ماروتی ٹیک لیبز کی پلے بک سے کسٹمر کی شناخت اور فراڈ کا پتہ لگانا: ایک بینکنگ کیس اسٹڈی

مہارت کی فراہمی

مصنوعات کی ترقی اور QA

صنعت

بینکنگ

کلائنٹ بریف

کلائنٹ 1985 میں قائم متحدہ عرب امارات کا ایک ممتاز بینکنگ گروپ ہے، جو اپنی متنوع خدمات اور مصنوعات کے لیے جانا جاتا ہے: پرائیویٹ بینکنگ، کمرشل بینکنگ، ویلتھ مینجمنٹ، کارپوریٹ بینکنگ، فارن ایکسچینج، پروجیکٹ فنانس، پراپرٹی مینجمنٹ، اور بہت کچھ۔

متحدہ عرب امارات میں نمبر 1 بینک بننے کی خواہش کے ساتھ، کلائنٹ، جس کے ملازمین کی تعداد 5,000 ہے، 1 ملین سے زیادہ صارفین کو اپنی مصنوعات اور خدمات پیش کرتا ہے۔

پروجیکٹ کا دائرہ کار

کلائنٹ نے صارفین کے سوالات کو حل کرنے اور لین دین کرنے کے لیے انٹرایکٹو وائس رسپانس (IVR) اور ایجنٹ کال روٹنگ کا استعمال کیا۔ موجودہ نظام گاہکوں اور ایجنٹوں کے لیے وقت طلب تھا اور اس نے ممکنہ دھوکہ دہی کی سرگرمیوں کے تناظر میں ایک اہم چیلنج پیش کیا۔

اس چیلنج سے نمٹنے کے لیے، انہوں نے سیکیورٹی کو بڑھانے اور کسٹمر کالز اور لین دین کے دوران کالر کی شناخت کی تصدیق کرنے کے لیے آواز سے چلنے والے نظام کو نافذ کرنے کا فیصلہ کیا۔

کال کرنے والے کی شناخت کی تصدیق ہوجانے کے بعد، کال کرنے والا متعدد بینکنگ خدمات تک رسائی حاصل کرسکتا ہے، جیسے فائدہ اٹھانے والوں کو شامل کرنا، رقم کی منتقلی، اور بہت کچھ - یہ سب کچھ صوتی احکامات کے ذریعے۔

Maruti Techlabs اور کلائنٹ کے درمیان ہونے والی بات چیت کی بنیاد پر، دونوں ٹیموں نے دائرہ کار کو کم کر دیا، جس میں درج ذیل کا احاطہ کیا گیا ہے۔

• سیکیورٹی اور تقریر کی توثیق کی کامیابی کی شرح کو بہتر بنانے کے لیے صوتی بائیو میٹرکس کا استعمال کریں۔
• ایک ایسا پلیٹ فارم ڈیزائن کریں جو تمام برانچ ٹرانزیکشنل سرگرمیوں کی طرح مستقبل میں آواز کی شناخت کے انضمام کی سہولت فراہم کرے۔
• کال روٹنگ کو خودکار بنائیں اور کسٹمر کے تجربے کو بڑھاتے ہوئے کال سینٹر ایجنٹس کے کام کا بوجھ کم کرنے کے لیے عام کسٹمر کی درخواستیں

چیلنج

بینکوں کے لیے یہ معیاری عمل ہے کہ وہ خدمات پیش کرنے سے پہلے اپنے کسٹمر ڈیو ڈیلیجنس (KYC) کا عمل کریں۔ KYC کے عمل میں بنیادی طور پر دستاویز کی تصدیق شامل ہے، جیسے یوٹیلیٹی بل، ایڈریس کی تصدیق، اور بائیو میٹرک تصدیق۔ لہذا، ایجنٹوں کے لیے انکوائری یا درخواست کے لیے کال کی تفصیلات جاننا آسان ہے۔

تاہم، ایجنٹوں کے لیے کال کے دوسری طرف سے بات کرنے والے شخص کی شناخت کا تعین کرنا مشکل ہے۔ اس مشکل کی وجہ سے، کسٹمر کی تصدیق کے عمل نے حقیقی صارفین کے خلاف دھوکہ بازوں کی شناخت کے لیے فول پروف نظام پیش کیے بغیر ایجنٹوں کا وقت ضائع کیا۔

آج دھوکہ بازوں کے پاس گاہک کی شناخت اور خفیہ معلومات جاننے کے لیے بہت سے حربے ہیں۔ کلائنٹ بینک سے متعلقہ لین دین کے لیے محفوظ اور تیز تر ذرائع پیش کرنے کے لیے خودکار آواز کی شناخت متعارف کروانا چاہتا تھا۔

