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反欺詐工作中，識別用戶真實身份是第一關，也是最難的一關，主流思路更多的是身份識別手段。本文將以此展開，對以聲紋識別技術為主的人工智能金融反欺詐進行剖析。

我國金融業(yè)務下沉的同時，其風險也在不斷擴張。各類金融機構，無論是銀行、互聯網金融平臺，還是私募基金、保險等，都將面臨愈發(fā)嚴峻的風控挑戰(zhàn)。

與此同時，基于新技術和新場景的詐騙手段不斷升級，軟、硬件攻擊，社會工程學等方式并舉，犯罪分子欺詐能力不斷提升，欺詐方式更具專業(yè)化、智能化，欺詐手段迅速翻新。

在此背景下，反欺詐成為了金融系統中必不可少的一環(huán)。金融反欺詐覆蓋多種不同的場景和業(yè)務。面對新技術、新業(yè)態(tài)催生的復雜環(huán)境，反欺詐也需要結合人工智能等新技術，有針對性地進行防范。

為什么聲紋識別可以應用于人工智能金融反欺詐？

聲紋識別是通過對一種或多種語音信號的特征分析來達到對未知聲音辨別的目的，簡單的說就是辨別某一句話是否是某一個人說的技術。

理論上來說，聲紋就像指紋一樣，基本不會有兩個人具有相同的聲紋特征。聲紋的獨特性主要由兩個因素決定，第一個是聲腔的尺寸，具體包括咽喉、鼻腔和口腔等；第二個是發(fā)聲器官被操縱的方式，發(fā)聲器官包括唇、齒、舌、軟腭及腭肌肉等，他們之間的協作方式是人通過后天與周圍人的交流中隨機學習到的，會逐漸形成自己的特征。

與其他生物特征相比，聲紋識別的應用有一些特性：

1. 蘊含聲紋特征的語音獲取方便、自然，聲紋提取可在不知不覺中完成，因此使用者的接受程度也高；
2. 獲取語音的識別成本低廉，使用簡單，一個麥克風即可，在使用通訊設備時更無需額外的錄音設備；
3. 適合遠程身份確認，只需要一個麥克風或電話、手機就可以通過網路(通訊網絡或互聯網絡)實現遠程登錄；
4. 聲紋辨認和確認的算法復雜度低；
5. 配合一些其他措施，如通過語音識別進行內容鑒別等，可以提高準確率。

聲紋識別金融反欺詐的最大優(yōu)勢：安全與便捷

上述特性，特別是其“非接觸式”、“遠程識別”的優(yōu)勢，使聲紋反欺詐模型在詐騙防范上可以發(fā)揮重要作用。只需要一個麥克風或者電話和手機就可以采集用戶聲紋特征信息，完成身份認證。相比于指紋需要按壓，人臉需要特定設備掃描，聲紋識別技術可以更加方便地用來作為遠程身份確認技術。

此外，相比于其他生物識別技術，聲紋識別技術的“動態(tài)”特征使其在應用安全上獨占優(yōu)勢。

每個人在說話過程中所蘊含的語音特征和發(fā)音習慣幾乎是不可替代的，即使是模仿，也難以改變說話者最本質的發(fā)音特性和聲道特征。

而指紋、人臉等靜態(tài)生理特征，并不能體現出個體的動態(tài)變化，因此很容易出現被盜用等安全問題。例如，當我們驗證指紋時，構成指紋物理紋路的獨特模式被傳感器轉換成數據后，這些數據可以被存儲、共享，甚至修改，為不法分子盜用埋下了伏筆。

至于人臉識別，大街小巷各種攝像頭漫山遍野，手機拍照愈發(fā)清晰，面部生物特征隨時都可能被獲取。

聲紋識別技術在金融反欺詐中的應用流程

聲紋反欺詐模型的業(yè)務流程可以按照如下方式構建和進階：

1. 在登錄申請環(huán)境中，快商通“聲紋識別反欺詐解決方案”要求用戶閱讀一段固定的文字，搜集提取其聲紋特征。此時可以逐步建立聲紋白、灰、黑信用風險明單庫。
2. 后續(xù)客戶再次登錄時，用此次聲紋與之前比對，判斷是否是同一個人申請。如果聲紋與庫中聲紋不一致，可以采取限制其登錄app或增加驗證策略，如人臉識別。
3. 通過關系復雜網絡技術進行關聯人檢驗，識別并逐步建立金融機構聲紋欺詐黑名單。在信審過程中，系統自動將該聲紋與聲紋欺詐黑名單庫中的聲紋做對比。這種方式與指紋識別相似，但機器合成的聲紋，更容易被識別出來，不易偽造。
4. 在積累到一定的聲紋特征數據后，可以在信貸申請環(huán)節(jié)通過聲紋識別匹配技術簡化登錄驗證，用戶只需按照系統要求讀出隨機數字，聲音若與此前聲音特征參數匹配，即可登錄成功。

目前，聲紋反欺詐已經在國內多家大型金融機構落地，中國銀聯、陽光保險集團、太平洋保險等均部署了快商通“聲紋識別反欺詐解決方案”，在電話端實現遠距離、高精度的身份認證與身份反欺詐。只需要一通電話，幾秒鐘時間就能遠距離確定說話人的真實身份。

本文由 @Karin辰 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。