CTI论坛(ctiforum.com)(编译/老秦):语音生物特征识别技术使用其独特的声音属性(也就是他们的说话方式)来验证一个人的身份。影响此声音的身体行为和声音特征的组合对于每个人都是独特的。该语音指纹可以通过安全的客户身份验证和欺诈预防功能来提高联络中心的安全性。要了解更多信息,记者联系了自然语言解决方案(NLS)提供商Omilia的主管和解决方案架构师Chris Adomaitis,提出了一些问题。
GA:什么是语音生物识别技术?
CA:语音生物识别技术使用高级语音识别功能来验证一个人的身份。类似于指纹,每个人都有一个声纹,该声纹是通过识别消费者的独特行为言语模式而创建的,以创建个性化的,改进的客户服务体验。生物识别技术通过呼叫者提供的音频样本来利用声纹,从而使企业在每次致电客户服务支持热线时都能识别它们。语音生物识别技术的有效应用是使每个电话对于呼叫者而言都是唯一的,从而为企业带来了更快,更有效的客户体验。
GA:人工智能(AI)如何适合生物识别解决方案?
CA:AI是生物识别技术的核心组成部分,用于加速和准确识别呼叫者,而不是扫描大量数据以为其查找匹配项。以这种方式使用AI消除了呼叫者匹配不正确的风险,并使识别更加简单快捷。生物技术使用AI绕过了与呼叫者相关的多个变量,将数据添加到每个声纹中(例如电话号码,呼叫历史记录和其他信息),并增强了对呼叫者验证过程的信心。然后,由AI驱动的技术使用行为分析来寻找模式,以找到在手动过程中可能被忽略或无法识别的关联。将AI集成到生物识别解决方案中,可以使具有大量客户服务互动的企业简化客户服务运营。这样,公司可以节省资源,同时显着改善电话上的消费者体验。
GA:如何将语音生物识别技术用于联络中心?
CA:一个应用示例是有效地使消费者身份验证过程自动化。成功完成后,系统将识别并执行一项功能,该功能将允许呼叫者自然地讲话,从而满足呼叫者的要求,就像他们与现场客户服务代表一样交互。及时自动识别和验证呼叫者的身份,可以创建消费者想要使用的无缝自助服务体验。公司必须在无缝且简单和准确而安全之间取得平衡。垂直专业化可以实现业务产品和业务功能之间的自动呼叫者交互。这种平衡使呼叫者可以自然而然地完成各种请求,而不是使用绑定到特定功能的预定短语。
正确地使用生物识别技术实现自然语音识别,并从整体上做到这一点,是建立消费者信任和保留客户的基础。
GA:准确率是多少?
CA:对于使用生物识别技术的对话式AI公司,平均行业准确率为90%。利用语音生物识别技术的全渠道解决方案具有96%的语义准确度,并且仅用10到20秒的音频就可以创建呼叫者的声纹,这对于我们的行业而言是先进的。创建呼叫者的声纹后,他们可以在三秒钟内得到认证。这种速度尤为重要,因为在过去四年中,通过电话渠道进行的消费者欺诈行为增加了350%。
GA:AI是否会持续改善生物识别技术的运作?
CA:正确实施AI是改善生物识别技术运作的先决条件,并且在多个方面都具有价值,尤其是在根据行为特征关联和链接呼叫者身份方面。在手动过程中,通常会忽略此步骤。生物识别技术在防止欺诈方面的好处是能够将不易伪造的数据点合并到AI模型中。该过程可以在持续的基础上主动和被动地识别欺诈模式。
GA:语音生物识别技术如何改变座席的操作和培训?
CA:如今,大多数座席都经过培训,可以识别和验证呼叫者是每个呼叫的一部分。再培训的最大组成部分是帮助座席遵循正式程序,以前他们采用非正式或半正式的方法。座席将需要重新训练其脚本以接受以前可能忽略的变量,例如:
- 呼叫者是否已经在交互式语音响应(IVR)中进行了身份验证?
- 基于仅IVR的身份验证,我可以向呼叫者提供哪些信息?哪些交易应鼓励我提出其他问题?
- 当我高度确信这是欺诈性互动时,我该怎么办?如何以减少我们响应时间的方式通知我的团队?
- 呼叫者尚未通过身份验证时,我该怎么做?
GA:语音生物识别技术是否有投资回报率(ROI)?
CA:具有大量客户服务请求的公司可以通过将语音生物识别技术集成到其用户身份验证系统中来节省大量资源。当消费者可以减少通话时间时,它可以消除烦恼,并消除他们的通话并不重要的印象。这种增强的客户体验可以提高客户保留率。
GA:语音生物识别技术的未来是什么样的?
CA:将来,公司可以预料到各种各样的欺诈活动,它们会模仿人类的实际方法来绕过语音生物识别验证解决方案。例如,深度欺诈技术的兴起可能使某人窃取他人的声音或面部。随着人们将广泛的通信渠道中的数据元素相关联,我们还可以预期多渠道欺诈方法的使用将增加,其中许多没有像语音渠道那样经过针对欺诈的仔细测试。这个问题就是为什么我们继续在对话式AI领域取得创新性进步并保持警惕以防止欺诈的原因。
成功实施语音生物识别技术有助于防止欺诈并保护消费者的个人信息。语音生物识别技术的另一个好处是,更多的客户将与更少的座席进行对话,并且对话的数量将会增加。未来需要使用正式的流程和技术,将AI的精华(例如模式的自动识别)与最优秀的人才(例如标记出看起来不正确的事物)融合在一起。
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