与此同时，基于新技术和新场景的诈骗手段不断升级，软、硬件攻击，社会工程学等方式并举，犯罪分子欺诈能力不断提升，欺诈方式更具专业化、智能化，欺诈手段迅速翻新。
在此背景下，反欺诈成为了金融系统中必不可少的一环。金融反欺诈覆盖多种不同的场景和业务。面对新技术、新业态催生的复杂环境，反欺诈也需要结合人工智能等新技术，有针对性地进行防范。
为什么声纹识别可以应用于人工智能金融反欺诈？
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，基本不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。
与其他生物特征相比，声纹识别的应用有一些特性：
蕴含声纹特征的语音获取方便、自然，声纹提取可在不知不觉中完成，因此使用者的接受程度也高；
获取语音的识别成本低廉，使用简单，一个麦克风即可，在使用通讯设备时更无需额外的录音设备；
适合远程身份确认，只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录；
声纹辨认和确认的算法复杂度低；
配合一些其他措施，如通过语音识别进行内容鉴别等，可以提高准确率。
声纹识别金融反欺诈的最大优势：安全与便捷
上述特性，特别是其“非接触式”、“远程识别”的优势，使声纹反欺诈模型在诈骗防范上可以发挥重要作用。只需要一个麦克风或者电话和手机就可以采集用户声纹特征信息，完成身份认证。相比于指纹需要按压，人脸需要特定设备扫描，声纹识别技术可以更加方便地用来作为远程身份确认技术。
此外，相比于其他生物识别技术，声纹识别技术的“动态”特征使其在应用安全上独占优势。
每个人在说话过程中所蕴含的语音特征和发音习惯几乎是不可替代的，即使是模仿，也难以改变说话者最本质的发音特性和声道特征。
而指纹、人脸等静态生理特征，并不能体现出个体的动态变化，因此很容易出现被盗用等安全问题。例如，当我们验证指纹时，构成指纹物理纹路的独特模式被传感器转换成数据后，这些数据可以被存储、共享，甚至修改，为不法分子盗用埋下了伏笔。
至于人脸识别，大街小巷各种摄像头漫山遍野，手机拍照愈发清晰，面部生物特征随时都可能被获取。
声纹识别技术在金融反欺诈中的应用流程
声纹反欺诈模型的业务流程可以按照如下方式构建和进阶：
在登录申请环境中，快商通“声纹识别反欺诈解决方案”要求用户阅读一段固定的文字，搜集提取其声纹特征。此时可以逐步建立声纹白、灰、黑信用风险明单库。
在登录申请环境中，快商通“声纹识别反欺诈解决方案”要求用户阅读一段固定的文字，搜集提取其声纹特征。此时可以逐步建立声纹白、灰、黑信用风险明单库。
后续客户再次登录时，用此次声纹与之前比对，判断是否是同一个人申请。如果声纹与库中声纹不一致，可以采取限制其登录app或增加验证策略，如人脸识别。
通过关系复杂网络技术进行关联人检验，识别并逐步建立金融机构声纹欺诈黑名单。在信审过程中，系统自动将该声纹与声纹欺诈黑名单库中的声纹做对比。这种方式与指纹识别相似，但机器合成的声纹，更容易被识别出来，不易伪造。
在积累到一定的声纹特征数据后，可以在信贷申请环节通过声纹识别匹配技术简化登录验证，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。
目前，声纹反欺诈已经在国内多家大型金融机构落地，中国银联、阳光保险集团、太平洋保险等均部署了快商通“声纹识别反欺诈解决方案”，在电话端实现远距离、高精度的身份认证与身份反欺诈。只需要一通电话，几秒钟时间就能远距离确定说话人的真实身份。
