語音UI可能已經(jīng)存在幾十年了，精度的提高使該技術增強了其形象并且使得消費者越來越喜歡它。1970年，機器識別單詞只有10%的準確率。2010年，增長到70%。2016年，上升至90%。
消費者信心隨著準確度而增長，這自然會進一步成為企業(yè)身份驗證的一種手段，特別是對于呼叫中心來說。針對在線渠道攻擊的有效控制導致聯(lián)絡中心正在再次受到越來越多的針對電話的攻擊。
Pindrop最近發(fā)布的關于欺詐的報告顯示，聯(lián)絡中心700個電話呼叫當中就有一個是欺詐電話。欺詐電話導致生產(chǎn)力和時間的重大損失，因為呼叫中心被迫要預防每一個呼叫者。
金融服務業(yè)是受害最嚴重的一個行業(yè)，他們正在考慮新的安全措施來幫助保護銀行賬戶。這是至關重要的，Pindrop針對1000名消費者的調(diào)查顯示，超過一半的受訪者認為沒有任何一家銀行是完全安全的。另有59%的受訪者表示，如果他們認為另一家銀行更加安全，他們會離開現(xiàn)有的銀行。
一個先進的身份驗證方法是語音生物識別技術，呼叫者的聲音特征被用于對他或她進行身份驗證。語音生物識別技術的重點在于語音驗證，呼叫者聲稱自己是某個人，然后通過技術將現(xiàn)有的聲紋聲音與原有的進行匹配識別。
語音身份驗證有幾個原因使其具有吸引力。聲紋可以驗證客戶身份，節(jié)省時間和提供比基于知識識別的身份驗證（KBA）更高的安全性。聲紋還可以用來阻止“黑名單”客戶的呼叫或發(fā)出警告。
但是，當引入新技術時，至關重要的是對所有的情景場合都要覆蓋到。多層安全沒有覆蓋到所有的渠道，從面對面、到網(wǎng)絡、到電話，騙子就能夠找到弱點進行攻擊。例如，生物識別技術是解決證書恢復問題的一種方法，但它卻不能自行檢測欺詐行為。
它可以幫助識別真正的客戶，但是騙子會利用很多技術來幫助他們繞過這項技術。例如，扭曲或合成可以改變聲音，這使驗證和精確定義呼叫者的欺詐行為變得復雜。在這些情況下，銀行必須轉(zhuǎn)到傳統(tǒng)的KBA問題，而這些數(shù)據(jù)也是有可能已經(jīng)通過其他渠道而被泄露了的。
多層身份驗證技術是必要的。它識別每個呼叫特定的組成部分，例如呼叫者的位置，設備，不管是手機還是固話，是否之前已經(jīng)被用來呼叫過？結合這些可以幫助在造成麻煩和損失之前來檢測識別欺詐活動。
雖然語音UI仍將是認證難題時的一個關鍵部分，企業(yè)不能將語音視為直接和唯一進行身份驗證的方法。今天不管多好的語音UI技術，不管消費者使用起來是多么的舒服，最好還是要有多個層級來進行安全防范。
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