A Pindrop 2025 Voice Intelligence és biztonsági jelentése azt állítja, hogy a kapcsolattartó központokban a deepfake csalási kísérletek száma 2024-ben több mint 1300%-vel nőtt.
Ez nem is meglepő, hiszen egy hangklónozó eszköznek mindössze három másodpercre van szüksége a forráshangból, hogy bármelyik beszélő meggyőző másolatát előállítsa.
Szintén, 68% ügyfelek száma egy telefonhíváshoz fordulnak, ha problémájuk van és segítségre van szükségük. A valódi, nagy érdeklődésre számot tartó hívók e mennyisége jelenti a kapcsolattartó központok alapvető feladatát.
A social engineering szkriptek és az AI-klónozott hangok azonban ugyanazon a csatornán keresztül jutnak el a kapcsolattartó központjába, mint hűséges ügyfelei.
A hívó hitelesítés szétválasztja a fogadott hívások két csoportját. A helyes megoldás azt jelenti, hogy úgy védi meg ügyfélszolgálati csatornáját, hogy közben nem rontja a valódi hívók élményét.
Ebben a blogban arról fogunk beszélni, hogy milyen legyen a hívásellenőrzés a kapcsolattartó központokban 2026-ban.
A legfontosabb tudnivalók
- A hívó hitelesítésének 2026-ban meg kell védenie a hamisítási kísérletek 1,300%-rel történő növekedését azáltal, hogy mind a telefonszám eredetét, mind a beszélő hangjának biológiai hitelességét ellenőrzi.
- A modern ellenőrzés az olyan aktív módszereket, mint a biztonsági kérdések és az egyszer használatos jelszavak, passzív AI hangelemzéssel kombinálja, amely valós időben észleli a szintetikus beszédet és a hangklónozást.
- A STIR/SHAKEN keretrendszer a hálózati biztonság alapjaként szolgál a hívószám-hamisítás megakadályozásával és annak biztosításával, hogy a megjelenített telefonszám pontosan tükrözze a hívás eredetét.
- A hatékony csalásmegelőzés magában foglalja a viselkedési anomáliák, például a szokatlan szünetek vagy a social engineering szkriptek megfigyelését, és a gyanús interakciók továbbítását a vezető szakemberek felé sávon kívüli ellenőrzés céljából.
- A TruthScan kritikus védelmi réteget biztosít a mély tanulási modellek segítségével, amelyek 99% pontossággal azonosítják a mesterséges intelligencia által generált hangot, és megvédik a kapcsolattartó központokat a fejlett megszemélyesítő eszközöktől.
Mi az a Hívó hitelesítési útmutató?
Minden bejövő hívás, amely egy kapcsolattartó központba érkezik, rendelkezik hívóazonosítóval. A hívó hitelesítése ellenőrzi, hogy a hívás eredeteként megjelenített szám valóban az a szám-e, amelyről a hívás érkezett.
Azt is ellenőrzi, hogy a hívott személy valódi, szándékolt kapcsolattartó, és nem egy szintetizált hang, amelyet csalárd célokra használnak.
A STIR/SHAKEN keretrendszer az iparági szabványos hívóazonosító hitelesítési technológia.
Soha többé ne aggódjon az AI-csalások miatt. TruthScan Segíthet:
- AI generált érzékelése képek, szöveg, hang és videó.
- Kerülje a jelentős mesterséges intelligencia által vezérelt csalás.
- Védje a leg érzékeny vállalati eszközök.
Olyan műszaki protokollok összessége, amelyek lehetővé teszik a hívóazonosító adatok hitelesítését és ellenőrzését az IP-hálózatokon (Internet Protocol) keresztül bonyolított hívások esetében.
A hívó hitelesítése fenntartja a kapcsolattartó központ biztonságát a hamisított robocall csalásokkal szemben, mivel a csaló hívók nem tudják meghamisítani a megjelenített számukat.
A Truecaller U.S. Spam and Scam Report megállapította, hogy 78% az amerikaiak nagyobb valószínűséggel venné fel a hívást, ha ellenőrzött hívóinformációkat jelenítene meg.
