Na stránkách Zpráva společnosti Pindrop o hlasovém zpravodajství a bezpečnosti v roce 2025 uvádí, že počet pokusů o podvody v kontaktních centrech v roce 2024 vzrostl o více než 1 300%.
Není to ani překvapivé, protože nástroji pro klonování hlasu stačí pouhé tři sekundy zdrojového zvuku, aby vytvořil přesvědčivou repliku jakéhokoli mluvčího.
Také, 68% zákazníků obrátit na telefonní hovor, když mají problém a potřebují pomoc. Tento objem skutečných volajících s vysokým zájmem představuje jádro toho, čemu mají kontaktní centra sloužit.
Skripty sociálního inženýrství a hlasy naklonované umělou inteligencí se však do vašeho kontaktního centra dostávají stejným kanálem jako vaši loajální zákazníci.
Ověřování volajícího odděluje dvě skupiny přijatých hovorů. Správná volba znamená, že chráníte svůj kanál služeb zákazníkům, aniž byste zhoršili kvalitu služeb pro skutečné volající.
V tomto blogu se budeme zabývat tím, jak by mělo vypadat ověřování volajících v kontaktních centrech v roce 2026.
Klíčové poznatky
- Ověřování pravosti volajícího v roce 2026 se musí bránit proti nárůstu počtu pokusů o podvodné volání o 1 300%, a to ověřováním původu telefonního čísla i biologické pravosti hlasu mluvčího.
- Moderní ověřování kombinuje aktivní metody, jako jsou bezpečnostní otázky a jednorázové přístupové kódy, s pasivní analýzou hlasu umělou inteligencí, která v reálném čase odhaluje syntetickou řeč a klonování hlasu.
- Rámec STIR/SHAKEN slouží jako základ zabezpečení sítě tím, že zabraňuje podvržení ID volajícího a zajišťuje, aby zobrazené telefonní číslo přesně odráželo původ hovoru.
- Účinná prevence podvodů zahrnuje sledování anomálií v chování, jako jsou neobvyklé pauzy nebo skripty sociálního inženýrství, a eskalaci podezřelých interakcí na vyšší specialisty k ověření mimo pásmo.
- TruthScan poskytuje kritickou vrstvu obrany pomocí modelů hlubokého učení, které s přesností 99% identifikují zvuk generovaný umělou inteligencí a chrání kontaktní centra před pokročilými nástroji pro vydávání se za jiné osoby.
Co je průvodce ověřováním volajícího?
Každý příchozí hovor, který dorazí do kontaktního centra, má identifikaci volajícího. Ověřování volajícího ověřuje, zda číslo zobrazené jako původce hovoru je skutečně číslo, ze kterého byl hovor uskutečněn.
Ověřuje také, že volající osoba je skutečným, zamýšleným kontaktním místem, a nikoli syntetickým hlasem používaným k podvodným účelům.
Na stránkách Rámec STIR/SHAKEN je standardní technologie ověřování totožnosti volajícího.
Už nikdy se nemusíte obávat podvodů s umělou inteligencí. TruthScan Může vám pomoci:
- Detekce generované umělou inteligencí obrázky, text, hlas a video.
- Vyhněte se velké podvody řízené umělou inteligencí.
- Chraňte své nejzajímavější citlivé majetek podniku.
Jedná se o soubor technických protokolů, které umožňují ověřování a ověřování informací o totožnosti volajícího pro hovory přenášené prostřednictvím sítí s internetovým protokolem (IP).
Ověřování volajícího zajišťuje bezpečnost kontaktního centra před podvodnými voláními, protože podvodní volající nemohou zfalšovat svá zobrazená čísla.
Spam a spam společnosti Truecaller v USA Zpráva o podvodech zjistila, že 78% Američanů by s větší pravděpodobností přijal hovor, kdyby se na něm zobrazovaly ověřené informace o volajícím.
Proces ověřování třemi stranami
Ověřování volajícího je společnou odpovědností zákazníka, provozních protokolů kontaktního centra a agentů, kteří ověření provádějí.
Kroky ověření zákazníka
Na úrovni sítě vyhodnocuje atestace STIR/SHAKEN původ hovoru v okamžiku, kdy vstoupí do fronty kontaktního centra. Nemůže se však zabývat identitou osoby, která hovor zadala.
Když se hovor spojí, je zákazník vyzván k potvrzení své totožnosti prostřednictvím přihlašovacích údajů. Automatická identifikace čísla (ANI) se používá k porovnání příchozího čísla s účtem v souboru.
Podobně ověřování založené na znalostech (KBA) vyžaduje od volajícího potvrzení informací o konkrétním účtu.
