Технологии распознавания речи развиваются уже около 70 лет. Сейчас голосовые решения на базе искусственного интеллекта могут анализировать человеческий голос и извлекать из него множество данных, включая эмоциональное состояние, диалект и многое другое.
Благодаря этим разработкам голос превращается в эффективный и уникальный способ идентификации личности, своего рода «отпечаток пальца», который можно использовать для обеспечения безопасности. Сегодня мы поговорим о голосовой биометрии и о том, что искусственный интеллект может рассказать о вас, используя только ваш голос.
Голосовые отпечатки для более быстрой идентификации пользователя
Голос человека так же уникален, как и отпечатки пальцев. При этом он имеет множество специфических параметров, отличающихся у разных людей, а именно: произношение, ударение, скорость речи, акцент, тембр. Поэтому голос может использоваться как дополнительный маркер безопасности для более эффективной аутентификации. Финансовые компании по всему миру активно используют эту технологию.
Например, искусственный интеллект может автоматически проанализировать голос человека, звонящего в контакт-центр, менее чем за 20 секунд. Пока человек описывает свою проблему, система проводит автоматическую проверку, которая сокращает время, затрачиваемое на эту задачу, на 66%.
Ситибанк – одна из компаний, использующих технологию голосовой биометрии. Клиенты могут воспользоваться ей, записав свой голос. Эти голосовые отпечатки сохраняются в базе данных и используются для идентификации каждый раз, когда клиенты связываются с банком.
Качество голосовой биометрии сейчас очень высокое. Например, в 2019 году система голосовой биометрии HSBC UK заблокировала в два раза больше попыток мошенничества, чем обычная система безопасности. Мы в Neuro.net также разрабатываем технологию голосовой биометрии на основе Text Independent Engine с коэффициентом ошибок (ERR) менее 2%.
Еще один популярный вариант использования голосовой биометрии – подтверждение личности пользователя мобильного устройства. Например, пользователи смартфонов на базе Android могут разблокировать свои гаджеты голосом с помощью Google Assistant.
Предсказательная аналитика
Другой вариант использования голосовой биометрии – предотвращение и обнаружение мошенничества. Если по голосу можно идентифицировать законного клиента и ускорить процесс проверки, почему мы не можем использовать голос для обнаружения мошенников? Компании во многих странах уже используют для этого решения голосовой биометрии на основе искусственного интеллекта.
Такие системы обычно вносят в белый список голосовые отпечатки обычных пользователей и в черный список – отпечатки, связанные с подтвержденными попытками мошенничества. Затем система сопоставляет голос каждого абонента с этими списками для проведения аутентификации.
При использовании в контактном центре система может обновить профиль клиента CRM, присвоив ему соответствующие флажки. Например, красный – признанный самозванец, а зеленый – проверенный покупатель. Если в системе недостаточно данных для определения уровня безопасности вызывающего абонента, она может выполнить проверку, задав дополнительные настраиваемые вопросы.
Такой подход пользуется огромной популярностью среди финансовых компаний. Например, Citibank и ANZ в своих центрах обработки вызовов используют голосовую биометрию для выявления мошенников и проактивной аутентификации звонящих.
Использование голоса в качестве дополнительного идентификационного токена не является чем-то новым. Например, к началу 20 века правоохранительные органы США и Европы использовали вокальные портреты как часть досье.
Борьба с внутренними угрозами
Важно бороться с мошенничеством со стороны субъектов, атакующих компании извне, однако внутренние угрозы представляют для компаний еще более серьезные риски. Это очевидно, поскольку банк легче атаковать изнутри, чем пытаться взломать несколько систем безопасности, защищающих его периметр.
Убытки от инсайдерских угроз (связанных с кражей учетных данных) для организаций в 2020 году составили $2,79 миллиона, что является огромной суммой. Банкам также могут угрожать репутационные риски, расследования со стороны регулирующих органов и крупные штрафы.
Вот почему финансовые компании сейчас уделяют много внимания надлежащей оценке сотрудников или подрядчиков. И здесь на помощь приходит технология голосовой биометрии. Один из способов использования таких систем – измерение риска на основе анализа определенных параметров голоса. Вот как это работает: человек при приеме на работу отвечает на ряд вопросов. На основе нейрофизиологических реакций искусственный интеллект может определить уровень стресса, который кандидат испытывал при ответе не каждый вопрос и таким образом оценить общий риск.
Компании с распределенной командой должны убедиться в том, что конкретную информацию могут просматривать и изменять только доверенные сотрудники. Компании также внедряют голосовую проверку сотрудников при совершении внутренних операций, таких как обращения в справочную службу или запросы контактов в колл-центр, чтобы снизить риск мошенничества. Искусственный интеллект эффективно борется с социальной инженерией, когда киберпреступники притворяются сотрудниками компании, чтобы получить доступ к важным данным или проникнуть в корпоративную инфраструктуру.
Более того, по голосу можно определить акцент человека и понять, из какой он страны. Например, в начале 2000-х в некоторых странах, таких как Австралия, проводился языковой тест для лиц, ищущих убежище. Когда они приезжали в страну без каких-либо документов, при помощи подобных языковых тестов лингвисты могли практически безошибочно определить их страну происхождения.
Итак, если кандидат на трудоустройство или подрядчик утверждает, что он или она из одной страны, но ИИ при этом считает, что их акцент совпадает с акцентом, характерным для жителей другой страны, это очевидный красный флаг.
