуществляется верификация клиента и проверка, что звонящий не мошенник.

Работает это так. Помимо базы данных голосовых эталонов обычных клиентов создаётся чёрный список фродстеров, куда заносятся голосовые эталоны негодяев. При звонке в контакт-центр голос клиента сравнивается с одним из его эталонов в клиентской базе (верификация) и со всеми эталонами в базе фродстеров (идентификация). Естественно, если он обнаружен в базе фродстеров, меняется сценарий обслуживания такого клиента.

Решение по аутентификации плюс антифрод-система вместе позволяют обеспечивать до 90% обнаружения мошенников с уровнем ложного срабатывания 0.1%.

В биометрии, как я уже говорил ранее, есть ключевые процентные вероятностные показатели (пороги):

Если говорить про False Reject, то в классической схеме с вопросами процент отказа составляет порядка 10–15%, при дополнительном использовании аутентификации в режиме реального времени данная цифра не превышает 4%. Что касается False Acceptance, то при стандартной схеме мошенники проходят аутентификацию в 15–20% случаев, дополнительная аутентификация в режиме онлайн позволяет снизить этот показатель до 1–3%.

Источник