AI do telefonicznej obsługi klienta: Jak wykorzystać AI do wykrywania oszustw w rozmowach


OPUBLIKOWANO: 24 czerwca 2024

Oszustwa telefoniczne to poważny problem dla wielu firm. AI może pomóc w ich wykrywaniu, analizując rozmowy w czasie rzeczywistym, identyfikując podejrzane wzorce i alarmując konsultantów. Automatyzacja procesów obsługi klienta z wykorzystaniem AI zwiększy bezpieczeństwo i efektywność.



Jak użyć AI oraz automatyzację do wykrywania oszustw w rozmowach telefonicznych

Wyobraź sobie, że pracujesz w dziale obsługi klienta i codziennie odbierasz dziesiątki telefonów. Wśród nich zdarzają się oszuści, którzy próbują wyłudzić poufne dane lub nakłonić do nieuczciwych działań. Jak ich wykryć? Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI).

AI może analizować rozmowy telefoniczne w czasie rzeczywistym, szukając podejrzanych wzorców i sygnałów ostrzegawczych. Przykładowo, system oparty na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) może identyfikować kluczowe frazy często używane przez oszustów, takie jak prośby o dane osobowe, obietnice wysokich zysków czy wywieranie presji czasowej.

Co więcej, AI może uczyć się na podstawie historycznych danych o oszustwach, aby z czasem coraz skuteczniej je wykrywać. Wyobraź sobie, że system analizuje setki tysięcy zapisów rozmów, ucząc się rozpoznawać subtelne sygnały oszustwa, które mogą umknąć uwadze człowieka. To trochę jak wytrenowany detektyw, który potrafi wychwycić kłamstwo po drobnych gestach czy tonie głosu.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Case - zastosowanie AI do wykrywania oszustw w rozmowach telefonicznych


Opis problemu

Firma TeleSerwis, oferująca telefoniczną obsługę klienta dla różnych przedsiębiorstw, boryka się z rosnącą liczbą prób oszustw. Przestępcy podszywają się pod klientów, aby wyłudzić poufne dane, zaległe płatności lub wprowadzić w błąd konsultantów. Proceder ten naraża firmę na straty finansowe oraz uszczerbek na reputacji.

Dotychczasowe metody, polegające na szkoleniu pracowników i manualnej weryfikacji podejrzanych rozmów, okazują się niewystarczające. Firma potrzebuje skutecznego systemu, który w czasie rzeczywistym będzie analizował rozmowy, wykrywał próby oszustw i alarmował konsultantów.


Wykrywanie oszustw w rozmowach telefonicznych za pomocą GPT-4

Rozwiązaniem problemu TeleSerwis może być wdrożenie systemu opartego na modelu językowym GPT-4. Ten zaawansowany model AI doskonale radzi sobie z przetwarzaniem języka naturalnego i analizą kontekstu rozmów.

System działałby w następujący sposób: rozmowy telefoniczne byłyby w czasie rzeczywistym transkrybowane na tekst za pomocą narzędzia do rozpoznawania mowy, takiego jak ElevenLabs. Następnie transkrypcje byłyby przesyłane do modelu GPT-4 poprzez API. GPT-4 analizowałby treść rozmów, szukając podejrzanych wzorców i fraz typowych dla prób oszustw.

Wyobraź sobie, że przestępca dzwoni, podając się za pracownika banku i prosi o poufne dane. GPT-4, wyłapując frazy typu "weryfikacja tożsamości", "numer PESEL" czy "hasło do konta", w kontekście podejrzanej rozmowy, natychmiast alertuje konsultanta o potencjalnym oszustwie. Konsultant może wówczas podjąć odpowiednie kroki, np. zerwać połączenie lub eskalować sprawę do przełożonych.


Algorytm rozwiązania przy użyciu GPT-4

Oto algorytm działania systemu antyszustowego w TeleSerwis:

  1. Rozmowa telefoniczna jest nagrywana i transkrybowana w czasie rzeczywistym za pomocą ElevenLabs.
  2. Transkrypcja jest automatycznie przesyłana do Google Docs poprzez API.
  3. Zapier nasłuchuje nowych dokumentów w folderze Google Drive.
  4. Gdy pojawi się nowy dokument, Zapier wywołuje GPT-4 poprzez API, przesyłając mu treść transkrypcji.
  5. GPT-4 analizuje transkrypcję, szukając sygnałów oszustwa w oparciu o wcześniej zdefiniowane wzorce i frazy kluczowe.
  6. Jeśli GPT-4 wykryje podejrzaną aktywność, wysyła alert do konsultanta poprzez Slack.
  7. Konsultant weryfikuje alert i podejmuje odpowiednie działania zgodnie z procedurami firmy.
  8. Informacje o oszustwach są gromadzone w Google Sheets do dalszej analizy i usprawniania modelu.


Kluczem do sukcesu jest synergiczne połączenie możliwości AI w przetwarzaniu języka naturalnego z automatyzacją przepływu danych między różnymi narzędziami.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do wykrywania oszustw w rozmowach telefonicznych

Wdrożenie systemu antyszustowego opartego na GPT-4 może przynieść TeleSerwis szereg korzyści. Przede wszystkim, automatyczne wykrywanie prób oszustw w czasie rzeczywistym znacząco podniesie bezpieczeństwo i zaufanie klientów do firmy. Zmniejszy to ryzyko strat finansowych i wizerunkowych związanych z udanymi atakami.

Ponadto, system odciąży konsultantów, którzy będą mogli skupić się na obsłudze uczciwych klientów, zamiast tracić czas na weryfikację podejrzanych rozmów. Dzięki machine learningowi, model GPT-4 będzie stale się uczył i adaptował do nowych technik oszustów. To sprawi, że ochrona przed fraudami będzie coraz skuteczniejsza i bardziej proaktywna.

Dodatkowe aspekty do rozważenia przy wdrażaniu systemu AI do wykrywania oszustw telefonicznych:

  • Zapewnienie zgodności z przepisami o ochronie danych osobowych (RODO) przy przetwarzaniu nagrań rozmów.
  • Opracowanie procedur postępowania dla konsultantów w przypadku wykrycia podejrzanej aktywności.
  • Regularne testowanie i audyty systemu pod kątem skuteczności i odporności na nowe techniki oszustów.
  • Integracja systemu z innymi narzędziami bezpieczeństwa i analizy danych w firmie.
Wypróbuj różne modele AI