Основные цели проекта:

1. Запись всех телефонных звонков: Мы разработали систему, которая способна записывать в реальном времени все телефонные переговоры, происходящие в банке. Это включало в себя диалоги с клиентами, внутренние разговоры сотрудников и другие звонки.
2. Голосовая биометрия в режиме реального времени: Мы создали возможность проведения биометрической идентификации по голосу в режиме реального времени (с временной задержкой в 30 секунд). Система могла автоматически анализировать голос участников звонка, что позволяло использовать систему для антифрода и позволило упростить идентификацию пользователя.
3. Масштабируемость: Учитывая объем работы, нашей целью было обеспечить масштабируемость системы, при сохранении отклика в режиме реального времени, чтобы она могла обрабатывать поток около 1 миллиона звонков в месяц.

Наша работа включала:

• Разработку алгоритмов для записи звонков в реальном времени и их хранения в безопасном хранилище данных.
• Разработку архитектуры конвеера обработки и сборки звонков из исходных сырых данных
• Интеграция системы записи в большинство служб банка, от продаж до безопастности.
• Интеграцию голосовой биометрии, позволяющей идентифицировать участников звонка с высокой точностью.
• Обеспечение безопасности данных и соответствия регулятивным требованиям.

Результаты:

1. Улучшение безопасности: Благодаря голосовой биометрии, мы существенно усилили безопасность, обеспечивая более надежную идентификацию участников звонка.
2. Улучшение качества услуг: Благодаря системе записи звонков удалось существенно улучшить качество предоставляемых банком услуг и разработать наиболее эффективные стратегии работы с клиентами.
3. Система использовалась для обучения ИИ: большой объем данных высокого качества позволил выполнить тренировку бота, который теперь используется в банке.
4. Соблюдение регулятивных требований: Мы смогли соответствовать требованиям регулирующих органов, что имеет большое значение в финансовой сфере.
5. Эффективная аналитика: Мы получили возможность анализировать большой объем данных, что позволило нам выявлять важные тренды и паттерны в общении с клиентами и персоналом. Снизить транзакционные издержки организации.

Этот проект продемонстрировал, как технологии могут улучшить безопасность и эффективность в финансовой отрасли.