據(jù)工行官方數(shù)據(jù)，第一批信用卡聲紋反欺詐場(chǎng)景于2020年6月在北京、湖北、四川、陜西4家分行上線，投產(chǎn)上線僅一周，累計(jì)交易逾萬(wàn)筆，成功防堵欺詐數(shù)十筆，挽回經(jīng)濟(jì)損失數(shù)十萬(wàn)元。值得注意的是，工行采用的聲紋識(shí)別技術(shù)，是來(lái)自深圳一家人工智能（AI）初創(chuàng)企業(yè)……
隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展，銀行業(yè)傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域正由信貸、柜面、外部盜搶，向線上化、智能化電子銀行業(yè)務(wù)延伸。比如，有貸款或辦理信用卡需求的人越來(lái)越多，銀行為了在貸款審批環(huán)節(jié)增加風(fēng)控維度，降低不良貸款貸出的風(fēng)險(xiǎn)，往往對(duì)那些有欺詐風(fēng)險(xiǎn)的客戶在貸前審批環(huán)節(jié)就采取拒絕措施。
那么如何精準(zhǔn)識(shí)別這些風(fēng)險(xiǎn)客戶呢？面對(duì)新技術(shù)、新業(yè)態(tài)催生的復(fù)雜環(huán)境，反欺詐也需要結(jié)合人工智能（AI）等新技術(shù)，有針對(duì)性地進(jìn)行防范。
工商銀行聲紋反欺詐，開創(chuàng)風(fēng)控新模式
近期，素有“宇宙行”之稱的中國(guó)工商銀行率先攻克電話信道聲紋識(shí)別難題，首創(chuàng)性地將聲紋識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于信用卡反欺詐，在銀行業(yè)開創(chuàng)風(fēng)險(xiǎn)管控新模式。
金融科技在生物識(shí)別技術(shù)與人工智能技術(shù)的雙重加持下，正快速推動(dòng)大行智慧化轉(zhuǎn)型。與其他生物識(shí)別方式相比，聲紋的主要優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在采集設(shè)備便宜、非接觸式、不易仿冒、可并發(fā)識(shí)別。特別是今年新冠疫情強(qiáng)大沖擊下，其“非接觸式”、“遠(yuǎn)程識(shí)別”的特點(diǎn)，使聲紋反欺詐模型在詐騙防范上可以發(fā)揮重要作用。
據(jù)工行官方數(shù)據(jù)，第一批信用卡聲紋反欺詐場(chǎng)景于2020年6月在北京、湖北、四川、陜西4家分行上線，投產(chǎn)上線僅一周，累計(jì)交易逾萬(wàn)筆，成功防堵欺詐數(shù)十筆，挽回經(jīng)濟(jì)損失數(shù)十萬(wàn)元。
在電話銀行辦理信用卡或信貸業(yè)務(wù)登錄申請(qǐng)環(huán)節(jié)，工行在明示并征詢客戶同意后，注冊(cè)客戶聲紋信息。將采集好的聲紋數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（語(yǔ)音增強(qiáng)、降噪、活體檢測(cè)），并將合格的聲紋導(dǎo)入聲紋引擎進(jìn)行建模，注冊(cè)為聲紋模型存入聲紋庫(kù)。后續(xù)更可以逐步建立聲紋白、灰、黑信用風(fēng)險(xiǎn)名單庫(kù)，將歷史已確認(rèn)不良記錄的用戶錄音，提取特征后歸為黑名單聲紋庫(kù)。
當(dāng)客戶通過(guò)電話銀行，在線上辦理信用卡申請(qǐng)、啟卡、盡調(diào)環(huán)節(jié)接通語(yǔ)音服務(wù)后，無(wú)感完成聲紋1：1用戶身份確認(rèn)，保證業(yè)務(wù)安全，杜絕木馬盜取密碼和指紋數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)；
業(yè)務(wù)授權(quán)確認(rèn)時(shí)，通過(guò)聲紋1：N辨認(rèn)，搜索黑名單聲紋庫(kù)，將識(shí)別具有相同聲紋但登記了不同身份信息的可疑人員進(jìn)行備注，供客戶經(jīng)理參考。出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)提示時(shí)，銀行可以結(jié)合客戶其他資信條件，允許人工復(fù)核綜合考量，防范欺詐風(fēng)險(xiǎn)，縮短業(yè)務(wù)辦理時(shí)間，提升客戶體驗(yàn)。
工商銀行在金融體系中以敢于科技創(chuàng)新聞名。早在2013 年，就在網(wǎng)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)柜員的指紋授權(quán)與身份認(rèn)證；2015年，還運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型防范客戶欺詐，實(shí)時(shí)判斷電子銀行每筆交易的欺詐風(fēng)險(xiǎn)，有效防范了客戶資金損失； 2016 年投產(chǎn)了新一代智能機(jī)器人產(chǎn)品（小i），并將人臉識(shí)別技術(shù)在智能網(wǎng)點(diǎn)輔助審核流程中進(jìn)行了試點(diǎn)應(yīng)用。與此同時(shí)，2016 年工行還組建了人工智能研究團(tuán)隊(duì)，聚焦人工智能相關(guān)理論體系研究，并探索人工智能相關(guān)技術(shù)在信貸風(fēng)險(xiǎn)控制等領(lǐng)域的驗(yàn)證應(yīng)用。
