Ідентифікація клієнтів і виявлення шахрайства від Maruti Techlabs' Playbook: A Banking Case Study

Надано експертизу

Розробка продукту та контроль якості

Промисловість

Банківська справа

Короткий опис клієнта

Клієнтом є відома банківська група в ОАЕ, заснована в 1985 році, відома своїми різноманітними послугами та продуктами: приватні банківські послуги, комерційні банківські послуги, управління капіталом, корпоративні банківські послуги, іноземна валюта, проектне фінансування, управління майном тощо.

Маючи прагнення стати банком №1 в ОАЕ, клієнт із 5000 співробітників пропонує свої продукти та послуги понад 1 мільйону клієнтів.

Обсяг проекту

Клієнт використовував інтерактивну голосову відповідь (IVR) і маршрутизацію викликів агента, щоб відповідати на запити клієнтів і проводити транзакції. Існуюча система забирала багато часу для клієнтів і агентів і становила значну проблему з точки зору потенційних шахрайських дій.

Щоб обійти цю проблему, вони вирішили запровадити систему з підтримкою голосу для підвищення безпеки та перевірки особи абонентів під час дзвінків клієнтів і транзакцій.

Після підтвердження особи абонента він може отримати доступ до багатьох банківських послуг, таких як додавання бенефіціарів, грошові перекази тощо за допомогою голосових команд.

На основі обговорень між Maruti Techlabs і клієнтом обидві команди звузили сферу, яка охоплювала наступне:

• Використовуйте голосову біометрику, щоб підвищити рівень безпеки та успішної автентифікації мовлення
• Створіть платформу, яка сприятиме майбутній інтеграції розпізнавання голосу, як і всі транзакційні дії філій
• Автоматизуйте маршрутизацію викликів і звичайні запити клієнтів, щоб зменшити робоче навантаження на агентів колл-центру та покращити взаємодію з клієнтами

Виклик

Стандартною практикою для банків є проведення процесу належної перевірки клієнтів (KYC), перш ніж пропонувати послуги. Процес KYC в основному включає перевірку документів, таких як рахунки за комунальні послуги, перевірку адреси та біометричну перевірку. Отже, агентам легко дізнатися особливості дзвінка для запиту чи запиту.

Однак агентам складно визначити особу особи, яка розмовляє з іншого боку розмови. Через цю скруту процес автентифікації клієнта забирав час агентів, не пропонуючи надійної системи для ідентифікації шахраїв проти справжніх клієнтів.

Сьогодні шахраї мають численні тактики, щоб дізнатися особу клієнта та конфіденційну інформацію. Клієнт хотів запровадити автоматичне розпізнавання голосу, щоб запропонувати безпечніші та швидші засоби проведення банківських операцій.

Основними цілями були подолання таких проблем, як скорочення часу виконання (тобто 45-60 секунд на клієнта) для автентифікації клієнтів під час дзвінків, пропонування легкої голосової автентифікації замість автентифікації PIN-коду та зменшення ризиків шахрайства через скомпрометовану інформацію про клієнта за допомогою соціальної інженерії та фішинг.

Рішення

Пасивна голосова біометрія використовує технологію розпізнавання голосу для ідентифікації людей на основі їхніх унікальних вокальних характеристик під час пасивної чи природної мови. Щоб досягти цього, наша команда розробила веб-портал, який запитував би згоду клієнтів на створення голосової перепустки, реєстрації голосової перепустки в IVR та реєстрації клієнта після створення голосового відбитка.

Ми розробили рішення з двох частин, яке охоплює портал керування голосовими відбитками та програму для виявлення шахрайства. Ось короткий огляд реалізованого рішення –

1. Голосова біометрична реєстрація

Людське вухо не може сприймати тонкі риси, які допомагають розпізнати людський голос. Але біометричні рішення на базі штучного інтелекту можуть зробити це без зусиль. Для розробки цього рішення ми розгорнули платформу розпізнавання голосу, яка порівнює голос абонента з пасивним голосовим відбитком, що зберігається в базі даних.

Пасивний голосовий відбиток — це математичне враження від голосу клієнта, створене під час початкової взаємодії з платформою. Коли голос клієнта в режимі реального часу знаходить збіг із пасивним голосовим проходом у базі даних, платформа повідомляє агенту, що абонента перевірено.

Ми реалізували рішення для розпізнавання голосу за допомогою Phonexia (програмне забезпечення для біометрії та розпізнавання мовлення). Наше головне завдання щодо нових динаміків полягало в тому, щоб додати зразки їхніх голосів до бази даних, щоб ідентифікувати їх і, зрештою, використати їх для навчання моделі самообслуговування з голосовою допомогою.

Розробка процесу голосової ідентифікації та реєстрації включала такі кроки:

