Голосовая биометрия 101: защита клиентов и победа над мошенничеством

Для многих организаций контакт-центр находится на пересечении клиентского опыта, операционной эффективности и управления рисками. Каждый день агентам доверяют идентификацию клиентов, защиту конфиденциальной информации и предоставление качественного обслуживания, часто в первые же минуты разговора.

Проблема заключается в том, что традиционные методы аутентификации всё хуже справляются с нагрузкой. Контрольные вопросы, пароли и другие проверки безопасности создают неудобства для клиентов, отнимают ценное время на обработку вызовов и могут стать уязвимыми, когда мошенники получают доступ к личным данным в результате утечек информации, социальной инженерии и всё более изощренных атак с использованием ИИ.

Голосовая биометрия предлагает другой подход.

Вместо того чтобы просить клиентов доказать свою личность путем припоминания информации, голосовая биометрия анализирует характеристики человеческой речи для установления личности. Для крупных контакт-центров это предлагает практичный способ улучшить клиентский опыт и операционную эффективность при одновременном усилении защиты от мошенничества.

Что такое голосовая биометрия?

По своей сути голосовая биометрия создает биометрический шаблон (часто называемый слепком голоса) на основе характеристик, присутствующих в речи человека.

В отличие от паролей или ответов на вопросы безопасности, слепок голоса — это не то, что клиент должен запоминать или вводить. Верификация может происходить на основе его речи, что делает аутентификацию более естественной частью взаимодействия.

Современные платформы голосовой биометрии могут работать несколькими способами:

• Активная аутентификация, при которой клиент произносит определенную фразу
• Пассивная аутентификация, при которой проверка происходит в ходе естественного разговора без каких-либо дополнительных действий со стороны клиента
• Омниканальная интеграция, при которой биометрическая аутентификация и сигналы о мошенничестве могут поддерживать клиентские сценарии в IVR, среде с поддержкой агентов и на более широких цифровых платформах

Результатом может стать более быстрый и менее навязчивый процесс аутентификации с одновременным добавлением биометрического сигнала к средствам контроля безопасности организации.

Основа: Регистрация

Любая успешная программа голосовой биометрии начинается с регистрации.

В процессе регистрации создается слепок голоса клиента, который связывается с его личностью или учетной записью. После регистрации последующие взаимодействия могут аутентифицироваться с помощью биометрического сопоставления, а не за счет полной зависимости от контрольных вопросов или других проверок на основе знаний.

Это может звучать просто, но, по моему опыту, регистрация является одним из главных факторов реализации ценности.

Без зарегистрированных клиентов организации не могут верифицировать их биометрически. Эффективные программы рассматривают регистрацию как стратегический операционный процесс, а не просто как техническую реализацию.

Когда регистрация эффективно встроена в клиентские сценарии:

• Больше клиентов получают право на биометрическую верификацию
• Показатели успешности аутентификации могут возрасти
• Сценарии самообслуживания становятся более жизнеспособными
• Защита от мошенничества может улучшиться
• Усилия клиента могут уменьшиться

Поскольку слепки голоса являются биометрическими данными, процесс регистрации также должен быть разработан с учетом применимых требований конфиденциальности, прозрачности, хранения и безопасности. В таких юрисдикциях, как Великобритания, биометрические данные, используемые для однозначной идентификации человека, получают особую правовую защиту.

На практике надежные стратегии регистрации часто становятся фактором, отличающим работающее внедрение от того, которое приносит реальную ценность для бизнеса.

Верификация: Где реализуется ценность

Верификация — это момент, когда голосовая биометрия начинает приносить ощутимую отдачу.

Когда зарегистрированный клиент связывается с организацией, его голос может быть сравнен с зарегистрированным слепком голоса, а его личность — оценена за считанные секунды.

Для клиентов это может означать:

• Меньше времени на ответы на вопросы безопасности
• Снижение усилий
• Более быстрый доступ к помощи
• Более естественное взаимодействие

Для агентов аутентификация может происходить в IVR или на начальных этапах взаимодействия, что позволяет им тратить меньше времени на установление личности и больше времени на решение потребностей клиента.

Это может привести к значительным изменениям в работе контакт-центра.

Вместо того чтобы тратить начало взаимодействия на прохождение традиционных вопросов безопасности, агенты могут раньше сосредоточиться на причине обращения клиента.

