Голосовые «отпечатки» теперь официально работают (и как выглядит процесс внедрения в Приорбанке)



    — А не западло ли вам там в банке отвечать на анонимные вопросы?
    — Нет, Владимир Петрович, не западло.


    Один из крупнейших коммерческих банков Беларуси Приорбанк, входящий в австрийскую группу «Райффайзен», использует голосовые эталоны (или, как ещё говорят, голосовые «отпечатки») клиентов для подтверждения их личности при обращении по телефону. Это пока только второй случай на территории России и СНГ, когда банк официально заявил о факте использования такой технологии.

    Про саму голосовую биометрию мы уже рассказывали (возможность «узнавания» и определения личности звонящего, например в контакт-центр абонента, даже если он использует другой телефон или представляется кем-то другим — это актуально для антифрода). Расскажу о том, какие особенности есть во внедрении голосовой биометрии на примере Приорбанка.

    Зачем это нужно


    Количество обращений клиентов в контакт-центр банка с запросами, требующими персональной идентификации, растёт. Так, если в ноябре-декабре 2007 года было зафиксировано 46% звонков с необходимостью запроса персональной информации, то в аналогичный период 2015 года количество таких обращений увеличилось до 68% от общего количества всех звонков. Технология дополнительной аутентификации по голосу позволяет значительно сократить время обслуживания клиентов.

    Термины


    В голосовой биометрии есть пара понятий, которые довольно часто путают. Давайте разберёмся. Голосовая идентификация позволяет понять, что звонящий с незнакомого номера в контакт-центр человек может быть Васей Петровым. В рамках идентификации осуществляется проверка совпадений одного образца голоса со многими из имеющейся в контакт-центре базы голосов.

    Голосовая верификация (она же аутентификация) позволяет подтвердить личность человека по телефону. То есть с определённой степенью вероятности предположить, что Вася Петров — это действительно Вася Петров. В рамках верификации происходит сличение двух образцов голоса: голос человека, чью личность необходимо подтвердить, с голосом, который хранится в базе данных системы и чья личность уже достоверно установлена.

    Все биометрические системы относятся к вероятностным, и гарантировать отсутствие ошибок не может ни одна из существующих систем.

    Ошибки


    Ошибки бывают первого и второго рода или, иначе, ложного пропуска «чужого» (False Acceptance Rate, FAR) и ошибки ложного отказа «своему» (False Reject Rate, FRR). Эти ошибки взаимосвязаны, и настройка биометрических систем требует нахождения «компромисса» между уровнями этих ошибок, чтобы максимально удовлетворять задаче.

    Голосовая биометрия может быть применена в различных приложениях. Например, для верификации пользователей при разговоре с оператором контакт-центра, автоматической верификации по голосу в IVR, предоставления доступа пользователю в мобильное приложение (используется совместно с другими видами биометрии: отпечаток пальца или лицо), идентификации мошенников по голосу (антифрод) и пр.

    Проект по внедрению голосовой биометрии в Приорбанке был реализован в течение 2015 года. Ключевая задача — подтвердить личность клиента по телефону во время разговора с оператором и сократить время верификации. Как следствие, повысить качество удалённого обслуживания клиентов и повысить уровень защиты банковской информации.

    Ежемесячно операторы контакт-центра Приорбанка обрабатывают десятки тысяч звонков, более половины обращений — запросы информации по счетам и операциям. Основные вопросы: «почему не работает карточка», «какая задолженность по кредиту», «почему не проходит операция» и так далее. Эти вопросы нельзя решить без подтверждения личности клиента — по законодательству информация по счетам предоставляется только их владельцам.

    Подобные сведения не раз пытались получить не владельцы счета, а третьи лица. Вот поэтому у позвонившего в банк человека всегда спрашивают паспортные данные, номер карточки, девичью фамилию матери и так далее. На выяснение этих вопросов уходит в среднем 30−40 секунд на одного клиента.

