Alerta de fraude: la plataforma de autenticación de voz analiza 1.380 puntos de datos por llamada


El tablero de Pindrop califica a la persona que llama, el dispositivo y el comportamiento para detectar actores malos y clientes auténticos.

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¿Qué puede aprender al analizar más de 2 mil millones de llamadas telefónicas por año? Todo lo que necesita medir para detectar fraudes y autenticar usuarios genuinos.

Pindrop analiza 1.380 características de una sola llamada telefónica para crear una calificación de riesgo. El sistema no necesita crear un perfil de cada persona que llama para descubrir qué llamadas son fraudulentas. Debido a que Pindrop recopila datos sobre la persona que llama, el dispositivo y el operador, es más fácil identificar las llamadas sospechosas.

"Por ejemplo, no tengo idea de quién eres, pero sé que sueles llamar desde un teléfono de AT&T desde San Francisco, pero el análisis de audio me dice que es una llamada de Skype desde Nigeria", dijo Vijay Balasubramaniyan, CEO y cofundador de la compañia. "No sé quién es usted, pero sí sé que una llamada de Skype desde Nigeria no es usted".

Balasubramaniyan dijo que otra señal de fraude es cuando el sistema detecta el mismo dispositivo con las mismas 1.380 características que hacen 40 llamadas diferentes para acceder a 40 cuentas diferentes al mismo tiempo.

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La prevención del fraude en el centro de llamadas es el caso de uso más común para la plataforma, pero Balasubramaniyan también ve una creciente necesidad de autenticación de voz, que abarca desde sistemas de automatización del hogar hasta fraude corporativo. Un caso reciente de fraude de voz fue popular en RSA 2020. Muchas personas describieron la historia del ejecutivo europeo que transfirió $ 243,000 a un ladrón porque pensó que su jefe le había dicho que lo hiciera.

"Si es el número de teléfono del CEO y suena como la voz de su CEO, lo hará o perderá su trabajo", dijo Balasubramaniyan.

Cómo funciona

Amy Reyes estuvo en el stand RSA 2020 de la compañía para mostrar la tecnología de detección de fraude. En el tablero, se califica una llamada telefónica en tres factores: dispositivo, voz y comportamiento. Cada característica obtiene un puntaje que luego se combina para un puntaje de riesgo general. Este análisis ocurre dentro de los primeros segundos de una llamada cuando el individuo está interactuando con un sistema automatizado. Muchos clientes de Pindrop son centros de llamadas que utilizan la plataforma para identificar y aislar el fraude.

Reyes dijo que algunos clientes enrutan llamadas con un puntaje de alto riesgo a un buzón de correo de voz.

"Ni siquiera molesta a los agentes del centro de llamadas con personas que llaman mal", dijo.

La plataforma analiza cómo una persona interactúa con un dispositivo, incluida la rapidez con que una persona ingresa una información, como los últimos cuatro dígitos de un número de Seguro Social.

"La velocidad es muy diferente cuando un estafador está escribiendo desde una lista de números robados o un proceso robótico que va muy rápido", dijo Balasubramaniyan.

La plataforma también analiza la acústica de cada teléfono para identificar la marca y el modelo y el ruido de línea que es diferente para cada operador.

Balasubramaniyan dijo que los primeros clientes potenciales pedirían a Pindrop que identificara casos de fraude en un lote de llamadas de los seis meses anteriores. Debido a que la plataforma de la compañía aísla llamadas particulares, es fácil determinar qué interacciones causaron que el banco perdiera dinero.

"En este caso, sé exactamente lo que la persona estaba haciendo en el otro extremo, por lo que puedo atribuir un valor en dólares al fraude", dijo. "Cuando regresan e investigan la cuenta, pueden ver que el banco perdió el dinero".

Aprendizaje profundo para una mejor personalización.

La plataforma utiliza el aprendizaje profundo para analizar los 1.380 puntos de datos y escupir un puntaje de riesgo.

Balasubramaniyan dijo que el alto volumen de llamadas que Pindrop analiza cada año crea un conjunto de datos lo suficientemente grande como para entrenar el modelo.

Mark Horne, director de marketing de la compañía, dijo que algunos clientes quieren usar las capacidades de análisis de voz de Pindrop para crear mejores experiencias para los clientes. También ve la tecnología como una forma de hacer que la comunicación de voz sea más segura en dispositivos como Alexa y Siri.

"Vemos que el futuro de estos dispositivos de voz es la corriente principal, pero la autenticación a nivel de voz es lo que se requiere para que eso suceda", dijo.

Balasubramaniyan completó un doctorado en el Instituto de Tecnología de Georgia y escribió su disertación sobre cómo analizar los rasgos de las llamadas telefónicas. Uno de sus profesores lo conecta con un empresario local y los tres hombres cofundaron Pindrop. La compañía construyó un sistema de detección de fraude de impresión telefónica para centros de llamadas. Balasubramaniyan obtuvo su primera patente para la tecnología en 2015.

Ver también

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Mark Horn, Amy Reyes y Vijay Balasubramaniyan mostraron la plataforma de seguridad que utiliza análisis de voz para detectar fraudes.

Imagen: Veronica Combs



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