Главная/ Услуги и цены/ Контакт - центры/ Внедрение голосовой биометрии

Внедрение голосовой биометрии

Сократите затраты на операторов и параметр Average Handling Time (AHT) с помощью голосовой биометрии, которая позволит вам провести идентификацию и верификацию клиента по его биометрическому фактору - голосу.

узнайте цену

Спасибо! Ваше сообщение отправлено

Идентификация клиента

Большие контакт - центры, которые связаны с банковским обслуживанием, e-commerce площадками или медицинскими данными испытывают потребность в идентификации клиента. Особенно это важно для банков, где любая рутинная операция сопровождается идентификацией - кто звонит?

Традиционный метод идентификации по номеру телефона уходит в прошлое - фактор привязки клиента к конкретному номеру создает риски. Клиент может звонить с рабочего, домашнего или нового мобильного телефона, которого нет в системе.

Выход есть - биометрическая идентификация. Настройте сценарий голосовой навигации клиента в интерактивном голосовом меню IVR (Interactive Voice Response), снимая его произношение в моменты путешествия по меню. Биометрический механизм сопоставит слепок клиента с одним из шаблонов в базе, после чего, оператор будет точно знать, кто звонит.

Верификация клиента

Она же авторизация и аутентификация клиента - более сложный процесс. В данном случае система голосовой биометрии должна ответить - “а точно ли звонящий, который представился Иванов Иван является Ивановым Иваном?”.

Базовые методы верификации - кодовое слово, фамилия, имя и отчество, по которым авторизация клиента занимает от одной до четырех минут. Не стоит забывать, что это время оплачивается и в день может достигать до 8-10% от рабочего времени оператора.

Решение есть - голосовая биометрическая авторизация с текстозависимой динамической парольной фразой. Звучит сложно, но работает просто и надежно - в момент звонка система предлагает звонящему озвучить случайно сгенерированную фразу, он произносит ее, голос сопоставляется с голосовым слепком, а на выходе мы получаем достоверность совпадения.

В рамках системы используется сразу два механизма - синтез речи (Text to speech, TTS) и голосовая биометрия. Мы проверили систему на выборке из 100 000 голосов и получили следующие данные:

False acceptance rate (FAR) = 0 - злоумышленник не смог обойти систему и авторизоваться;
False rejection rate (FAR) < 0,3% - вероятность отказа в авторизации подлинному клиенту меньше 0,3 процента;