Преимущества могут включать:

• Сокращение среднего времени обработки вызова (AHT)
• Улучшение показателя решения при первом обращении
• Повышение удовлетворенности клиентов
• Рост производительности агентов
• Более высокие показатели завершения самообслуживания

По нашему опыту, верификация по голосу может существенно снизить усилия по аутентификации и способствовать сокращению времени обработки вызовов при одновременном усилении защиты от мошенничества. Это также может снизить количество препятствий и неудачных попыток верификации при эффективной интеграции в сценарии IVR.

Черные списки мошенников: Выявление известных злоумышленников

Хотя верификации клиентов часто уделяется больше всего внимания, возможности обнаружения мошенничества могут приносить наибольшую ценность.

Платформы голосовой биометрии могут поддерживать черные списки мошенников, содержащие слепки голоса, связанные с известными или ранее выявленными злоумышленниками.

При поступлении вызова голос может сравниваться с этими черными списками в реальном времени. Это позволяет группам по борьбе с мошенничеством:

• Выявлять ранее установленных мошенников
• Связывать подозрительную активность по нескольким учетным записям
• Идентифицировать рецидивистов
• Вмешиваться до того, как произойдут дальнейшие убытки

Оптимизированный черный список может стать высокоэффективным инструментом обнаружения мошенничества.

Проблема заключается в том, что схемы мошенничества постоянно эволюционируют. Появляются новые злоумышленники, в то время как старые черные списки могут терять свою актуальность.

Эффективные программы борьбы с мошенничеством рассматривают управление черными списками как непрерывную практику, а не разовую задачу. Команды постоянно добавляют слепки голоса вновь выявленных мошенников, просматривают оповещения и повышают качество черных списков для улучшения обнаружения при минимизации ненужных сбоев.

Ретроспективный поиск: Обнаружение скрытого мошенничества

Одна из самых мощных, но иногда недоиспользуемых возможностей передовых платформ голосовой биометрии — это ретроспективный поиск.

Когда мошенник идентифицирован, следователи могут изучить историю взаимодействия, чтобы определить, где тот же голос мог появляться ранее.

Это может выявить:

• Дополнительные скомпрометированные учетные записи
• Ранее не выявленных потенциальных жертв
• Связанную подозрительную активность
• Схемы мошенничества, охватывающие длительные периоды времени

Вместо того чтобы расследовать каждое событие исключительно как изолированный случай, организации могут использовать исторические голосовые данные для выявления более широких закономерностей активности.

Для команд по борьбе с мошенничеством это может превратить голосовую биометрию из средства защиты в реальном времени в инструмент проактивного расследования мошенничества.

Кластеризация: Поиск того, что еще никто не нашел

Ретроспективный поиск начинается с известного мошенника.

Кластеризация использует другой подход.

Кластеризация анализирует объемы голосовой активности для выявления групп похожих голосовых образцов, которые могут принадлежать одному и тому же человеку. Это помогает командам по борьбе с мошенничеством выявлять подозрительную активность, даже если абонент ранее не был добавлен в черный список мошенников.

Потенциальные варианты использования включают:

• Выявление повторных звонящих по нескольким учетным записям
• Обнаружение ранее не выявленной серийной мошеннической деятельности
• Расследование подозрительных паттернов регистрации
• Выявление звонящих, действующих под несколькими личностями
• Выделение групп взаимодействий для дальнейшего расследования

Для зрелых команд по борьбе с мошенничеством кластеризация может стать важным инструментом выявления закономерностей, которые иначе могли бы остаться скрытыми. Например, Nuance Gatekeeper поддерживает биометрическую кластеризацию, ретроспективный поиск и ведение черных списков мошенников в рамках своих возможностей расследования мошенничества.

Антиспуфинг: защита от ИИ и дипфейков

Ни одно обсуждение голосовой биометрии не было бы полным без рассмотрения темы искусственного интеллекта.

Развитие synthetic speech, voice cloning and deepfake technology is changing the fraud landscape происходит стремительно. Системы клонирования голоса могут генерировать убедительные синтетические голоса на основе коротких аудиосэмплов, создавая новые возможности для выдачи себя за другое лицо и социальной инженерии. Федеральная торговая комиссия США предупредила, что мошенники могут использовать короткие аудиозаписи из контента, опубликованного в Интернете, для клонирования голоса человека.

Сгенерированные ИИ голоса представляют реальную угрозу для аутентификации в контакт-центрах и систем контроля мошенничества, включая голосовые биометрические системы.

Это делает защиту от спуфинга, многоуровневые сигналы риска и непрерывное совершенствование моделей все более важными.