Háromoldalú hitelesítési folyamat
A hívó hitelesítése az ügyfél, a kapcsolattartó központ működési protokolljai és az ellenőrzést végző ügynökök közös felelőssége.
Ügyfél ellenőrzési lépések
Hálózati szinten a STIR/SHAKEN tanúsítása a hívás eredetét a kapcsolattartó központ várólistájába való belépéskor értékeli. A hívást kezdeményező személy személyazonosságát azonban nem tudja vizsgálni.
Amikor a hívás kapcsolódik, az ügyfélnek meg kell erősítenie személyazonosságát a hitelesítő adatokkal. Az automatikus számazonosítás (ANI) a bejövő szám és a nyilvántartott számla összevetésére szolgál.
Hasonlóképpen, a tudásalapú hitelesítés (KBA) a hívó féltől számlaspecifikus információk megerősítését kéri.
Az egyszeri jelszavak SMS-ben vagy e-mailben küldhetők, amelyek megerősítik, hogy a hívó hozzáférhet-e az ellenőrzött személyazonossághoz tartozó eszközhöz.
Kapcsolatfelvételi központ protokollok
A kapcsolattartó központnak minden bejövő interakció esetében érvényesítenie kell a hívóazonosító ellenőrzésére vonatkozó irányelveket.
A kapcsolattartó központok a kért művelet érzékenységének megfelelő, többszintű hozzáférési modelleket hoznak létre. Ezeket másképp kódolják, hogy az ügynökök tudják, milyen szintű megerősített személyazonosság szükséges ahhoz, hogy egy adott művelet engedélyezhető legyen.
Ha a hívó ellenőrzése nem fejezhető be, a hívás a feletteshez kerül. Biztonságos visszahívási eljárásokat is bevezetnek, hogy az ügyfél egy másik csatornán keresztül is befejezhesse az ellenőrzést.
Rendszer és ügynöki szerepek
Az automatizált rendszerek a hitelesítés nagyjából minden adatigényes összetevőjét kezelik.
Az interaktív hangválasz (IVR) rögzíti a hívó kezdeti bevitelét, hogy összevethesse azt a CRM rendszerrel.
Az adatok STIR/SHAKEN tanúsítási szinteken futnak keresztül, ahol a csaláskockázat-értékelő algoritmusok értékelik a potenciális csalárd viselkedést.
A kapcsolattartó központban dolgozó ügynöknek a hitelesítési platform valós idejű útmutatásával kell alkalmaznia ítélőképességét.
A rendszer létrehoz egy kockázati pontszámot, de az ügynök belátására van bízva, hogy eldöntse, folytatható-e a hívás.
Mit tapasztalnak a hívók a hitelesítés során
A hívó a STIR/SHAKEN tanúsítás során lezajló folyamatok egyikét sem tapasztalja meg, amíg a hívás el nem éri a kapcsolattartó központ várólistáját.
Inkább egy automatikus felszólítás fogadja őket a hívás bekapcsolásának pillanatában. A hívószám-ellenőrzés lehet:
- Aktív, amelyben a hívó felet arra kérik, hogy néhány kérdéssel erősítse meg a számlaspecifikus információkat. A válaszok pontossága határozza meg, hogy ellenőrzik-e őket.
- Passzív, az ellenőrzés egy fejlettebb formája, amelyben a hívó fél nem tesz semmit azon túl, hogy természetesen beszél az IVR-be, és egy hangalapú biometrikus program ellenőrzi őt.
A A fogyasztói tapasztalatokról szóló jelentés szerint a 85% az ügyfelek egy része nem kedveli az aktív azonosítási és ellenőrzési folyamatot, és frusztrálónak találja azt. A kapcsolattartó központok sem szeretik nagyon, mert időigényes.
Hat lépés a hatékony hívásazonosításhoz
Hívás előtti személyazonosság-ellenőrzés
A hívó hitelesítése részben a bejövő hívásból származó adatok felhasználásával történik, amelyek a következőket tartalmazzák:
- Telefonszám hírnév pontszám
- Fuvarozói metaadatok
- Hívás eredetjelzés
- Eszköz ujjlenyomatok
Az IVR-rendszer a bejövő számot egy CRM-adatbázissal vetíti össze.
