语音人工智能公司 Krisp 每月处理超过 800 亿分钟的语音通话，今日宣布为联络中心推出两项新功能：语音安全和语音分析。这两项功能相结合，可为联络中心提供对语音渠道的全面管控：实时保护每次交互的安全功能，以及了解每次通话动态的智能功能。
威胁形势
大多数联络中心质量控制程序仅对不到 2% 的来电进行人工审核。联络中心的语音渠道是财务控制点——客户身份在此得到验证，高价值交易获得授权，敏感数据也在此被访问。
与此同时，语音诈骗的增长速度远超现有工具的应对能力：
- 三年内，深度伪造技术在所有已检测到的欺诈尝试中所占比例从 0.1% 增长到 6.5%，增幅达 2137%（Signicat，2024）。
- 人类智能体识别合成语音的准确率只有大约 60%，接近随机水平，而且训练并不能带来实质性的提高（加州大学伯克利分校/自然科学报告，2025 年）。
- 2025 年，人工智能和语音克隆技术导致美国商业电子邮件诈骗损失超过 3000 万美元（仅报告案例）（FBI IC3，2025 年）。
- 据德勤金融服务中心（2024）预测，到 2027 年，美国因 AI 技术引发的欺诈损失将达到 400 亿美元，高于 2023 年的 123 亿美元。
这两个差距，即质量保证方面的覆盖差距和欺诈预防方面的检测差距，都存在于同一个地方：语音渠道。
语音安全
语音安全弥补了检测漏洞，并将信任视为客户体验的一部分，而非单独的安全选项。如果客户无法信任电话线上的声音，他们就无法保持忠诚。语音安全通过三种功能弥补了检测漏洞，每种功能都针对不同的威胁载体：
- Deepfake Detection实时分析来电者的音频，并在检测到合成或克隆的声音时向客服人员发出警报，防止发生任何账户访问、交易或凭证重置。
- 欺诈检测功能会监控实时通话记录，查找社交工程的行为和语言信号，并在仍有时间采取行动时向客服人员发出警报。
- 代理语音验证持续确认每次代理通话中的人员与已注册代理的语音配置文件相符，从而检测远程和分布式操作中的未经授权的替换。
这三款产品均在 Krisp 的联络中心 AI 平台内运行，可在任何 CCaaS 平台上使用，无需集成或新的基础设施。
语音分析
语音分析通过在每次通话结束后立即自动分析通话内容来弥补覆盖范围的不足。系统会根据各组织自身的质量标准对对话进行评分，标记潜在的违规行为，并生成摘要和分类，无需人工审核。
违规行为会在每次通话后立即显示，而不是像以往那样在数周后的例行审核中才被发现。主管可以获取每次通话中所有客服人员和团队的绩效数据，从而加快辅导周期并推动持续改进。此外，通话结果会根据通话记录自动生成，减少通话后的工作量，并为所有客服人员提供一致的分类数据。
“语音渠道承载着公司最敏感的时刻，而过去三十年来，它一直基于一个假设：如果声音听起来像人声，那就是人声。如今，这个假设反而成了隐患，”Krisp首席商务官Harry Folloder表示。“语音安全解决方案无需人工干预即可解决这个问题。AI 可以捕捉到客服人员听不到的信息，而客服人员仍然可以进行通话。语音分析和语音安全解决方案正是为应对联络中心当前面临的规模和威胁环境而打造的。”
Krisp首席执行官兼联合创始人Davit Baghdasaryan表示：“语音渠道是客户关系建立或破裂的关键所在。我们创建Krisp的目的是为了变革实时对话，而不是绕开它。这两项功能的推出将这一理念延伸到了治理层面，如每一次通话都会被记录，每一个欺诈信号都会在采取行动之前被及时发现，每一次对话都会被评分，而不仅仅是那些碰巧被审核的对话。”
Krisp Speech Analytics 已正式面向联络中心推出，而 Voice Security 目前处于早期访问阶段。
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