Современные платформы голосовой биометрии и предотвращения мошенничества могут объединять в себе:

• Верификацию клиентов
• Обнаружение известных мошенников
• Поведенческие и контекстные сигналы риска
• Модели антиспуфинга
• Обнаружение синтетической речи и воспроизведения записей

В совокупности эти возможности позволяют выявлять подозрительную активность, которую может упустить аутентификация, основанная только на знаниях (KBA). Например, Nuance Gatekeeper объединяет голосовую биометрию со списками наблюдения, обнаружением синтетической речи и воспроизведения, а также другими сигналами риска.

Антиспуфинг не статичен. По мере развития методов атак должны развиваться и модели обнаружения. Организации, продолжающие инвестировать в модели текущего поколения, активный мониторинг и регулярную оптимизацию, лучше подготовлены к реагированию на возникающие угрозы.

Современная программа голосовой биометрии, поддерживаемая постоянными инвестициями и многоуровневыми средствами контроля мошенничества, остается важным рубежом обороны для контакт-центров, работающих в эпоху мошенничества с применением ИИ.

Ценность для каждой группы заинтересованных сторон

Клиенты получают следующие преимущества:

• Более быстрая аутентификация
• Снижение усилий
• Более надежная защита учетной записи
• Больше уверенности в процессе аутентификации

Операторы получают следующие преимущества:

• Снижение нагрузки, связанной с аутентификацией
• Более продуктивные диалоги
• Сокращение времени обработки обращений
• Больше времени на решение реальных потребностей клиентов

Команды по борьбе с мошенничеством получают доступ к:

• Обнаружению мошенничества в реальном времени
• Идентификации известных мошенников
• Инструментам расследования, таким как ретроспективный поиск и кластеризация
• Более взаимосвязанной аналитике по мошенничеству

На уровне предприятия потенциальные результаты включают:

• Снижение операционных расходов
• Улучшение показателей клиентского опыта
• Сокращение потерь от мошенничества
• Более надежное управление рисками
• Рост использования каналов самообслуживания

Голосовая биометрия может помочь организациям решить задачу, которая традиционно требовала компромиссов: улучшить качество обслуживания клиентов при одновременном усилении безопасности.

Обеспечение безопасности клиентов — это обязанность, а не опция

Каждая организация, работающая с конфиденциальной информацией клиентов, обязана защищать тех, кого она обслуживает.

Клиенты ожидают как удобства, так и безопасности. Голосовая биометрия предлагает способ обеспечить и то, и другое.

Снижая трения для добросовестных клиентов и одновременно усложняя попытки выдать себя за другое лицо и повторное мошенничество, организации могут сделать взаимодействия более безопасными, простыми и эффективными.

По мере развития мошенничества с применением ИИ достижение этого баланса будет становиться все более критичным.

Почему опыт имеет значение

Одна лишь технология редко гарантирует успех.

Организации, извлекающие максимальную выгоду из голосовой биометрии, инвестируют в операционный дизайн, управление, стратегию регистрации пользователей, процессы противодействия мошенничеству и оптимизацию наряду с самой платформой.

Именно здесь HCLTech предлагает уникальный взгляд.

В HCLTech наша консалтинговая группа по голосовой биометрии включает специалистов, чей опыт охватывает несколько поколений технологий голосовой биометрии, включая глубокую экспертизу в новаторской экосистеме голосовой безопасности Nuance и опыт работы с платформами Microsoft, которые теперь включают эти возможности. Microsoft завершила сделку по приобретению Nuance в 2022 году.

В совокупности наша команда обладает опытом внедрений в банковской сфере, страховании, управлении благосостоянием, телекоммуникациях, государственном секторе и службах клиентской поддержки, помогая организациям максимизировать отдачу от регистрации, верификации, выявления мошенничества, антиспуфинга и оптимизации платформ.

Готовы сделать следующий шаг?

Независимо от того, планируете ли вы:

• Впервые внедрить голосовую биометрию
• Модернизировать существующую программу
• Повысить эффективность процессов регистрации и верификации
• Усилить возможности выявления мошенничества
• Подготовиться к угрозам следующего поколения на базе ИИ
• Оценить будущее направление развития вашей биометрической стратегии

HCLTech может помочь.

Наши специалисты сочетают глубокую техническую экспертизу с практическим опытом внедрения, помогая организациям извлекать большую выгоду из голосовой биометрии и уверенно готовиться к будущим вызовам.

Свяжитесь с нашей командой по голосовой биометрии, чтобы обсудить текущий статус ваших биометрических инициатив и узнать, как мы можем помочь вам максимизировать ценность, усилить защиту и обрести уверенность в будущем.