Az egyező számok a hívás melletti bizalmi jelzéssel jutnak el az ügynökökhöz, a nem egyező számok pedig megjelölik azokat, amelyek nem egyeznek, így az ügynökök tudatában vannak a lehetséges kockázatoknak.
A kiforrott előhívási rendszerekkel rendelkező kapcsolattartó központok rövidebb átlagos kezelési időről számolnak be.
Többfaktoros hitelesítési ellenőrzések
A hívás csatlakoztatása után a hangcsatornák esetében a többfaktoros hitelesítés (MFA) a hívó személy ellenőrzésére szolgál.
A tudásalapú hitelesítés (KBA) az az alapvető módszer, amelyben a hívó félnek biztonsági kérdésekre kell válaszolnia.
Mindig az a legjobb, ha a KBA-t egy regisztrált eszközre küldött egyszeri jelkóddal (OTP) kombinálja, amelyet a hívó fél a hívás során szóban vagy billentyű lenyomásával megerősít.
Az MFA a hívó hangjának biometrikus ellenőrzését is integrálhatja. A hívó aktuális hangjellemzőit összehasonlítják a korábbi interakciós adatokkal, amelyek megállapítják, hogy az adott ügyfél legitim változata valójában hogyan hangzik, amikor betelefonál.
AI hangelemzés
A mesterséges intelligencia hangelemzés a hívó fél ellenőrzésének passzív formája. Olyan mesterséges intelligencia-hitelesítési megoldásokat használ, amelyek az élő hívás akusztikus jeleit vizsgálják annak érdekében, hogy megkülönböztessék az élő emberi hangot a szintetizált hívástól.
A hangbiometriai motorokat mély tanulási modellekkel képzik ki. Megerősítik, hogy a vonalban lévő hangot valós időben produkálják, nem pedig felvételről játszák vissza.
Az AI alapvetően a hangszalag rezonancia-mintázatát, a légzést és a formánsfrekvenciákat követi, amelyek minden egyénnél eltérőek.
Generatív mesterséges intelligencia több mint 350 hangklónozó eszköz kifejlesztését tette lehetővé. Így a megszemélyesítés színvonala mindössze néhány másodpercnyi hangra csökkent, amelyet bárki lekaparhat egy hangposta vagy egy közösségi média videóból.
A mesterséges intelligencia hangelemzés a hívási szinten az elsődleges ellenintézkedés a generatív mesterséges intelligencia hangeszközökkel szemben.
TruthScan AI hangdetektor egy kifejezetten erre a célra kifejlesztett eszköz, amely a hívó hangjának manipulálásával valós időben azonosítja a hamisítási kísérleteket.
Valós idejű anomália riasztások
Előfordulhat, hogy egy hívás, amely a hívás előtti ellenőrzésen átment és az MFA-ellenőrzésen is átment, a beszélgetés közepén rendellenes viselkedést mutat.
A rendellenességre figyelmeztető jelek közé tartoznak:
- Hosszú, szokatlan szünetek a biztonsági kérdések megválaszolása előtt (ami azt sugallja, hogy a hívó fél forgatókönyvből olvas fel, vagy lopott feljegyzéseket nézeget).
- Túl sok fiókattribútum módosítására irányuló kérelmek egyetlen hívás során
- Földrajzi ellentmondások a regisztrált számla helye és a hívás látszólagos eredete között
- A szókincs vagy a megfogalmazás összhangban van a social engineering szkriptekkel
Ismét egy valós idejű AI detektor az ilyen anomáliák azonosítására használják. Az ügynökkel szembenéző riasztórendszerek ezeket a zászlókat színkódolt kockázati jelzők formájában jelenítik meg, amelyek arra ösztönzik az ügynököt, hogy további ellenőrző kérdéseket tegyen fel.