    В рамках проекта по внедрению голосовой биометрии было выбрано решение компании «Центр речевых технологий», так как биометрическая платформа российского разработчика уже доказала свою эффективность при подтверждении личности клиентов банков. Летом прошлого года решение на её основе было внедрено в мобильном приложении Wells Fargo — крупнейшего по рыночной капитализации банка мира.

    Принцип работы системы в Приорбанке


    • При каждом вызове (входящем или исходящем) в момент начала разговора с оператором запускается проверка пользователя в фоновом режиме и собираются данные о его голосе.
    • В режиме реального времени измеряются биометрические параметры голоса и сравниваются с сохраненным ранее эталоном. Весь процесс занимает несколько секунд.
    • Результат подтверждения личности по голосу появляется на экране монитора оператора КЦ.

    Процесс надёжен настолько, что позволяет отличать, например, голоса близнецов или звонок пародиста. Система за несколько секунд сверит голос с эталоном и сообщит, что верификация не пройдена. Система языконезависима, поэтому клиент банка может говорить на любом доступном ему языке.

    Этапы внедрения


    • Разработка технического задания, проектирование и внедрение.
    • Интеграция с CRM.
    • Калибровка системы.
    • Тестирование / опытная эксплуатация.
    • Сдача работ.






    Предусмотрено несколько процессов при работе с голосовыми эталонами:

    • первоначальное наполнение базы голосовыми эталонами клиентов на основании записей их звонков в контактный центр. Причем при создании эталона клиент должен подтвердить свое согласие на его (эталона) запись;
    • обновление голосовых эталонов;
    • верификация клиентов по голосу.

    База данных с голосовыми эталонами клиентов формировалась в процессе их обращений в контакт-центр банка по телефону. Если во время разговора с оператором клиент мог подтвердить свою личность стандартным способом (по паспортным данным, секретным словам, номерам договоров и пр. деталям), то, когда набиралось достаточное количество речевого материала, система создавала цифровой эталон на базе уникальных особенностей его голоса: акцента и скорости речи, произношения и пр. Также учитывались и физические особенности: речевой такт, форма и размер рта, строение носа. Таким образом, уже при следующем вызове в КЦ процедура верификации клиента существенно сокращалась по времени за счёт фонового подтверждения личности по голосу.

    Подробнее


    Как проходит процесс регистрации голосового эталона

    • При звонке клиент идентифицируется по номеру телефона (если он звонит с мобильного телефона, номер которого зарегистрирован в банке).
    • Дальше он проходит процедуру стандартной аутентификации по знаниям ФИО, даты рождения, номера паспорта и договора, секретной фразы. В общем, вплоть до того, как зовут кошку.
    • В процессе разговора система накапливает нужное для создания голосового эталона количество речи (обычно около 40 секунд чистой речи), и когда собрано достаточно, информирует о готовности создать эталон. Оператор нажимает на кнопку, и если сведения, которые сообщил о себе клиент, совпадают с данными из систем банка, оператор сохраняет голосовой эталон. В противном случае сохранения не происходит. Согласие от клиента на создание голосового эталона банк получает заблаговременно, на этапе подписания клиентом договора на обслуживание.




    Как проходит процесс верификации


    Клиент звонит и его идентифицируют по номеру мобильного телефона. Если для него уже создан голосовой эталон, то дальше система начнёт:

    • процедуру верификации, если нет, то смотри историю про регистрацию нового эталона. Оператор задаёт несколько простых вопросов клиенту (просит представиться и указать дату рождения).
    • В течение нескольких секунд разговора, когда накоплено достаточное количество чистой речи клиента (7–9 сек.), система сравнивает его голос с эталоном и показывает результат оператору («свой», «чужой», «не уверена»).
    • Оператор либо заканчивает опрос, либо продолжает, потому что система «не уверена», что это свой, либо мягко отказывает клиенту, потому что он «чужой».

    Если необходимо, оператор может вручную перезапустить процедуру биометрической проверки клиента, например, если в процессе верификации в разговор вмешивался третий участник.