کلیدی اہداف ایسے چیلنجوں پر قابو پانا تھے جیسے کالز پر صارفین کی تصدیق کرنے کے لیے ٹرن آراؤنڈ ٹائم (یعنی 45-60 سیکنڈز/کسٹمر) کو کم کرنا، PIN کی تصدیق کے بجائے آسانی سے آواز کی تصدیق کی پیشکش، اور سوشل انجینئرنگ کے ذریعے صارفین کی معلومات سے سمجھوتہ کرنے سے دھوکہ دہی کے خطرات کو کم کرنا۔ جعل سازی

حل

غیر فعال آواز کی بایومیٹرکس آواز کی شناخت کی ٹیکنالوجی سے فائدہ اٹھاتی ہے تاکہ غیر فعال یا قدرتی طور پر بولنے پر افراد کو ان کی منفرد آواز کی خصوصیات کی بنیاد پر شناخت کیا جا سکے۔ اس مقصد کو حاصل کرنے کے لیے، ہماری ٹیم نے ایک ویب پورٹل ڈیزائن کیا ہے جو صارفین سے وائس پاس بنانے، IVR پر وائس پاس کا اندراج کرنے، اور گاہک کا وائس پرنٹ تیار ہونے کے بعد رجسٹر کرنے کے لیے رضامندی حاصل کرے گا۔

ہم نے ایک دو حصوں کا حل ڈیزائن کیا ہے جس میں وائس پرنٹس مینجمنٹ پورٹل اور دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کی درخواست شامل ہے۔ یہاں نافذ کردہ حل کا ایک مختصر جائزہ ہے -

1. وائس بائیو میٹرک اندراج

انسانی کان ان لطیف خصلتوں کو نہیں جان سکتے جو انسانی آواز کو پہچاننے میں مدد کرتے ہیں۔ لیکن مصنوعی ذہانت سے چلنے والے بائیو میٹرک حل آسانی سے ایسا کر سکتے ہیں۔ اس حل کو ڈیزائن کرنے کے لیے، ہم نے ایک آواز کی شناخت کا پلیٹ فارم تعینات کیا ہے جو ڈیٹا بیس میں محفوظ کردہ ایک غیر فعال وائس پرنٹ کے ساتھ کالر کی آواز کا موازنہ کرتا ہے۔

ایک غیر فعال وائس پرنٹ پلیٹ فارم کے ساتھ ابتدائی تعامل کے دوران تخلیق کردہ صارف کی آواز کا ایک ریاضیاتی تاثر ہے۔ ایک بار جب گاہک کی حقیقی وقت کی آواز ڈیٹا بیس میں غیر فعال وائس پاس سے مماثلت پا لیتی ہے، تو پلیٹ فارم ایجنٹ کو مطلع کرتا ہے کہ کال کرنے والے کی تصدیق ہو چکی ہے۔

ہم نے فونکسیا (ایک آواز کی بایومیٹرک اور اسپیچ ریکگنیشن سافٹ ویئر) کا استعمال کرتے ہوئے آواز کی شناخت کا حل نافذ کیا۔ نئے اسپیکرز کے ساتھ ہمارا اولین کام ان کی آواز کے نمونوں کو ڈیٹا بیس میں شامل کرنا تھا تاکہ ان کی شناخت کی جا سکے اور آخر کار آواز کی مدد سے چلنے والے سیلف سروس ماڈل کی تربیت کے لیے ان کا فائدہ اٹھایا جا سکے۔

آواز کی شناخت اور اندراج کے عمل کو ڈیزائن کرنے میں درج ذیل اقدامات شامل ہیں:

