Mirovinger
Carder
На рынке появилось решение по предотвращению мошенничества для call-центров банковской, торговой и финансовой сфер. Разработка израильской компании NICE будет полезна в случаях, когда для проведения транзакций или покупок требуется голосовое подтверждение от клиента.
Система содержит постоянно пополняемую базу биометрических «отпечатков» голосов известных, но еще не пойманных мошенников, и в реальном времени, прямо во время разговора оператора call-центра с клиентом или мошенником, который представляется клиентом, сопоставляет с этой базой результаты анализа текущего разговора. Если обнаруживается совпадение, система информирует оператора о возможном мошенничестве.
Аферисты обманывают операторов центров обслуживания, которые продолжают идентифицировать клиентов с помощью только традиционных средств, например, требуя назвать персональные данные клиента – его имя, дату рождения или номер телефона. Очень часто такие данные можно легко получить из открытых источников – например, социальных сетей. Чем и пользуются злоумышленники. В такой ситуации уникальные особенности голоса злоумышленника остаются чуть ли не единственным способом распознать мошенничество, добавили специалисты Group-IB.
Система все же способна ошибаться, но по данным внутренних тестов, процент ложных срабатываний не превышает 1,15%. Система уже успешно внедрена в пяти крупнейших банках США и Великобритании и еще нескольких компаниях финансового сектора. В России решение используется нескольких организациях, оставшиеся неназванными, в рамках пилотных проектов.
«В американских банках в среднем удается выявлять 13 настоящих попыток мошенничества на 15 срабатываний системы. В случае с одним из наших клиентов удалось пресечь 130 попыток мошенничества из общего объема в 1,2 млн звонков», – сказал Тамар Шарир (TamarSjahrir), директор NICE по решениям для противодействия мошенничеству.
Система содержит постоянно пополняемую базу биометрических «отпечатков» голосов известных, но еще не пойманных мошенников, и в реальном времени, прямо во время разговора оператора call-центра с клиентом или мошенником, который представляется клиентом, сопоставляет с этой базой результаты анализа текущего разговора. Если обнаруживается совпадение, система информирует оператора о возможном мошенничестве.
Аферисты обманывают операторов центров обслуживания, которые продолжают идентифицировать клиентов с помощью только традиционных средств, например, требуя назвать персональные данные клиента – его имя, дату рождения или номер телефона. Очень часто такие данные можно легко получить из открытых источников – например, социальных сетей. Чем и пользуются злоумышленники. В такой ситуации уникальные особенности голоса злоумышленника остаются чуть ли не единственным способом распознать мошенничество, добавили специалисты Group-IB.
Система все же способна ошибаться, но по данным внутренних тестов, процент ложных срабатываний не превышает 1,15%. Система уже успешно внедрена в пяти крупнейших банках США и Великобритании и еще нескольких компаниях финансового сектора. В России решение используется нескольких организациях, оставшиеся неназванными, в рамках пилотных проектов.
«В американских банках в среднем удается выявлять 13 настоящих попыток мошенничества на 15 срабатываний системы. В случае с одним из наших клиентов удалось пресечь 130 попыток мошенничества из общего объема в 1,2 млн звонков», – сказал Тамар Шарир (TamarSjahrir), директор NICE по решениям для противодействия мошенничеству.
пойду на папереть... popcorn