    После завершения процедуры верификации система больше «не слушает» разговор, и её ресурсы не задействуются.



    Особенности внедрения


    Для определения решения в системе настраиваются три порога («первый», «второй» и «обогащение»). Если результат сравнения выше первого порога, то система считает, что клиент «свой», если ниже второго — клиент «чужой», если между — это значит, что система не может наверняка быть уверена в своем решении.

    Если при сравнении результат выше первого порога и выше порога «обогащение», то система автоматически обновляет эталон голоса. Это позволяет поддерживать эталоны в актуальном состоянии.







    Борьба с мошенниками


    Было бы большим упущением не сказать, что, помимо всего прочего, голосовая биометрия помогает бороться с мошенниками. Это так называемые антифрод-системы. Данная подсистема в Приорбанке не внедрена, но я про неё всё равно расскажу.

    По данным Aite Group, мошенники могут получить от 20 до 50% всех секретных вопросов. В течение нескольких секунд разговора автоматически осуществляется верификация клиента и проверка, что звонящий не мошенник.

    Работает это так. Помимо базы данных голосовых эталонов обычных клиентов создаётся чёрный список фродстеров, куда заносятся голосовые эталоны негодяев. При звонке в контакт-центр голос клиента сравнивается с одним из его эталонов в клиентской базе (верификация) и со всеми эталонами в базе фродстеров (идентификация). Естественно, если он обнаружен в базе фродстеров, меняется сценарий обслуживания такого клиента.

    Решение по аутентификации плюс антифрод-система вместе позволяют обеспечивать до 90% обнаружения мошенников с уровнем ложного срабатывания 0.1%.

    В биометрии, как я уже говорил ранее, есть ключевые процентные вероятностные показатели (пороги):

    • ложный допуск FAR (False Acceptance Rate, «уровень требовательности системы»), т. е. вероятность того, что система пустит «чужого» человека;
    • и ложный отказ FRR (False Rejection Rate, ошибки), т. е. вероятность того, что система не пустит «своего» человека.

    Показатели очень тесно взаимосвязаны. Величина FAR называется специфичность, величина FRR называется чувствительность. Повышая/понижая чувствительность системы, мы понижаем/повышаем её специфичность и наоборот.

    Если говорить про False Reject, то в классической схеме с вопросами процент отказа составляет порядка 10–15%, при дополнительном использовании аутентификации в режиме реального времени данная цифра не превышает 4%. Что касается False Acceptance, то при стандартной схеме мошенники проходят аутентификацию в 15–20% случаев, дополнительная аутентификация в режиме онлайн позволяет снизить этот показатель до 1–3%.



    Ссылки


    КРОК 216,59
    №1 по ИТ-услугам в России
    Поделиться публикацией
    Комментарии 45
    • +2
      Естественно, если он обнаружен в базе фродстеров, меняется сценарий обслуживания такого клиента.

      Меняется на что? Происходит попытка сбора доказательств для уголовного преследования или просто сбрасывается звонок?
      • +1
        Конечно, ни о каких попытках собрать «доказательства для уголовного преследования» речь не идет, впрочем, так же, как и о сбрасывании разговора.В зависимости от сигналов системы, оператор может подстроится под ситуацию и повести разговор в правильном направлении, чтобы и клиент был доволен (ведь не исключена ситуация, что система просто ошиблась) и банк не попал на возможном мошенничестве.

        Например, система показывает, что клиент «не тот», в таком случае, оператор может задать дополнительные вопросы клиенту, чтобы убедиться, что ему можно оказать услугу или может отказать в предоставлении услуги, которая требует авторизации клиента.
        • 0
          ни о каких попытках собрать «доказательства для уголовного преследования» речь не идет

          Ну прямо рай для аферистов: не получилось в этот раз — можно пробовать до бесконечности. Милиции они не интересны, банку они тоже неинтересны. Защищайте, милые клиенты, себя сами!:(
          • 0
            Нет, не так. Система в таком случае как раз защищает от посягательств. А привлекать к административной или тем более уголовной ответственности нет никакого повода. И самое главное, отсутствие биометрической проверки сейчас вообще никак не ограничивает мошенников.
            • –1
              Сейчас заранее неизвестно мошенник он или нет, а при наличии «черного» списка уже с первых секунд ясно кто он и зачем звонит — бери да работай с ним.

