聲紋識別模型在金融反欺詐的應用


來源:金科應用研院    作者:Jackie Liang    2019-8-28 10:20

在信用風險與欺詐風險的防范中,信用風險統一采取“溫和”模式,在綜合考量監管、收益與風險的平衡下進行風險決策。而對于具有欺詐風險的客戶,風控策略則是“以暴制暴”,在貸前審批環節就盡可能的將其拒之門外。

在之前一篇微表情反欺詐模型特征解析及應用文章中有講到如何從微表情視頻中提取一些風險警示特征,并將其應用到貸前申請和反欺詐評分卡模型中。

對于微表情反欺詐模型,從應用角度來看,不僅需要提取解析視頻特征,還需要具備一定的微表情分析專業能力。雖然微表情分析目前從國際發展來看已經相對成熟和專業,但由于此類專業對分析人員的經驗和學術能力要求極高,往往只有國家刑偵等機構會聘請微表情分析專家。對于一般金融機構,微表情分析難度和模型精準性還有待未來繼續提升。

反觀,對于聲紋識別和將其運用于黑中介欺詐防范,目前也同視頻解析技術一樣,開始應用于貸前反欺詐。但不同于微表情反欺詐模型,聲紋識別反欺詐模型不需要跨行業專業經驗,更易用且精準度高。

接下來,我將為讀者朋友們分享一些關于聲紋識別模型在金融反欺詐的一些應用。

黑中介介紹

黑中介欺詐識別

在應用任何技術之前,我們首先需要明確應用的目的是什么。聲紋識別技術的應用主要在于識別黑中介欺詐團伙。

在金融中介里,按照風險等級可以分為白、灰、黑中介三種。其中白中介可以認為是金融機構信貸產品外部業務員,白中介只會告知借貸流程和所需資料,按照正規操作幫助申請者借貸;而灰中介則會幫助一些資質欠佳的客戶包裝資料,收取合理的手續費,廣義上也可以認為是合法的助貸;黑中介則會通過各種手段取得客戶信任,騙取客戶的前期費用。要么最終沒有幫其申請貸款,要么就會購買個人身份證銀行卡,用來攻擊平臺申請貸款,也就是偽冒身份申請貸款。黑中介的行為構成了欺詐,屬于違法行為。

在金融小額信貸行業,大部分壞賬來源于黑中介主導的產業鏈式詐騙。如何在審批環節及時鑒別出黑中介,成為降低金融機構壞賬率的關鍵因素。

聲紋識別反欺詐模型

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。黑中介有多種偽造用戶身份的辦法,單一的身份識別手段無法有效地解決問題,新的思路是結合更多的身份識別手段。聲音,作為一種標識個人身份的特征,越來越受到重視。

已有研究表明在某些特點的環境下聲紋可以用來作為有效的證據。美國聯邦調查局對2000例與聲紋相關的案件進行統計,利用聲紋作為證據只有0.31%的錯誤率。

聲紋反欺詐模型的業務流程可以按照如下方式構建和進階:

1.在信貸產品登錄申請環境中,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,可以在信貸申請環節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。

與其他方式相比,聲紋的主要優勢體現在采集設備便宜、非接觸式、不易仿冒、可并發識別。特別是其“非接觸式”、“遠程識別”的特點,使聲紋反欺詐模型在詐騙防范上可以發揮重要作用。

聲紋識別反欺詐模型可以提升之處

目前聲紋識別技術還處于發展早期階段,有許多問題需要解決,包括噪音環境下的識別準確率低,采集設備多樣造成的聲紋差別,以及被識別者口音變化的影響。

雖然聲紋識別技術目前仍有很多需要克服的困難,但我相信,聲紋識別在金融反欺詐中的應用,一定會對欺詐風險的防范起到助力作用。金融安全環境,由我們共同維護。

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