Jednorázové přístupové kódy mohou být doručeny prostřednictvím SMS nebo e-mailu, které potvrzují, zda má volající přístup k zařízení spojenému s ověřenou identitou.
Protokoly kontaktního centra
Kontaktní centrum musí prosazovat zásady ověřování totožnosti volajícího pro každou příchozí interakci.
Kontaktní centra vytvářejí modely stupňovitého přístupu, které odpovídají citlivosti požadované akce. Jsou různě kodifikovány, takže agenti vědí, jaká úroveň potvrzené identity je vyžadována před autorizací dané akce.
Pokud nelze ověření volajícího dokončit, hovor se přesune k nadřízenému. Jsou také zavedeny bezpečné postupy zpětného volání, aby zákazník mohl dokončit ověření prostřednictvím alternativního kanálu.
Role systému a agenta
Automatizované systémy spravují téměř všechny datově náročné součásti ověřování.
Interaktivní hlasová odezva (IVR) zachycuje počáteční vstupy volajícího a porovnává je se systémem CRM.
Data procházejí atestačními úrovněmi STIR/SHAKEN, kde je algoritmy pro hodnocení rizika podvodu vyhodnocují z hlediska možného podvodného chování.
Agent v kontaktním centru musí použít svůj úsudek s pokyny autentizační platformy v reálném čase.
Systém vygeneruje rizikové skóre, ale je na uvážení agenta, aby rozhodl, zda může hovor pokračovat.
Co volající zažívají během ověřování
Volající se nesetká s žádným z procesů, které probíhají při atestaci STIR/SHAKEN, dokud hovor nedorazí do fronty kontaktního centra.
V okamžiku spojení hovoru je spíše přivítá automatická výzva. Ověření volajícího může být:
- Aktivní, kdy je volající požádán o potvrzení informací o účtu prostřednictvím několika otázek. Správnost jeho odpovědí rozhoduje o tom, zda bude ověřen.
- Pasivní, pokročilejší forma ověření, při níž volající nedělá nic jiného, než že přirozeně mluví do IVR, a hlasový biometrický program ho ověří.
Na stránkách Zpráva o zkušenostech spotřebitelů zjistila, že 85% zákazníkům se nelíbí proces aktivní identifikace a ověřování a považují ho za frustrující. Kontaktní centra jej také nemají příliš v lásce, protože je časově náročný.
Šest kroků pro efektivní ověřování volajícího
Ověření totožnosti před voláním
Část ověřování volajícího probíhá pomocí údajů dostupných ze samotného příchozího hovoru, které zahrnují:
- Skóre reputace telefonního čísla
- Metadata nosiče
- Signál původu volání
- Otisky zařízení
Systém IVR porovnává příchozí číslo s databází CRM.
Shodná čísla se k agentům dostanou spolu s důvěryhodným signálem a ta, která se neshodují, jsou označena, aby si agenti byli vědomi možných rizik.
Kontaktní centra s vyspělými předvolávacími systémy vykazují kratší průměrnou dobu vyřízení.
Vícefaktorové ověřování
Po spojení hovoru se k ověření volajícího používá vícefaktorové ověřování (MFA) pro hlasové kanály.
Ověřování na základě znalostí (KBA) je základní metoda, při níž je volající požádán o zodpovězení bezpečnostních otázek.
Vždy je nejlepší kombinovat KBA s jednorázovým přístupovým kódem (OTP) zaslaným do registrovaného zařízení, který volající potvrdí ústně nebo stisknutím klávesy během hovoru.
MFA může také zahrnovat biometrické ověření hlasu volajícího. Aktuální hlasové charakteristiky volajícího se porovnávají s historickými údaji o interakci, které zjišťují, jak ve skutečnosti zní legitimní verze tohoto zákazníka při volání.
Analýza hlasu pomocí umělé inteligence
Analýza hlasu umělou inteligencí je pasivní formou ověření volajícího. Využívá řešení pro ověřování pomocí umělé inteligence, která zkoumají akustické signály živého hovoru, aby bylo možné rozlišit živý lidský hlas od syntetického hovoru.
Hlasové biometrické stroje jsou vyškoleny na modelech hlubokého učení. Potvrzují, že hlas na lince je vytvářen v reálném čase, nikoli přehráván ze záznamu.
Umělá inteligence v podstatě sleduje rezonanční vzorce hlasivek, dech a formantové frekvence, které jsou u každého jedince jiné.
Generativní umělá inteligence umožnila vývoj více než 350 nástrojů pro klonování hlasu. Laťka pro napodobování tak klesla na pouhých několik vteřin zvuku, které může kdokoli vyškrábat z hlasové schránky nebo videa na sociálních sítích.
Analýza hlasu AI na úrovni volání je hlavním protiopatřením proti generativním hlasovým nástrojům AI.