              Система в таком случае как раз защищает от посягательств.

              Типичное «моя хата с краю». У меня за железной дверью тихо и спокойно, а то кто-то на лестничной площадке орет «помогите» — это его проблемы.
              Если мошенник уже раздобыл данные пользователя то, вполне вероятно, он получит доступ к аккаунту клиента — не к этому, так к другому.
            • +1
              Так и в следующий раз тоже «не получится»…
              • 0
                И разница со случаем отсутствия подобной системы здесь в том…
                • 0
                  Ну почему?
                  могут просто предложить явится в офис с документами.
                  как в истории https://www.banki.ru/services/responses/bank/response/7042794/ где в итоге кончилось предложением владельцу с документами в офис явится (у ТКС есть офис, просто он один на всю Россию) а до этого — все дистанционные каналы отключены.
                  Ни про какое уголовное преследование речи там не было.

            • 0
              Если не впадать в паранойю, то круто. Очень круто, что такие технологии уже входят в нашу жизнь прозрачно для нас самих и позволяют сэкономить не только 60 секунд работы оператора, но и 60 секунд жизни каждого звонящего. Итого экономится 120 секунд жизни на каждый звонок!
              • +2
                Один из крупнейших коммерческих банков Беларуси Приорбанк, входящий в австрийскую группу «Райффайзен»


                Грустно, что даже в РБ.
                • 0
                  В Тинькофф есть подобная система, по-крайне мере так сказал оператор, что они меня опознали по голосу.
              • 0
                Пранкеру Вовану скоро пора будет на пенсию!
                • 0
                  Больное горло или плохая связь с фоновым шумом для этой системы не труднее пародиста или близнецов?
                  • 0
                    Больное горло и низкое качество связи может повлиять на качество верификации. Но чтобы ответить насколько нужно рассматривать конкретный случай. Алгоритмы работы системы позволяют «вытягивать» биометрические параметры даже в сложных ситуациях. Биометрия может быть применена не только на телефонных сетях но и для доступа к мобильным приложениям или веб сайтам. Это разные с точки зрения акустических условий ситуации. Однако, система работает и справляется

                  • +4
                    Помимо базы данных голосовых эталонов обычных клиентов создаётся чёрный список фродстеров, куда заносятся голосовые эталоны негодяев.

                    Давали ли негодяи письменное согласие на хранение эталонов их голосов в базе данных?

                    • 0
                      В случае с Приорбанком это не было проблемой. Там и законодательство другое, и согласие было получено у всех клиентов.
                    • 0
                      Тут был комментарий, отклонённый модератором.
                      «… но Wells Fargo активно использует системы NICE Systems а не «Центр речевых технологий». Разве что где-то в ограниченном количестве поставили «на пробу».

                      Вот ответ:
                      Вполне вероятно, что nice широко применяется в велсфарго. Найс, безусловно, один из лидеров рынка, и тоже имеет технологию голосовой биометрии.Однако, у Найс нет продукта, который можно было бы использовать для бимодальной верификации пользователей в мобильном приложении.
                      Поэтому этот проект реализован на базе биометрической платформы ЦРТ
                      http://www.comnews.ru/node/97151
                      http://www.speechpro.ru/media/news/04-04-2016
                      • 0
                        а зачем єто нужно в мобильном приложении? если звонок попал в коллцентр он уже запишется на стороне коллцентра, я даже не представляю сейчас зачем бы мне понадобился анализ голоса в самом мобильном приложении на стороне клиента. С другой стороны мошенник может отреверсить мобильное приложение и в результате выдавать какой угодно результат анализа.
                        • 0
                          В мобильном приложении биометрия используется для доступа к самому приложению и банковским сервисам через него.
                          Работает это так: при входе в приложение система присылает одноразовый пароль (несколько цифр), который пользователь должен произнести в микрофон смартфона и при этом камера снимает его лицо. Система анализирует голос человека и его лицо, причем не статический портрет, а видео с учетом мимики, которая должна быть при произнесении пароля.Таким образом, за счет применения двухфакторной верификации клиента (голос + лицо) достигается высокий уровень достоверности проверки владельца.

