Банк «Тинькофф» внедрил распознавание клиентов по голосу

Банк «Тинькофф кредитные системы» сообщил о внедрении технологии по распознаванию голоса в реальном времени на всех рабочих местах своего колл–центра.

Банк стал «первым в России и одним из первых в мире», сумевших внедрить у себя технологию распознавания клиентов по голосовому слепку. Система идентификации клиентов на основе слепка голоса в ТКС создана на базе решения NICE Real–Time Voice Authentication System компании Nice.

На рынке производителей технологий работы с голосом есть два лидера – это российский «Центр речевых технологий» (ЦРТ) и американский Nuance. Израильский разработчик Nice, специализирующийся на создании программных продуктов для организации колл–центров, использует движок Nuance.

В 2013 г., когда ТКС было принято решение о внедрении голосовой аутентификации клиентов, в ЦРТ еще не было действующего решения для работы с голосовыми слепками (да и количество внедрений Nice в мире исчислялось единицами), рассказал вице–президент ТКС по информационным технологиям ИТ–директор Вячеслав Цыганов. В результате пилотного проекта, длившегося несколько месяцев, было приобретено решение NICE Real–Time Voice Authentication System, которое обеспечивает не просто распознавание голоса, а о полноценную голосовую биометрию. При создании голосовых слепков учитывается более 100 факторов: частотная модуляция, тембр голоса, ритм – что позволяет создать голосовой слепок и распознать впоследствии его носителя вне зависимости от языка.

Говоря о смысле голосовой аутентификации, Вячеслав Цыганов поясняет, что основной задачей этого внедрения было «не перегружать клиента необходимостью помнить лишнюю информацию, кодовые слова, пароли,пин–коды и т.п.» Теперь система голосового распознавания при звонке клиента в колл–центр может установить его личность за 7–10 секунд, и избавить его от необходимости отвечать на дополнительные вопросы, а оператора колл–центра от потерь времени. Внедрение системы завершилось в мае 2014 г., и к нынешнему моменту она работает на всей 1 тыс. мест в колл–центре. По словам Цыганова, в результате внедрения среднее время разговора клиента с оператором сократилось примерно на 40 секунд с 4 минут.