TruthScan Detektor hlasu AI je účelově vytvořený nástroj pro identifikaci pokusů o podvržení hovoru pomocí manipulace s hlasem volajícího v reálném čase.
Upozornění na anomálie v reálném čase
Je možné, že hovor, který prošel ověřením před voláním a prošel kontrolami MFA, vykazuje uprostřed konverzace anomální chování.
Mezi signály, které vyvolávají výstrahy anomálií, patří:
- dlouhé, neobvyklé pauzy před odpovědí na bezpečnostní otázky (které naznačují, že volající čte ze scénáře nebo nahlíží do ukradených záznamů).
- Požadavky na změnu příliš mnoha atributů účtu v jednom volání
- Geografické nesrovnalosti mezi místem registrovaného účtu a zjevným původem volání.
- Slovní zásoba nebo formulace odpovídající skriptům sociálního inženýrství.
Opět platí, že detektor umělé inteligence v reálném čase se používá k identifikaci těchto anomálií. Výstražné systémy zaměřené na agenta zobrazují tyto příznaky jako barevné indikátory rizika, které agenta vyzvou k položení dalších ověřovacích otázek.
Eskalace podezřelých volání
Protokoly ověřování volajícího mají eskalační cestu, když signály anomálie překročí definovaný práh rizika.
Interakce může být předána staršímu specialistovi na podvody.
Může se spustit tichý monitorovací režim, aby druhý člen týmu mohl sledovat interakci, aniž by upozornil volajícího.
V případě potřeby může být zahájeno dodatečné ověření mimo pásmo, například zasláním žádosti o potvrzení na registrovaný e-mail držitele účtu nebo na jeho sekundární telefonní číslo.
Z každého eskalovaného hovoru by měl být vytvořen záznam o události, který obsahuje spouštěcí signály, postřehy agenta, provedené kroky ověřování a výsledek.
Přezkum auditu po volání
Po ukončení hovoru se analyzuje typ interakce a rozhodnutí, která byla učiněna.
Auditní prověrky mají dvě funkce.
- Zjistit, zda se v případě dokončeného hovoru jednalo o podvod, a pokud ano, jakým způsobem se podařilo obejít předchozí kontroly ověřování.
- Identifikace případných mezer v rámci ověřování volajícího, které umožnily obejít tento systém.
Je třeba pečlivě sledovat i údaje o aktivitě na účtu po volání. Hovor, který se během živé interakce jevil jako čistý, může odhalit svou pravou povahu prostřednictvím změny hesla nebo podvodného pohybu finančních prostředků provedeného bezprostředně po ukončení hovoru.
Jak TruthScan posiluje ověřování volajícího
Společnost TruthScan disponuje sadou nástrojů pro prevenci podvodů při volání, které ověřují originalitu textu, obrázků, hlasu a multimediálního obsahu. Naše stránky Detektor hlasu AI může být přímou součástí pracovního postupu ověřování volajícího.
Náš detekční engine je vycvičen k identifikaci syntetické řeči vytvořené pomocí nástrojů ElevenLabs, Murf, Speechify, Descript a dalších generativních nástrojů umělé inteligence.
Detekuje také jemnější formy manipulace s hlasem, jako je změna výšky tónu, změna rychlosti, změna přízvuku a morfování hlasu.
U všech těchto typů útoků si TruthScan udržuje přesnost detekce 99%+.
TruthScan dokáže analyzovat formáty MP3, WAV, FLAC, AAC, OGG, M4A a formáty videa včetně MP4, MOV, AVI a WebM pro extrakci zvuku.
Celkově ověřuje, zda hovor skutečně přichází od toho, za koho se volající vydává, a zda je hlas, který se vydává za volajícího, skutečný.
Promluvte si se společností TruthScan o prevenci podvodů s volajícími
Společnost TruthScan zpracovala více než 2 miliardy dokumentů, což našim detekčním modelům poskytuje obrovské množství tréninkových dat, které se odráží v naší přesnosti >99%.
Systém využívá soubor specializovaných modelů umělé inteligence, které pracují paralelně pro každé volání. Analyzují akustické otisky a struktury vlnových průběhů každého hovoru, se kterým se setkáte.
Po jejich porovnání se spektrálními charakteristikami skutečné lidské řeči a zvuku generovaného umělou inteligencí je pro hovor deklarováno skóre důvěryhodnosti mezi 0 a 100.
Skóre vašemu týmu ukáže, jak pravděpodobné je, že hlas na lince byl generován (nebo zmanipulován) umělou inteligencí.
Podívejte se na naši ukázku nebo si promluvte s naším prodejním týmem na adrese TruthScan a vybudovat ověřovací stack, na který se vaše kontaktní centrum může spolehnout.