                          Украсть нечего, пароль динамический (заранее украсть и записать не получится), лицо должно двигаться не абы как, а под «музыку» пароля.
                          Обмануть проблематично.

                          Кстати, такой вариант защиты можно применять не только для входа в приложения, но и для подтверждения каких-либо критических операций. Например, негодяи украли кредитную карту, знают от нее пин и пытаются снять с нее все средства.
                          Т.е. совершают нетипичную для владельца активность (за этим следят банковские системы безопасности), для ее подтверждения можно было бы воспользоваться дополнительной авторизацией через смартфон с приложением и биометрической верификацией.
                          Нет подтверждения, нет денег у мошенников.А если клиент снимает для себя, то нет проблем подтвердить свою личность описанным выше способом.
                          • 0
                            о, спасибо что открыли глаза. Если так, то это крутая технология.
                      • –2
                        Работает это так. Помимо базы данных голосовых эталонов обычных клиентов создаётся чёрный список фродстеров, куда заносятся голосовые эталоны негодяев. При звонке в контакт-центр голос клиента сравнивается с одним из его эталонов в клиентской базе (верификация) и со всеми эталонами в базе фродстеров (идентификация). Естественно, если он обнаружен в базе фродстеров, меняется сценарий обслуживания такого клиента.

                        Давал ли фродер согласие на внесение своего голоса в базу и обработку своих персональных данных? Я чую сложную юридическую ситуацию.
                        • 0
                          голос и результат его анализа разве относится к «персональным данным»? охраняется ли голос человека, его уникальность, законом?
                          • 0
                            Голос не относится к персональным данным согласно ФЗ. И скорее всего играет стандартное предупреждение, что «Все разговоры записываются». Так что скорее всего все чисто.
                          • 0
                            Получается, можно нарезать из фраз медийного человека стандартный ответ на 13 секунд, склеить по фонемам:
                            Здравствуйте
                            <ФИО>
                            <дата рождения>

                            Так можно пройти голосовую авторизацию даже не зная паспортных данных.
                            А дальше слегка пародируя голос (человек уже плохо различает голос незнакомого человека) совершить злодеяния.
                            • 0
                              А как быть с повторной проверкой, которую оператор может запустить вручную в любой момент времени?
                              • 0
                                Без понятия. В шаблоне который описан в статье, голосовая авторизация проводится один раз в начале разговора.
                                Я хочу сказать, что в некоторых случаях голосовая авторизация ухудшает безопасность системы.
                                • 0
                                  Ну так в статье же написано:
                                  Если необходимо, оператор может вручную перезапустить процедуру биометрической проверки клиента
                                  Я думаю, что каким бы талантливым не был пародист, его голос будет отличаться от реального голоса жертвы, но воспроизведённого с записи — даже на слух оператора.
                                  В случае вопроса «сколько мне платить по кредиту в этом месяце» я не могу углядеть способа воспользоваться этой информацией для обогащения мошенника.
                                  А в случае совсем уж критичных вопросов дополнительные вопросы для идентификации всё же задаются, как мне кажется.
                                  • 0
                                    Неверно.
                                    Применение биометрической проверки не приводит к ухудшению безопасности.
                                    Сценарии могут быть различными.Например, проверку по голосу можно проводить в течение всего разговора периодически, показывая индикатор оператору. Но это приведет к большей утилизации ресурсов, а в реальности даст не очень большой прирост качества с точки зрения безопасности.

