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声纹识别与线上信贷反欺诈

2017-6-29 10:36| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 27442| 评论: 0|原作者: 七月|来自: Fintech技术圈

摘要: 在消费金融行业,大部分坏账来源于黑中介主导的产业链式诈骗。该类犯罪以黑中介在微信群、QQ群、路边小广告等方式骗取部分无业缺乏社会经验与低智商人员信任,以协助其办理贷款给借款人手续费为名,提供全套虚假贷款 ...

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在消费金融行业,大部分坏账来源于黑中介主导的产业链式诈骗。该类犯罪以黑中介在微信群、QQ群、路边小广告等方式骗取部分无业缺乏社会经验与低智商人员信任,以协助其办理贷款给借款人手续费为名,提供全套虚假贷款资质证明材料,大规模产业链式诈骗。这类黑中介要么具有多年诈骗犯罪工作经验、要么本身就在银行、信用社、P2P或者消费贷公司工作过,具有丰富的反风控经验。目前互金企业的风控水平,大都停留在“依靠先进的互联网大数据系统搭建行业领先的信贷风控系统”这种广告宣传词上,根本不足以完善预防。别说什么大数据风控模型,就连用户的真实身份都很难识别。

反欺诈工作中,识别用户真实身份是第一关,也是最难的一关。市场上的黑中介已经有了许多种伪造用户身份的办法,任何单一的身份识别手段都无法有效地解决问题,最近火热的人脸识别技术也被轻松攻破。因此,主流的思路是结合更多的身份识别手段。声音,作为人与生育来的能力,被视为很有前途的一种标识个人身份的特征,越来越受到重视。

声纹识别是通过对一种或多种语音信号的特征分析来达到对未知声音辨别的目的,简单的说就是辨别某一句话是否是某一个人说的技术。

理论上来说,声纹就像指纹一样,很少会有两个人具有相同的声纹特征。声纹的独特性主要由两个因素决定,第一个是声腔的尺寸,具体包括咽喉、鼻腔和口腔等;第二个是发声器官被操纵的方式,发声器官包括唇、齿、舌、软腭及腭肌肉等,他们之间的协作方式是人通过后天与周围人的交流中随机学习到的,会逐渐形成自己的特征。美国研究机构已经表明在某些特点的环境下声纹可以用来作为有效的证据。并且美国联邦调查局对2000例与声纹相关的案件进行统计,利用声纹作为证据只有0.31%的错误率。目前利用声纹来区分不同人这项技术已经被广泛认可,并且在各个领域中都有应用。那么在消费贷行业,如何使用声纹特征呢?

第一,在信贷申请环节,可以要求用户亲自阅读一段固定的文字,传到后台保存起来,并且同时提取其声纹特征。在信审过程中,系统自动将该声纹与黑名单库中的声纹做对比,如果命中黑名单,则可以调低信用级别乃至直接拒绝。这种使用方式类似于对设备指纹的使用,但是比设备指纹更稳定,因为设备指纹是非常容易被伪造的,而机器合成的声纹,相对比较容易被识别出来。

第二,如果一笔订单进入电核环节,当信审员在跟客户打电话的时候,系统可以自动调取客户的声纹进行对比,确保接电话的就是本人。信审员在拨打客户填写的联系人的电话时,系统也能自动提取声纹,跟系统黑名单做对比,同时也能够跟最近的或者同区域的订单声纹做交叉对比,从而发现重复的联系人信息,提示重大欺诈嫌疑。

第三,在手机App的用户登录环节,可以使用声纹识别技术来简化操作。就像微信具备的“声纹锁”功能,会根据每个用户的声音频率,记录声波信息,完成后,在登录界面,用户只需按照系统要求读出随机数字,声音若与此前声音特征参数匹配,即可登录成功。微信还强调了声纹识别的安全性,用户只有在登录过的老设备上才能使用该功能,同时使用技术来防止用录音冒充登录。

然而,声纹特征到目前并未广泛使用,还有一些重大问题需要克服,这些问题的存在,决定了声纹识别暂时不能成为主流手段。原因如下:

- 混响和噪声对各类模型和方法都有非常大的影响,这和人类似,嘈杂环境中确实很难分辨出某个人的声音,但是人耳比较奇特,我们可以很好的处理这种“鸡尾酒会”效应,但是目前机器还做不到。
- 音乐噪声通常是宽带信号,完全覆盖了人声的频段,这会非常影响声纹的特征表现,动态检测的时候更是难以提取,在语音识别中采用的是回声抵消的方法(严格来说是自噪声去除),同样也可以用到声纹识别,但是面对其他设备音乐也很难处理,当前仅有波束形成这一方法。
- 多人说话是声纹识别和语音识别都面临的问题,当前的所有模型都无法盲分离两个以上的人声并且同时进行识别。
- 虽然声纹识别的性很好,但实际上我们现有的设备和技术仍然很难做出准确分辨,特别是人的声音还具有易变性,易受身体状况、年龄、情绪等的影响。

对于声纹特征的利用,目前在互金行业还未看很好的案例,但是不可否认这种技术对于辅助用户身份识别的巨大潜力,期待有公司能够做出良好的产品范例。

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