堅(jiān)持基于客戶需求，實(shí)施科技引領(lǐng)發(fā)展戰(zhàn)略，工行一直大力推進(jìn)金融科技創(chuàng)新研發(fā)，加速推動(dòng)自主創(chuàng)新成果在業(yè)務(wù)及服務(wù)領(lǐng)域的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。如今率先應(yīng)用聲紋技術(shù)提升風(fēng)控水平，有力地推動(dòng)了銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的加強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)了金融科技優(yōu)勢(shì)向業(yè)務(wù)發(fā)展動(dòng)力和客戶服務(wù)能力的有效轉(zhuǎn)化，也足見其在創(chuàng)新科技的應(yīng)用上敢為人先的魄力，以及為全球金融科技的發(fā)展樹立標(biāo)桿的實(shí)力。
AI初創(chuàng)企業(yè)成獨(dú)家技術(shù)供應(yīng)商
值得注意的是，工行采用的聲紋識(shí)別技術(shù)，是來(lái)自深圳一家人工智能（AI）初創(chuàng)企業(yè)深圳市聲揚(yáng)科技有限公司（VoiceAI，以下簡(jiǎn)稱“聲揚(yáng)科技”）。
2018年10月，中國(guó)人民銀行發(fā)布《移動(dòng)金融基于聲紋識(shí)別的安全應(yīng)用技術(shù)規(guī)范》，標(biāo)志著“三高一低”（高準(zhǔn)確性、高安全性、高便利性、低成本）的聲紋識(shí)別技術(shù)將在金融等對(duì)“安全”高度重視的領(lǐng)域開始普及。
而早在2017年5月，聲揚(yáng)科技就發(fā)布了專為金融機(jī)構(gòu)客戶打造的FinVoice智能語(yǔ)音認(rèn)證系統(tǒng)（下文簡(jiǎn)稱FinVoice系統(tǒng)），并率先通過(guò)了中國(guó)人民銀行“金融科技產(chǎn)品”認(rèn)證檢測(cè)。
據(jù)了解，工商銀行的科技實(shí)力一直處于同業(yè)領(lǐng)跑地位，對(duì)于入圍供應(yīng)商一向有著極高的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和服務(wù)要求。聲揚(yáng)科技最后突圍而出成為唯一供應(yīng)商，技術(shù)實(shí)力和綜合服務(wù)能力可見一斑。
聲紋 vs 其他生物識(shí)別技術(shù)
據(jù)介紹，聲紋是一種可用電聲學(xué)儀器顯示的攜帶言語(yǔ)信息的聲波頻譜。聲音中包含能表征和標(biāo)識(shí)說(shuō)話人聲音特征，以及基于聲音特征多建立的語(yǔ)音模型的總稱，聲紋識(shí)別就是通過(guò)辨識(shí)聲紋特征識(shí)別說(shuō)話人身份的過(guò)程。
研究表明，聲紋與指紋、人臉、虹膜等生物特征類似，具有唯一性和穩(wěn)定性，每個(gè)人說(shuō)話時(shí)聲音特征（音調(diào)、響度、音色）和發(fā)音習(xí)慣幾乎獨(dú)一無(wú)二，通過(guò)電聲學(xué)儀器（音頻分析儀）可測(cè)量并分析每個(gè)人的聲波頻譜都不盡相同，運(yùn)用聲紋作為身份認(rèn)證方式具有唯一性和穩(wěn)定性。
聲紋與其他生物特征識(shí)別因子對(duì)比特點(diǎn)如下：
據(jù)聲揚(yáng)科技介紹，公司首席科學(xué)家張偉彬博士、CTO陳東鵬博士帶領(lǐng)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）算法，自研Attention-based R-CNN, DPNN, DHNN等底層算法，申請(qǐng)了數(shù)十項(xiàng)專利，其聲紋識(shí)別在實(shí)際應(yīng)用中準(zhǔn)確率更高達(dá)99.5%以上。對(duì)于使用錄音、合成語(yǔ)音等攻擊手段，聲揚(yáng)科技的活體檢測(cè)算法也能很好地將其識(shí)別出來(lái)。
不過(guò)，目前聲紋識(shí)別技術(shù)還處于應(yīng)用的早期階段，有許多問題需要進(jìn)一步優(yōu)化，例如：
1) 高噪聲環(huán)境下聲紋識(shí)別的魯棒性：聲音在空氣介質(zhì)中傳播容易受到周圍環(huán)境的噪聲（如風(fēng)扇噪聲、汽車發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲、音樂、周圍其他人的聲音等等）的干擾，導(dǎo)致聲紋識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性急劇下降。
2）跨信道聲紋識(shí)別問題：傳統(tǒng)的聲紋識(shí)別算法，要求注冊(cè)和驗(yàn)證的語(yǔ)音都來(lái)自同一個(gè)采集信道（比如都是電腦麥克風(fēng)采集或者手機(jī)采集），這導(dǎo)致了聲紋識(shí)別技術(shù)無(wú)法在很多場(chǎng)景下使用。
3）極短語(yǔ)音聲紋識(shí)別：傳統(tǒng)的聲紋識(shí)別引擎，需要用戶說(shuō)幾分鐘的語(yǔ)音用于驗(yàn)證，用戶體驗(yàn)極差。
據(jù)聲揚(yáng)科技介紹，公司已經(jīng)針對(duì)上述難點(diǎn)實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破。未來(lái)隨著5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)發(fā)展將愈加成熟，以及互聯(lián)網(wǎng)大廠的入場(chǎng)，聲紋識(shí)別一定會(huì)在金融、公安等領(lǐng)域中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。
責(zé)編：Luffy Liu
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