Em 2022, a Minds Digital completa 5 anos de existência. Ao longo dessa trajetória, nossa tecnologia de biometria de voz passou por mudanças e atualizações fundamentais para que se tornasse o produto escalável e de grande impacto que é hoje. 

Grande parte desse desenvolvimento aconteceu a partir de percepções, pesquisas e análises do mercado e do que faltava no setor das tecnologias antifraude. Compartilho agora algumas dessas percepções e as etapas que nos ajudaram a chegar na tecnologia que temos hoje. 

Identificação de vozes para call center

No início, desenvolvemos um modelo de biometria de voz capaz de ser aplicado em sistemas de call center. O desafio era ter um produto capaz de processar milhares de chamadas por dia e informar aos atendentes se aquela voz que estava ao telefone era realmente do cliente que estava se identificando. 

Isso começou a ser feito a partir do cadastro da voz do cliente e, por meio de Inteligência Artificial, era realizada uma comparação entre a voz cadastrada e a voz que estava ao telefone — ou seja, uma comparação de 1 para 1. Caso o resultado fosse negativo, o atendente receberia um aviso. 

Durante cerca de um ano, esse modelo foi sendo aperfeiçoado para garantir maior confiança nas identificações. Milhares de vozes foram cadastradas para treinar a inteligência artificial e melhorar a qualidade da entrega oferecida por ela. 

Blocklist: rede de prevenção à fraude 

Nesse período, surge também uma nova ideia: a possibilidade de comparar uma voz ao telefone com outras vozes que já haviam entrado em contato antes, mas que não eram clientes. A comparação, desse modo, seria de um para vários, ou, como chamado no mercado: 1 para N. 

A equipe que trabalhava no desenvolvimento do produto estava notando, junto com os atendentes que já usavam a solução, que muitos fraudadores tentavam realizar a fraude em nome de vários clientes. Ou seja, uma mesma pessoa ligava para o call center se passando por várias outras. 

Com essa nova possibilidade, seria viável identificar rapidamente se aquela pessoa ao telefone já havia tentado se passar por outra. Isso ampliava as chances de acerto na identificação dos fraudadores e também dava às empresas que usam a solução uma nova ferramenta: a blocklist. 

Com a identificação da voz de quem já havia tentado cometer uma fraude em outro momento, era possível incluí-la em uma lista de vozes já consideradas suspeitas. Assim, caso a voz apareça novamente, os atendentes terão acesso a essa informação e a operação pode ser barrada antes de qualquer transação acontecer. Essa tecnologia acabou sendo um grande sucesso! Afinal, permitiu limitar as ações reincidentes. 

Análise comportamental da voz

A identificação também é feita em rede. Por meio do CPF, podemos conectar os números de telefone que ligaram e informaram esse CPF, além de mapear quais outros CPFs foram indicados por esses números de telefone, e assim por diante.

Dessa forma, é possível identificar se já existe algum contato ou voz que esteja na blocklist e ter um alerta para os outros telefones conectados. Foi por causa dessa rede que conseguimos identificar uma quadrilha de fraudadores que agia no call center do Banco BMG. 

Com as conexões montadas pela solução, ficou bem claro que alguns poucos telefones tentavam se passar pelos clientes. Como os CPFs se repetiam, percebemos que aquelas ações poderiam estar conectadas e, assim, encontramos a quadrilha. 

Mudança de estrutura e os microsserviços

Desde o início da solução que viria a ser a biometria de voz da Minds Digital, percebemos o potencial que existiria em criar um produto escalável. Depois de algum tempo de operação e de aprendizados, começamos a tocar essa ideia. 

A estrutura que havia sido desenvolvida para o produto nos primeiros anos precisou ser alterada. Antes, o nosso produto funcionava como um monolito, isto é, uma única arquitetura realizava todas as operações. O problema dessa abordagem é que a escalabilidade era difícil e limitada. 

Por isso é que a equipe de produto e desenvolvimento passou algum tempo focada em alterar essa arquitetura para uma estrutura de microsserviços. Nesse novo cenário, cada parte da tecnologia realiza um trecho da operação. Isso tornou mais fácil escalar o produto, visto que a equipe pode focar em partes específicas de desenvolvimento. 

Agora, com a divisão em microsserviços, foi possível diversificar a abordagem das soluções. Assim, se for necessário escalar apenas a ação da autenticação por voz, especificamente, agora isso é possível sem precisar trabalhar outras partes da solução.

Tempo de identificação da biometria de voz 

Um dos microsserviços que pode ser desenvolvido individualmente com essa nova estrutura é o tempo necessário para identificar a voz do cliente. Essa ideia surgiu da validação de uma necessidade do mercado de ter acesso a um processo mais ágil de verificação da identidade. Dessa forma, poderiam oferecer uma experiência melhor na jornada de atendimento.  

Por isso que, ao longo dos anos de operação e desenvolvimento da tecnologia, nosso time buscou diminuir esse tempo. Quanto mais rápido, menor a chance de que o cliente fique impaciente com o atendimento e maior a satisfação com o serviço prestado. 

Hoje, levamos apenas 1 segundo para realizar essa identificação. 

Biometria de voz em ambientes externos

Outra feature que foi desenvolvida com os microsserviços é a capacidade da nossa solução de realizar a biometria de voz em ambientes externos, com barulhos e interferências do ambiente. Sabemos que é um incômodo muito grande para os clientes não poder realizar o processo de identificação por causa de um contexto específico do local onde está. 

Com tanta tecnologia em todos os lugares, qualquer operação que exija condições diferentes de uso pode acabar gerando insatisfação. Por isso, é muito importante para nós da Minds Digital desenvolver um produto que possa ser usado em qualquer lugar — e conseguimos. 

Nossa biometria de voz funciona em qualquer ambiente, pois é capaz de isolar a voz que está falando diretamente no microfone de qualquer barulho externo no fundo. 

Produtos escaláveis: Minds for App, Call Center e WhatsApp 

A alteração da arquitetura para uma perspectiva de microsserviços é que tornou possível o desenvolvimentos dos nossos três produtos: Minds for App, Minds for Call center e Minds for WhatsApp. 

A decisão de focar em cada uma dessas abordagens surgiu de uma percepção sobre o mercado da prevenção à fraude. Notamos que havia a necessidade de que fosse desenvolvida uma solução capaz de realizar a identificação segura e precisa de clientes em diferentes canais, usando um método menos invasivo e de grande confiabilidade. 

Por isso, somos capazes de atender a qualquer aplicativo com a solução Minds for App, usando uma SDK simples e com fricção mínima na jornada do cliente. Isso também é visto na Minds for WhatsApp, que pode ser enviada por mensagem direta, e todo o processo de verificação é feito pelo próprio aplicativo, usando a função nativa de gravação de voz. 

O futuro está no liveness

Muita coisa foi desenvolvida até aqui, mas sabemos que tudo ainda pode ser melhorado. No horizonte da Minds Digital existem muitos projetos, e um deles está no desenvolvimento de uma tecnologia capaz de realizar a prova de vida com alto nível de confiança. 

O liveness, ou prova de vida, é a capacidade que os sistemas têm para identificar se quem está realizando aquele processo de autenticação é realmente uma pessoa ao vivo e não uma gravação, por exemplo. Atualmente, temos um processo que cumpre essa função, mas queremos que ele alcance novos níveis, levando aos usuários da identificação pela biometria de voz ainda mais conforto e segurança. 

Caso queira saber como a biometria de voz pode ajudar na prevenção à fraude da sua empresa hoje, agende um bate-papo com a gente.