CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:語音生物特征識別技術使用其獨特的聲音屬性（也就是他們的說話方式）來驗證一個人的身份。影響此聲音的身體行為和聲音特征的組合對于每個人都是獨特的。該語音指紋可以通過安全的客戶身份驗證和欺詐預防功能來提高聯絡中心的安全性。要了解更多信息，記者聯系了自然語言解決方案（NLS）提供商Omilia的主管和解決方案架構師Chris Adomaitis，提出了一些問題。
GA：什么是語音生物識別技術？
CA：語音生物識別技術使用高級語音識別功能來驗證一個人的身份。類似于指紋，每個人都有一個聲紋，該聲紋是通過識別消費者的獨特行為言語模式而創建的，以創建個性化的，改進的客戶服務體驗。生物識別技術通過呼叫者提供的音頻樣本來利用聲紋，從而使企業在每次致電客戶服務支持熱線時都能識別它們。語音生物識別技術的有效應用是使每個電話對于呼叫者而言都是唯一的，從而為企業帶來了更快，更有效的客戶體驗。
GA：人工智能（AI）如何適合生物識別解決方案？
CA：AI是生物識別技術的核心組成部分，用于加速和準確識別呼叫者，而不是掃描大量數據以為其查找匹配項。以這種方式使用AI消除了呼叫者匹配不正確的風險，并使識別更加簡單快捷。生物技術使用AI繞過了與呼叫者相關的多個變量，將數據添加到每個聲紋中（例如電話號碼，呼叫歷史記錄和其他信息），并增強了對呼叫者驗證過程的信心。然后，由AI驅動的技術使用行為分析來尋找模式，以找到在手動過程中可能被忽略或無法識別的關聯。將AI集成到生物識別解決方案中，可以使具有大量客戶服務互動的企業簡化客戶服務運營。這樣，公司可以節省資源，同時顯著改善電話上的消費者體驗。
GA：如何將語音生物識別技術用于聯絡中心？
CA：一個應用示例是有效地使消費者身份驗證過程自動化。成功完成后，系統將識別并執行一項功能，該功能將允許呼叫者自然地講話，從而滿足呼叫者的要求，就像他們與現場客戶服務代表一樣交互。及時自動識別和驗證呼叫者的身份，可以創建消費者想要使用的無縫自助服務體驗。公司必須在無縫且簡單和準確而安全之間取得平衡。垂直專業化可以實現業務產品和業務功能之間的自動呼叫者交互。這種平衡使呼叫者可以自然而然地完成各種請求，而不是使用綁定到特定功能的預定短語。
正確地使用生物識別技術實現自然語音識別，并從整體上做到這一點，是建立消費者信任和保留客戶的基礎。
GA：準確率是多少？
CA：對于使用生物識別技術的對話式AI公司，平均行業準確率為90％。利用語音生物識別技術的全渠道解決方案具有96％的語義準確度，并且僅用10到20秒的音頻就可以創建呼叫者的聲紋，這對于我們的行業而言是先進的。創建呼叫者的聲紋后，他們可以在三秒鐘內得到認證。這種速度尤為重要，因為在過去四年中，通過電話渠道進行的消費者欺詐行為增加了350％。
GA：AI是否會持續改善生物識別技術的運作？
CA：正確實施AI是改善生物識別技術運作的先決條件，并且在多個方面都具有價值，尤其是在根據行為特征關聯和鏈接呼叫者身份方面。在手動過程中，通常會忽略此步驟。生物識別技術在防止欺詐方面的好處是能夠將不易偽造的數據點合并到AI模型中。該過程可以在持續的基礎上主動和被動地識別欺詐模式。
GA：語音生物識別技術如何改變座席的操作和培訓？
CA：如今，大多數座席都經過培訓，可以識別和驗證呼叫者是每個呼叫的一部分。再培訓的最大組成部分是幫助座席遵循正式程序，以前他們采用非正式或半正式的方法。座席將需要重新訓練其腳本以接受以前可能忽略的變量，例如：
- 呼叫者是否已經在交互式語音響應（IVR）中進行了身份驗證？
- 基于僅IVR的身份驗證，我可以向呼叫者提供哪些信息？哪些交易應鼓勵我提出其他問題？
- 當我高度確信這是欺詐性互動時，我該怎么辦？如何以減少我們響應時間的方式通知我的團隊？
- 呼叫者尚未通過身份驗證時，我該怎么做？
GA：語音生物識別技術是否有投資回報率（ROI）？
CA：具有大量客戶服務請求的公司可以通過將語音生物識別技術集成到其用戶身份驗證系統中來節省大量資源。當消費者可以減少通話時間時，它可以消除煩惱，并消除他們的通話并不重要的印象。這種增強的客戶體驗可以提高客戶保留率。
GA：語音生物識別技術的未來是什么樣的？
CA：將來，公司可以預料到各種各樣的欺詐活動，它們會模仿人類的實際方法來繞過語音生物識別驗證解決方案。例如，深度欺詐技術的興起可能使某人竊取他人的聲音或面部。隨著人們將廣泛的通信渠道中的數據元素相關聯，我們還可以預期多渠道欺詐方法的使用將增加，其中許多沒有像語音渠道那樣經過針對欺詐的仔細測試。這個問題就是為什么我們繼續在對話式AI領域取得創新性進步并保持警惕以防止欺詐的原因。
成功實施語音生物識別技術有助于防止欺詐并保護消費者的個人信息。語音生物識別技術的另一個好處是，更多的客戶將與更少的座席進行對話，并且對話的數量將會增加。未來需要使用正式的流程和技術，將AI的精華（例如模式的自動識別）與最優秀的人才（例如標記出看起來不正確的事物）融合在一起。
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