1. Агент отримує дзвінок з певного номера.
2. Система перевіряє, чи це вже наявний контакт чи новий абонент.
3. Система перевіряє аудіо для наявного контакту та порівнює його із зареєстрованим біометричним голосом.
4. Якщо голос збігається із зареєстрованим пасивним біометричним голосом, користувач проходить автентифікацію для доступу до банківських послуг.
5. Якщо система не автентифікує абонента, система запропонує агенту поставити питання безпеки.
6. Користувачі аутентифікуються, якщо вони правильно відповідають на питання безпеки; інакше система позначає абонента як шахрая.
7. Нові динаміки з незареєстрованим пасивним роздруківкою запитують згоду на реєстрацію.
8. Агенти спостерігають за ідентифікатором клієнта та дають згоду на реєстрацію в ITQAN CRM.
9. Зберіть 20-секундний зразок голосу за допомогою Phonexia.
10. Зібраний голосовий відбиток передається адміністратору для реєстрації зразка голосу на вкладці доповідача.
11. Під час реєстрації адміністратор призначає ідентифікатор динаміка та ідентифікатор голосового відбитка.
12. Вкладка динаміка містить ідентифікатор клієнта (CID), зареєстрований номер телефону, ім’я та прізвище, ідентифікатор голосового відбитка та статус голосового відбитка (Активний-Неактивний-Заблоковано).
13. Адміністратор може сортувати або шукати певний голосовий відбиток, використовуючи CID, статус голосового відбитка, дату створення та дату останнього використання.
14. На вкладці доповідача не відображаються конфіденційні банківські реквізити, такі як номери рахунків, відповіді на запитання автентифікації, адреси тощо.

2. Виявлення шахрайства

У шахраїв повний мішок хитрощів, які можуть ввести в оману навіть найдосвідченіших представників служби підтримки клієнтів. Для більшості агентів важко усвідомити, що вони стали жертвами шахраїв.

Голосовий портал дізнавався б словесні підказки з голосу абонента, порівнював би його з унікальними рисами у зразку голосу, збереженому з біометрії пасивного голосу, і сповіщав агента про підозрілу поведінку дзвінка.

Будь-які підозрілі абоненти будуть додані до окремого сховища. Ці відбитки голосу в кінцевому підсумку використовуватимуться для навчання моделі розпізнавання голосу тому, як виявляти та позначати подібні майбутні взаємодії.

Спілкування та співпраця

Наше прагнення зрозуміти вимоги їхніх проектів, підхід до рішень і впровадження в поєднанні з нашою попередньою залученістю до чат-бота та проекту живого чату проклали шлях для клієнта знову співпрацювати з нами.

Початкова оцінка терміну реалізації проекту становила 3 місяці, але її було продовжено до 4 місяців через зміну потреб клієнта.

Етап розробки розпочався з щотижневих зустрічей, щоб поділитися широким оглядом, а потім перейшов на щоденні scrum-зустрічі для забезпечення детальної координації між обома командами.

Ми розгорнули спеціальну команду інженерів, яка охоплює:

• Інженери серверної частини
• Інженери фронтенду
• Інженери з якості
• Технічний керівник

Наша команда розробників була кваліфікованою, комунікабельною та здатною адаптуватися до потреб клієнта для успішного проекту.

Ми проводили щоденні зустрічі для моніторингу прогресу та використовували Microsoft Teams для розгортання функцій, запитів клієнтів і спринт-переглядів, а повсякденне спілкування керувалося через Slack.

Ми використовували Jira для прозорого відстеження прогресу, підвищення продуктивності та оптимізації процесів для ефективного досягнення цілей проекту та результатів.

Стек технологій

Результати

Голосовий портал, розроблений компанією Maruti Techlabs, приніс значну користь нашому клієнту, пропонуючи голосовий захист у реальному часі та транзакційні послуги. Ця трансформація призвела до вражаючого збільшення на 36% показника вирішення першого виклику та вражаючого підвищення показника задоволеності клієнтів на 52%.

• Спрощена автентифікація з пасивним біометричним розпізнаванням голосу, що усуває необхідність запам’ятовувати паролі чи критичні фрази.

• Спрощено взаємодію з клієнтами, пропонуючи персоналізовані привітання, планування зустрічей, допомогу в транзакціях, вирішення скарг тощо.

• Запроваджено віддалену перевірку особи для агентів, які працюють віддалено, щоб захистити конфіденційні дані клієнтів і компаній.

  
  

Клієнт застосував захищену голосову систему на основі штучного інтелекту для оптимізації обробки дзвінків клієнта. Це рішення значно покращило їхню діяльність, демонструючи його ефективність у підвищенні рівня обслуговування та задоволеності клієнтів. Кінцевим результатом стало посилення ініціатив по боротьбі з шахрайством і автоматизованих перевірок, що значно покращило загальний досвід клієнтів.

Наш процес розробки

Ми дотримуємося найкращих практик Agile, Lean і DevOps, щоб створити чудовий прототип, який реалізує ідеї ваших користувачів завдяки співпраці та швидкому виконанню. Наш головний пріоритет – швидка реакція та доступність.

Ми справді хочемо бути вашою розширеною командою, тож окрім регулярних зустрічей, ви можете бути впевнені, що кожен із наших членів команди знаходиться на відстані одного телефонного дзвінка, електронного листа чи повідомлення.

Чому варто вибрати Maruti Techlabs?

Клієнт хотів залучити партнера, який має знання та досвід роботи з технологією розпізнавання голосу. На нашу користь, ми раніше співпрацювали над створенням і успішним впровадженням рішення чат-бота для одного з їхніх проектів.

Після завершення етапу RFI ми потрапили до короткого списку серед п’яти інших партнерів із розробки продукту з Греції та Індії для RFP. Крім кваліфікаційних критеріїв, встановлених у RFI та RFP, Maruti Techlabs увійшла до короткого списку через її попередній відповідний досвід створення подібних рішень, рекомендації клієнтів і давні відносини з самими клієнтами.

Першою метою була фаза детального відкриття, ми всебічно зрозуміли технічні, функціональні та бізнес-вимоги клієнта. Весь проект був ретельно задокументований у чіткій та структурованій формі, що залишило позитивне враження на нашого клієнта. У результаті вони вирішили продовжити фазу розробки.