1. ایجنٹ کو ایک مخصوص نمبر سے کال موصول ہوتی ہے۔
2. سسٹم چیک کرتا ہے کہ آیا یہ پہلے سے موجود رابطہ ہے یا نیا کال کرنے والا۔
3. سسٹم موجودہ رابطے کے لیے آڈیو کی جانچ کرتا ہے اور رجسٹرڈ وائس بائیو میٹرک سے اس کا موازنہ کرتا ہے۔
4. اگر آواز رجسٹرڈ غیر فعال آواز کے بائیو میٹرک سے مماثل ہے، تو صارف کو بینک خدمات تک رسائی حاصل کرنے کی تصدیق کی جاتی ہے۔
5. اگر سسٹم کال کرنے والے کی تصدیق نہیں کرتا ہے، تو سسٹم ایجنٹ کو سیکیورٹی سوالات پوچھنے کے لیے رہنمائی کرتا ہے۔
6. صارفین کی توثیق کی جاتی ہے اگر وہ حفاظتی سوالات کا صحیح جواب دیتے ہیں۔ بصورت دیگر، سسٹم کال کرنے والے کو دھوکہ دہی کے طور پر نشان زد کرتا ہے۔
7. غیر رجسٹرڈ غیر فعال وائس پرنٹ کے ساتھ نئے بولنے والوں کو اندراج کے لیے رضامندی کے لیے کہا جاتا ہے۔
8. ایجنٹ کسٹمر ID کا مشاہدہ کرتے ہیں اور ITQAN CRM پر اندراج کے لیے رضامندی دیتے ہیں۔
9. فونکسیا کا استعمال کرتے ہوئے 20 سیکنڈ کی آواز کا نمونہ جمع کریں۔
10. آواز کے نمونے کو اسپیکر کے ٹیب میں اندراج کرنے کے لیے جمع کردہ صوتی پرنٹ ایڈمن کو بھیج دیا جاتا ہے۔
11. ایڈمن اندراج کے وقت اسپیکر ID اور وائس پرنٹ ID تفویض کرتا ہے۔
12. سپیکر ٹیب میں کسٹمر آئی ڈی (CID)، رجسٹرڈ فون نمبر، پہلا اور آخری نام، وائس پرنٹ آئی ڈی، اور وائس پرنٹ کی حیثیت (ایکٹو-غیر فعال-مقفل) شامل ہے۔
13. منتظم CID، وائس پرنٹ کی حیثیت، تخلیق کی تاریخ، اور آخری استعمال کی تاریخ کا استعمال کرتے ہوئے کسی خاص وائس پرنٹ کو ترتیب دے سکتا ہے یا تلاش کر سکتا ہے۔
14. اسپیکر کا ٹیب بینک کی خفیہ تفصیلات کی عکاسی نہیں کرتا جیسے اکاؤنٹ نمبر، تصدیقی سوالات کے جوابات، پتے وغیرہ۔

2. فراڈ کا پتہ لگانا

دھوکہ بازوں کے پاس چالوں سے بھرا ایک بیگ ہوتا ہے جو کسٹمر کیئر کے سب سے تجربہ کار نمائندوں کو بھی دھوکہ دے سکتا ہے۔ زیادہ تر ایجنٹوں کے لیے، یہ سمجھنا مشکل ہے کہ وہ دھوکہ دہی کا شکار ہو رہے ہیں۔

صوتی پورٹل کال کرنے والے کی آواز سے زبانی اشارے سیکھے گا، غیر فعال آواز کے بائیو میٹرکس سے محفوظ کردہ صوتی نمونے میں منفرد خصوصیات کے ساتھ اس کا موازنہ کرے گا، اور کال کے مشتبہ برتاؤ کے بارے میں ایجنٹ کو آگاہ کرے گا۔

کسی بھی مشکوک کال کرنے والوں کو ایک الگ ذخیرہ میں شامل کیا جائے گا۔ یہ صوتی پرنٹس آخرکار آواز کی شناخت کے ماڈل کو اس بات کی تعلیم دینے کے لیے استعمال کیے جائیں گے کہ مستقبل میں اسی طرح کے تعاملات کو کیسے نشان زد اور نشان زد کیا جائے۔

مواصلات اور تعاون

ان کے پراجیکٹ کی ضروریات کو سمجھنے کے لیے ہماری وابستگی، حل کی طرف نقطہ نظر، اور عمل درآمد، چیٹ بوٹ اور لائیو چیٹ پروجیکٹ کے لیے ہماری سابقہ مصروفیت کے ساتھ، کلائنٹ کے لیے ہمارے ساتھ دوبارہ شراکت کرنے کی راہ ہموار ہوئی۔

پروجیکٹ کی ٹائم لائن کا ابتدائی تخمینہ 3 ماہ تھا، لیکن کلائنٹ کی بڑھتی ہوئی ضروریات کی وجہ سے اسے 4 ماہ تک بڑھا دیا گیا۔

ترقی کا مرحلہ ایک وسیع جائزہ کا اشتراک کرنے کے لیے ہفتہ وار ملاقاتوں کے ساتھ شروع ہوا، جس کے بعد دونوں ٹیموں کے درمیان تفصیلی ہم آہنگی کو یقینی بنانے کے لیے روزانہ اسکرم میٹنگز میں تبدیل ہو گیا۔

ہم نے انجینئرز کی ایک سرشار ٹیم تعینات کی

• بیک اینڈ انجینئرز
• فرنٹ اینڈ انجینئرز
• QA انجینئرز
• ٹیکنیکل لیڈ

ہماری ترقیاتی ٹیم ایک کامیاب پروجیکٹ کے لیے کلائنٹ کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ہنر مند، بات چیت کرنے والی، اور موافقت پذیر تھی۔

ہم نے پیشرفت کی نگرانی کے لیے روزانہ اسٹینڈ اپ میٹنگز منعقد کیں اور فیچر رول آؤٹس، کلائنٹ کے سوالات، اور سپرنٹ جائزوں کے لیے Microsoft ٹیموں کا استعمال کیا، جس میں روزمرہ کے مواصلات کا انتظام سلیک کے ذریعے کیا جاتا ہے۔