Escalation gyanús hívások esetén
A hívó hitelesítési protokollok rendelkeznek egy eszkalációs útvonallal, amikor az anomáliajelek átlépnek egy meghatározott kockázati küszöbértéket.
Az interakciót át lehet adni egy vezető csalásszakértőnek.
A funkció csendes megfigyelési módot is indíthat, hogy a csapat egy második tagja a hívó fél riasztása nélkül megfigyelhesse az interakciót.
Szükség esetén további, sávon kívüli ellenőrzés is kezdeményezhető, például megerősítési kérelem küldése a számlatulajdonos regisztrált e-mail címére vagy másodlagos telefonszámára.
Minden eszkalált hívásnak eseményrekordot kell generálnia, amely tartalmazza a kiváltó jeleket, az ügynök észrevételeit, a végrehajtott hitelesítési lépéseket és a végeredményt.
Hívás utáni audit felülvizsgálat
A hívás befejezése után a hívást elemzik, hogy azonosítsák az interakció típusát és a meghozott döntéseket.
Az ellenőrzési felülvizsgálatoknak két funkciója van.
- Annak megállapítása, hogy egy befejezett hívás csalás volt-e, és ha igen, hogyan kerülte meg a korábbi hitelesítési ellenőrzéseket.
- A hívó hitelesítési keretrendszerben található hiányosságok azonosítása, amelyek lehetővé tették a megkerülést.
A hívás utáni számlaaktivitási adatokat is szorosan nyomon kell követni. Egy hívás, amely az élő interakció során tisztának tűnt, a hívás befejezése után azonnal jelszó-visszaállítással vagy csalárd pénzmozgással felfedheti valódi természetét.
Hogyan erősíti a TruthScan a hívó hitelesítését?
A TruthScan olyan híváscsalást megelőző eszközökkel rendelkezik, amelyek ellenőrzik a szöveg, a képek, a hang és a multimédiás tartalom eredetiségét. A AI hangdetektor közvetlen része lehet a hívó hitelesítési munkafolyamatának.
Az észlelőmotorunk az ElevenLabs, Murf, Speechify, Descript és más generatív mesterséges intelligencia eszközökkel létrehozott szintetikus beszéd azonosítására van kiképezve.
A hangmanipuláció finomabb formáit is érzékeli, mint például a hangmagasság eltolódását, a sebesség megváltoztatását, az akcentus módosítását és a hangmorfózást.
A TruthScan az összes ilyen típusú támadás esetén 99%+ felismerési pontosságot biztosít.
A TruthScan képes elemezni az MP3, WAV, FLAC, AAC, OGG, M4A és videóformátumokat, beleértve az MP4, MOV, AVI és WebM formátumokat is hangkivonáshoz.
Mindent egybevetve, ellenőrzi, hogy a hívás valóban attól érkezik-e, akinek a hívó állítja magát, és hogy az állítást tevő hang valós-e.
Beszéljen a TruthScan-nel a hívószámmal kapcsolatos csalások megelőzéséről
A TruthScan több mint 2 milliárd dokumentumot dolgozott fel, és egyre csak növekszik, ami hatalmas mennyiségű képzési adatot biztosít a felismerési modelljeink számára, ami a >99% pontossági arányainkban tükröződik.
A rendszer speciális mesterséges intelligenciamodellek együttesét használja, amelyek minden hívásnál párhuzamosan dolgoznak. Ezek minden egyes hívásnál elemzik az akusztikus ujjlenyomatokat és a hullámforma szerkezetét.
Miután összehasonlították őket a valódi emberi beszéd és az AI által generált hang spektrális jellemzőivel, egy hívás esetében 0 és 100 közötti bizalmi pontszámot adnak meg.
A pontszám megmondja a csapatnak, hogy a vonalban lévő hangot milyen valószínűséggel generálta (vagy manipulálta) a mesterséges intelligencia.
Nézze meg a demónkat, vagy beszéljen értékesítési csapatunkkal a következő címen TruthScan még ma, hogy olyan hitelesítési csomagot hozzon létre, amelyre a kapcsolattartó központja támaszkodhat.