Al igual que el rostro, las huellas dactilares o el iris, la voz posee un conjunto de características únicas que hacen posible diferenciar a un individuo de otro, y en la actualidad los centros de contacto utilizan esta técnica de autenticación para reducir el riesgo de fraude.

“Los sistemas para la identificación biométrica por voz, están basados en el uso de inteligencia artificial y machine Learning (ML), y tienen la capacidad de analizar en tiempo real las llamadas que se reciben, por ejemplo, en los centros de atención al cliente, para confirmar la identidad de sus usuarios o, incluso, identificar a presuntos defraudadores de quienes ya se tenga un registro de voz”, explica Juan Ozino Caligaris, cofundador y Country Manager de Nubity.

A medida que los incidentes de fraude siguen aumentando en todo el mundo, el mercado de soluciones de biometría de voz avanza con enorme éxito entre los proveedores de tecnología de voz. En este sentido, la empresa de investigación Insight Partners predice que el mercado mundial de la biometría de voz pasará de 1,300 millones de dólares en 2021 a 4,800 millones en 2028, lo que supone una tasa de crecimiento anual compuesta del 20.6%.

Por otra parte, el cambio mundial hacia las transacciones sin efectivo ha provocado un aumento del fraude en todos los canales, desde las transacciones en línea y móviles hasta las que se realizan en persona. De acuerdo con el Informe Nice 2023 sobre el fraude[1], de 2021 a 2022 los intentos de estafas en las transacciones se dispararon un 92% y los importes de los intentos de fraude aumentaron un 146% a nivel global.

“Esta alarmante tendencia pone de relieve dos puntos clave: en primer lugar, se está produciendo un aumento espectacular de los volúmenes totales de transacciones y, en segundo lugar, los delincuentes son cada vez más audaces y persiguen importes más elevados. El fraude no se limita a un canal específico; es una amenaza compleja y multicanal que está determinada por la transformación digital, los cambios en los comportamientos de los consumidores y los patrones de estafa cambiantes. Las instituciones financieras deben mantenerse alerta y adaptar sus defensas para adelantarse a un panorama de hackeos en constante evolución”, concluye el reporte.

Históricamente, los centros de contacto han utilizado un proceso de autenticación basado en conocimientos que ha llevado mucho tiempo y en el que las personas que llaman tienen que responder a varias preguntas basadas en datos personales, como el más reciente consumo, el límite de crédito o la fecha de nacimiento.

Hoy existe la posibilidad de analizar las características de voz únicas de la persona que llama para proporcionar a los agentes y a los sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR, por sus siglas en inglés) de autoservicio una decisión en tiempo real sobre la identidad de la persona que llama para una verificación más rápida y precisa a un costo muy bajo. También se pueden detectar actores fraudulentos en tiempo real, lo que reduce las pérdidas potenciales por este tipo de ataques.

¿Cómo funciona la autenticación por voz?

“La aplicación Voice ID, por ejemplo, analiza los atributos del habla, como el ritmo, el tono y el timbre, para crear una huella vocal digital que agiliza la experiencia de autenticación de los clientes en su próxima llamada. Los clientes no tienen que decir ninguna frase o palabra específica, lo que les permite mantener el flujo natural de la conversación”, afirma el ejecutivo de Nubity.

Asimismo, el aprendizaje automático (ML) permite analizar el audio entrante y lo compara con grabaciones de actores fraudulentos conocidos en la lista de vigilancia del centro de contacto, de tal forma que durante una llamada activa marca automáticamente las llamadas sospechosas al agente con un umbral de riesgo (por ejemplo, “riesgo alto” o “riesgo bajo”), con lo que se reducen los ataques al centro de contacto.

En el caso de llamadas salientes como parte del proceso de cobranza, el catálogo de huellas vocales digitales también ayuda para conocer las intenciones de una persona deudora cuando ésta niega ser la tenedora de la deuda en cuestión o informa que “esa persona ya no vive o trabaja ahí”, haciendo más fácil determinar si tiene la intención de cumplir con sus obligaciones.

“El hecho que hoy se pueda relacionar a un cliente particular con su huella vocal digital, permite establecer interacciones más placenteras y más seguras para los clientes de instituciones financieras y también ayuda a crear un catálogo de señales y actores fraudulentos que reduzcan las pérdidas financieras por este tipo de ataques”, concluye Ozino Caligaris.