ہم نے شفاف پیش رفت سے باخبر رہنے، پیداواری صلاحیت کو بڑھانے اور پراجیکٹ کے اہداف اور ڈیلیوری ایبلز کو مؤثر طریقے سے پورا کرنے کے لیے عمل کو ہموار کرنے کے لیے جیرا کا استعمال کیا۔

ٹیکنالوجی اسٹیک

نتائج

ماروتی ٹیک لیبز کے ذریعہ تیار کردہ وائس پورٹل نے ہمارے کلائنٹ کو حقیقی وقت میں آواز سے چلنے والے تحفظ اور لین دین کی خدمات کی پیشکش کرکے کافی فائدہ پہنچایا۔ اس تبدیلی کے نتیجے میں پہلی کال ریزولوشن کی شرح میں 36% غیر معمولی اضافہ اور صارفین کے اطمینان کے اسکور میں 52% کا متاثر کن اضافہ ہوا ہے۔

• غیر فعال آواز کی بایومیٹرک شناخت کے ساتھ آسان تصدیق، پاس ورڈز یا اہم جملے یاد رکھنے کی ضرورت کو ختم کرنا۔

• ذاتی نوعیت کی مبارکبادیں، اپوائنٹمنٹ شیڈولنگ، لین دین میں مدد، شکایت کا حل، اور بہت کچھ پیش کر کے کسٹمر کے تعامل کو ہموار کیا۔

• کلائنٹس اور کمپنیوں کے خفیہ ڈیٹا کی حفاظت کے لیے دور سے کام کرنے والے ایجنٹوں کے لیے ریموٹ شناخت کی تصدیق متعارف کرائی گئی۔

  
  

کلائنٹ نے کسٹمر کال ہینڈلنگ کو بہتر بنانے کے لیے ایک محفوظ AI سے چلنے والی آواز پر مبنی نظام اپنایا۔ اس حل نے ان کے کاموں میں نمایاں طور پر بہتری لائی ہے، جو کسٹمر سروس اور اطمینان کو بڑھانے میں اس کی تاثیر کی مثال ہے۔ خالص نتیجہ اینٹی فراڈ اقدامات اور خودکار تصدیقوں کی مضبوطی رہا ہے، جس نے مجموعی طور پر صارفین کے تجربے میں نمایاں اضافہ دیکھا ہے۔

ہماری ترقی کا عمل

ہم ایک اعلیٰ پروٹو ٹائپ بنانے کے لیے Agile، Lean، اور DevOps کے بہترین طریقوں کی پیروی کرتے ہیں جو آپ کے صارفین کے خیالات کو تعاون اور تیزی سے عمل میں لاتے ہیں۔ ہماری اولین ترجیح فوری ردعمل کا وقت اور رسائی ہے۔

ہم واقعی آپ کی توسیعی ٹیم بننا چاہتے ہیں، لہذا باقاعدہ میٹنگز کے علاوہ، آپ اس بات کا یقین کر سکتے ہیں کہ ہماری ٹیم کا ہر رکن ایک فون کال، ای میل، یا پیغام دور ہے۔

Maruti Techlabs کا انتخاب کیوں کریں؟

کلائنٹ آواز کی شناخت کی ٹیکنالوجی کے ساتھ کام کرنے میں مہارت اور تجربے کے ساتھ ایک پارٹنر لانا چاہتا تھا۔ ہمارے فائدے کے لیے، ہم نے پہلے ان کے ایک پروجیکٹ کے لیے چیٹ بوٹ حل بنانے اور کامیابی کے ساتھ فراہم کرنے میں تعاون کیا تھا۔

RFI مرحلہ مکمل کرنے پر، ہمیں RFP کے لیے یونان اور ہندوستان کے پانچ دیگر پروڈکٹ ڈویلپمنٹ پارٹنرز میں شامل کیا گیا۔ RFI اور RFP کے اندر طے شدہ اہلیت کے معیار سے باہر، Maruti Techlabs کو اسی طرح کے حل، گاہک کے حوالہ جات، اور خود گاہکوں کے ساتھ دیرینہ تعلقات بنانے میں اس کے سابقہ متعلقہ تجربے کی وجہ سے شارٹ لسٹ کیا گیا تھا۔

پہلا مقصد ایک تفصیلی دریافت کا مرحلہ ہونے کے ساتھ، ہم نے کلائنٹ کی تکنیکی، فنکشنل، اور کاروباری ضروریات کو جامع طور پر سمجھا۔ پروجیکٹ کی پوری تفصیل کو واضح اور منظم انداز میں دستاویزی شکل دی گئی، جس سے ہمارے کلائنٹ پر ایک مثبت تاثر پڑا۔ نتیجے کے طور پر، انہوں نے ترقی کے مرحلے کے ساتھ آگے بڑھنے کا فیصلہ کیا.