                                    Повторюсь, проверка, описанная в статье, действительно проводится в начале диалога, поскольку так составлен сценарий беседы оператора с клиентом. Но это вполне живой естественный разговор, а не ответы на вопросы робота.
                                    Возможности записать заранее ответы и таким образом обойти систему нет.
                                • 0
                                  Нет, так не получится. Потому, что система текстонезависима и не привязана к конкретным фразам. К тому же биометрическая проверка осуществляется параллельно с разговором с оператором КЦ.
                                  Оператор вряд ли будет слушать какой-то записанный бред со стороны клиента.
                                  Вообще надо говорить о комплексе средств защиты, среди которых и человек выполняет определенную немаловажную функцию.
                                  • 0
                                    Речь про кастомные фразы полученные с помощью: Phoneme based text-to-speech synthesis
                                    Так что разговор с оператором получается осмысленным.
                                    Здесь я говорю только про уязвимость биометрической проверки клиента, без учета других средств защиты.
                                • 0
                                  Ещё у ЦРТ давно такие штуки были. Сейчас их разработки наверное ещё более космические, чем раньше.
                                  Помню они внедрили голосовую биометрию в мексиканские тюрьмы и поставили на учёт всех тамошних зеков…
                                • 0
                                  Зная работу колл центров — там всегда есть фоновый шум от других операторов. Это не влияет на запись и сверку голоса?
                                  • 0
                                    Нет. Потому что анализируется канал, в котором говорит клиент. На качество может повлиять окружающий клиента шум. Но качество шумоподавления всего тракта достаточно высокое, чтобы в большинстве жизненных ситуаций точно определять биометрические параметры человека.

                                  • 0
                                    По моему банки с жиру бесятся с разного рода технологиями верификации клиентов.
                                    Вот скажите: За каким чертом я придумываю «секретное слово» при заказе пластиковой карты, и при звонке в банк на просьбу, а заблокируйте мою карту т.к. меня тут стукнули по башке и отобрали карту, с меня спрашивают Номер карты (ээээ простите, дак где я возьму этот номер), ФИО, год рождения, паспортные данные и прочую лабуду, а про «секретное слово» даже и не вспоминают? Это мараз чистой воды. Должны спросить ФИО и «секретное слово» и все, этого достаточно для выполнения действия блокировки карты.
                                    • +1
                                      Должны спросить ФИО и «секретное слово» и все, этого достаточно для выполнения действия блокировки карты.


                                      В стране, где 150 млн. человек-то? Совпадения реальны.
                                      Уже не говоря про то, что могут быть и злоумышленники, которые решили испортить Вам жизнь.

                                      P.S.:
                                      Ох уж эта ваша вера в непогрешимость секретного слова, которое в заявление на выдачу карты пишется прямым текстом в анкете на бумаге (звездочками не прикрывается).

                                      Вы и в то, что пароль нельзя узнать, тоже верите?

                                      Наберите в Яндексе или Гугле: «кружка пароль».

                                      />



                                      • 0
                                        Полных тёзок с совпадающими ФИО и местами рождения — полно, сколь помню с совпадающими датами рождения при этом тоже есть некоторое количество. РБ, конечно, поменьше, но «одного залетевшего дятла» достаточно, чтобы разрушить стройную систему. А вот номер паспорта — вещь (почти) уникальная.

                                        >> про «секретное слово» даже и не вспоминают
                                        Зависит от банка, у некоторых — назовите 3ю и 5ю букву секретного слова (никогда не просят целиком), потому как система не доверяет оператору и у него есть запрос только на эту пару букв. Вам, видимо, не очень повезло с банком.
                                        • 0
                                          Да, мне не повезло с Альфа-Банком… или не повезло с конкретным оператором.

