据工行官方数据,第一批信用卡声纹反欺诈场景于2020年6月在北京、湖北、四川、陕西4家分行上线,投产上线仅一周,累计交易逾万笔,成功防堵欺诈数十笔,挽回经济损失数十万元。值得注意的是,工行采用的声纹识别技术,是来自深圳一家人工智能(AI)初创企业……

随着科学技术发展,银行业传统的风险领域正由信贷、柜面、外部盗抢,向线上化、智能化电子银行业务延伸。比如,有贷款或办理信用卡需求的人越来越多,银行为了在贷款审批环节增加风控维度,降低不良贷款贷出的风险,往往对那些有欺诈风险的客户在贷前审批环节就采取拒绝措施。

那么如何精准识别这些风险客户呢?面对新技术、新业态催生的复杂环境,反欺诈也需要结合人工智能(AI)等新技术,有针对性地进行防范。

工商银行声纹反欺诈,开创风控新模式

近期,素有“宇宙行”之称的中国工商银行率先攻克电话信道声纹识别难题,首创性地将声纹识别技术应用于信用卡反欺诈,在银行业开创风险管控新模式。

金融科技在生物识别技术与人工智能技术的双重加持下,正快速推动大行智慧化转型。与其他生物识别方式相比,声纹的主要优势体现在采集设备便宜、非接触式、不易仿冒、可并发识别。特别是今年新冠疫情强大冲击下,其“非接触式”、“远程识别”的特点,使声纹反欺诈模型在诈骗防范上可以发挥重要作用。

据工行官方数据,第一批信用卡声纹反欺诈场景于2020年6月在北京、湖北、四川、陕西4家分行上线,投产上线仅一周,累计交易逾万笔,成功防堵欺诈数十笔,挽回经济损失数十万元。

在电话银行办理信用卡或信贷业务登录申请环节,工行在明示并征询客户同意后,注册客户声纹信息。将采集好的声纹数据进行预处理(语音增强、降噪、活体检测),并将合格的声纹导入声纹引擎进行建模,注册为声纹模型存入声纹库。后续更可以逐步建立声纹白、灰、黑信用风险名单库,将历史已确认不良记录的用户录音,提取特征后归为黑名单声纹库。

当客户通过电话银行,在线上办理信用卡申请、启卡、尽调环节接通语音服务后,无感完成声纹1:1用户身份确认,保证业务安全,杜绝木马盗取密码和指纹数据风险;

业务授权确认时,通过声纹1:N辨认,搜索黑名单声纹库,将识别具有相同声纹但登记了不同身份信息的可疑人员进行备注,供客户经理参考。出现高风险提示时,银行可以结合客户其他资信条件,允许人工复核综合考量,防范欺诈风险,缩短业务办理时间,提升客户体验。

工商银行在金融体系中以敢于科技创新闻名。早在2013 年,就在网点实现柜员的指纹授权与身份认证;2015年,还运用神经网络模型防范客户欺诈,实时判断电子银行每笔交易的欺诈风险,有效防范了客户资金损失; 2016 年投产了新一代智能机器人产品(小i),并将人脸识别技术在智能网点辅助审核流程中进行了试点应用。与此同时,2016 年工行还组建了人工智能研究团队,聚焦人工智能相关理论体系研究,并探索人工智能相关技术在信贷风险控制等领域的验证应用。

坚持基于客户需求,实施科技引领发展战略,工行一直大力推进金融科技创新研发,加速推动自主创新成果在业务及服务领域的转化应用。如今率先应用声纹技术提升风控水平,有力地推动了银行风险管理的加强,实现了金融科技优势向业务发展动力和客户服务能力的有效转化,也足见其在创新科技的应用上敢为人先的魄力,以及为全球金融科技的发展树立标杆的实力。

AI初创企业成独家技术供应商

值得注意的是,工行采用的声纹识别技术,是来自深圳一家人工智能(AI)初创企业深圳市声扬科技有限公司(VoiceAI,以下简称“声扬科技”)。

2018年10月,中国人民银行发布《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范》,标志着“三高一低”(高准确性、高安全性、高便利性、低成本)的声纹识别技术将在金融等对“安全”高度重视的领域开始普及。

而早在2017年5月,声扬科技就发布了专为金融机构客户打造的FinVoice智能语音认证系统(下文简称FinVoice系统),并率先通过了中国人民银行“金融科技产品”认证检测。

据了解,工商银行的科技实力一直处于同业领跑地位,对于入围供应商一向有着极高的技术标准和服务要求。声扬科技最后突围而出成为唯一供应商,技术实力和综合服务能力可见一斑。

声纹 vs 其他生物识别技术

据介绍,声纹是一种可用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。声音中包含能表征和标识说话人声音特征,以及基于声音特征多建立的语音模型的总称,声纹识别就是通过辨识声纹特征识别说话人身份的过程。

研究表明,声纹与指纹、人脸、虹膜等生物特征类似,具有唯一性和稳定性,每个人说话时声音特征(音调、响度、音色)和发音习惯几乎独一无二,通过电声学仪器(音频分析仪)可测量并分析每个人的声波频谱都不尽相同,运用声纹作为身份认证方式具有唯一性和稳定性。

声纹与其他生物特征识别因子对比特点如下:

据声扬科技介绍,公司首席科学家张伟彬博士、CTO陈东鹏博士带领的研发团队,应用深度神经网络(DNN)算法,自研Attention-based R-CNN, DPNN, DHNN等底层算法,申请了数十项专利,其声纹识别在实际应用中准确率更高达99.5%以上。对于使用录音、合成语音等攻击手段,声扬科技的活体检测算法也能很好地将其识别出来。

不过,目前声纹识别技术还处于应用的早期阶段,有许多问题需要进一步优化,例如:

1) 高噪声环境下声纹识别的鲁棒性:声音在空气介质中传播容易受到周围环境的噪声(如风扇噪声、汽车发动机噪声、音乐、周围其他人的声音等等)的干扰,导致声纹识别系统的鲁棒性急剧下降。

2)跨信道声纹识别问题:传统的声纹识别算法,要求注册和验证的语音都来自同一个采集信道(比如都是电脑麦克风采集或者手机采集),这导致了声纹识别技术无法在很多场景下使用。

3)极短语音声纹识别:传统的声纹识别引擎,需要用户说几分钟的语音用于验证,用户体验极差。

据声扬科技介绍,公司已经针对上述难点实现技术突破。未来随着5G、大数据、云计算等新技术发展将愈加成熟,以及互联网大厂的入场,声纹识别一定会在金融、公安等领域中发挥越来越重要的作用。

责编:Luffy Liu

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