你能从每年超过20亿次的电话分析中学到什么?您需要测量的一切，以检测欺诈和认证真正的用户。
Pindrop通过分析一个电话的1380个特征来创建一个风险评分。该系统不需要创建每个呼叫者的个人资料来识别哪些呼叫是虚假的。因为Pindrop收集的是关于来电者、设备和运营商的数据，所以更容易发现可疑电话。
“比如，我不知道你是谁，但我知道你通常是从旧金山打过来的电话，但音频分析告诉我，这是来自尼日利亚的Skype电话，”该公司首席执行官兼联合创始人维贾伊·巴拉苏布拉曼尼扬(Vijay Balasubramaniyan)说。“我不知道你是谁，但我知道来自尼日利亚的Skype电话不是你。”
Balasubramaniyan说，另一个欺诈的迹象是，当系统发现同一台设备具有相同的1380个特征时，它会同时拨打40个不同的电话，访问40个不同的账户。
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防止呼叫中心欺诈是该平台最常见的用例，但Balasubramaniyan也看到语音认证的需求日益增长，从家庭自动化系统到企业欺诈，无所不包。最近的一个语音欺诈案例是RSA 2020大会上的一个热门案例。许多人描述了一位欧洲高管的故事，他把24.3万美元转移给了一个小偷，因为他以为是老板让他这么做的。
巴拉苏布拉曼尼扬说:“如果是CEO的电话号码，而且听起来像是CEO的声音，那你就得这么做，否则就会丢掉工作。”
艾米·雷耶斯在公司的RSA 2020展位上展示了欺诈检测技术。在仪表板上，一个电话是根据三个因素评分的:设备、声音和行为。每个特征都得到一个分数，然后将该分数合并为一个整体风险分数。当个人与自动化系统交互时，这种分析发生在调用的最初几秒钟内。许多Pindrop客户是使用该平台识别和隔离欺诈的呼叫中心。
雷耶斯说，一些客户将风险评分较高的电话转接到语音信箱。
“你甚至不需要麻烦呼叫中心的工作人员，因为他们的呼叫很糟糕，”她说。
该平台分析个人与设备的交互方式，包括个人输入信息的速度，比如社会保险号的最后四位数字。
Balasubramaniyan说:“当欺诈者从被盗的数字列表中键入数字，或者是一个运行非常快的机器人程序时，速度是非常不同的。”
该平台还分析了每个电话的声学特性，以识别不同运营商的手机型号和线路噪声。
Balasubramaniyan说，早期的潜在客户会要求Pindrop在过去六个月的一批电话中识别欺诈案例。由于该公司的平台隔离了特定的呼叫，因此很容易查明是哪些交互导致了银行的损失。
他说:“在这种情况下，我完全知道对方在做什么，所以我可以把一个美元的价值归因于欺诈。”“当他们回去调查账户时，他们会发现银行把钱弄丢了。”
该平台使用深度学习来处理所有1380个数据点，并给出一个风险评分。
Balasubramaniyan说，Pindrop每年分析的大量电话创造了足够大的数据集来训练这个模型。
该公司的首席营销官马克·霍恩(Mark Horne)表示，一些客户希望使用Pindrop的语音分析功能来建立更好的客户体验。他还认为，这项技术可以让Alexa和Siri等设备的语音通信更加安全。
“我们看到这些语音设备的未来将成为主流，但语音级别的认证是实现这一目标所必需的，”他说。
Balasubramaniyan在佐治亚理工学院完成了博士学位，并撰写了关于如何分析电话特征的论文。他的一位教授帮他联系了当地的一位企业家，三人共同创立了Pindrop。公司为呼叫中心建立了电话打印欺诈检测系统。2015年，巴拉布拉曼尼亚获得了这项技术的第一项专利。