                                          По поводу паспорта, то его номер и серию тоже достаточно легко узнать в интернет, ну а если на чистоту, то Вы сами помните наизусть данные паспорта: серия, номер, кем и когда выдан, номер подразделения? Не все знают наизусть эти данные, далеко не все.

                                          Просто лично я сомневаюсь, что в небольших банках найдется 2 клиента с одинаковым ФИО, да даже если и найдется, то оператор это увидит и тогда будет повод спросить доп.данные, например дату рождения, к чему сразу то спрашивать полный набор данных, причем таких (паспортные данные) которые зачастую люди не запоминают?

                                          Кстате, а как эта система отнесется если человек будет находиться «под давлением», то есть банально с приставленным к виску пистолетом и диктовать свои данные, например: Здравствуйте, я Владимир Владимирович, вот пожалуйте все мои явки, пароли, а давайте вы переведете 1 млрд. с моего счета на счет Васи Пупкина, я тут ему задолжал с прошлого веку, вот должок возвращаю… Думаю такого поворота ни система ни банк не ожидал и все будет нормально пройдено, а между тем, такая операция будет оспорена и суд встанет на сторону ВВ.
                                          • 0
                                            Система не отличит, что человек под давлением. Так же как и оператор не сможет этого сделать в обычной ситуации, когда человека заставят сказать все свои явки/пароли без биометрии. Но некоторое снижение оценки будет наблюдаться. Когда человек нервничает, параметры голоса несколько меняются.
                                            • 0
                                              >> Вы сами помните наизусть данные паспорта: серия, номер, кем и когда выдан, номер подразделения
                                              И последнего и паспорта СССР.

                                              >>, то его номер и серию тоже достаточно легко узнать в интернет
                                              А имя-фамилию? Тем более если захотят кому-то навредить (блокировкой карты).

                                              >> 1 млрд
                                              перевод всё равно попадёт под финмонитоинг, даже если не под давлением.

                                              >> вот пожалуйте все мои явки, пароли,
                                              и в чём отличие от вопроса про фамилию-имя? То, что меньше вопросов в случае только ФИО и меньше данных на записи и потому доказать что-то сложнее?
                                        • 0
                                          Я не совсем понял, на картинке «Архитектура решения» — частный случай, или вот таким комплектом оно продаётся? Если мне не хочется покупать Оракл и Алкател, а хочется библиотечку с функцией, которую можно дёргать хоть из Asterisk, хоть из самописной CRM?
                                          • 0
                                            Это частная реализация для данного проекта. В качестве АТС может быть использована любая станция, имеющая возможность сквозного прослушивания канала или возможность организации SPAN порта для передачи RTP и сигнализации на API платформы. В качестве СУБД может быть использована Oracle, PostgreSQL, MariaDB, MSSQL. Просто библиотеки на передаются. Интегрировать можно с любой CRM (или любым другим ПО) через REST API.
                                          • 0
                                            Скажите, а как так получается, что на графике при повышении с 90 до 100 вероятности аутентификации столь резко повышается вероятность принять клиента за злоумышленника?
                                            • 0
                                              За все приходится платить.
                                              Смысл такой, настройками системы можно регулировать чувствительность к ошибкам первого и второго рода (FAR и FRR).
                                              Но нужно понимать, что между ними есть обратная зависимость. Т.е. мы можем настроить систему, которая никогда не откажет «своему» клиенту, но в этом случае возрастет вероятность «пропустить» чужого. Или наоборот, можно настроить так, что «чужого» не пропускать, но тогда придется пожертвовать более частыми отказами «своему».

                                              На графике показано, как меняется поведение системы после калибровки.
                                              Например, системы была настроена таким образом, что до калибровки вероятность пропуска «чужого» была не более 2%, при этом система правильно авторизовала «своих» в ~92% разговоров (откажет в 8% случаев), а после калибровки при тех же значениях пропуска «чужого» система узнает «своего» почти в 96% случаев, т.е. «обидит» отказом «своего» только в 4% случаев.

                                            Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                                            Самое читаемое