Smart Answer | Detección temprana de llamadas no deseadas
Smart Answer propone una estrategia integral y avanzada para la detección temprana de llamadas no deseadas, utilizando tecnologías de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) sobre datos de la red del propio operador junto a otras fuentes como bases de datos reputacionales, APIs de operador o la agenda de contactos del propio usuario.
¿De qué hablamos cuando hablamos de detección temprana de llamadas no deseadas?
Si partimos de la base de que el objetivo último de frenar las llamadas no deseadas es minimizar las interrupciones en la vida diaria de las personas, entenderemos que la meta es precisamente evitar que el usuario entre en contacto con estas llamadas.
Sabemos que algunas prácticas como las robocalls o llamadas fantasma, pueden ser empleadas como sutiles mecanismos de acoso (p.e. empresas de recobros han sido acusadas de realizar este tipo de prácticas de acoso) o incluso llegar a bloquear servicios esenciales a través de acciones conocidas como ataques TDoS (Telephony Denial of Service). En estos casos, aunque la llamada no progrese o no sea atendida, ya está causando un perjuicio al usuario final.
La detección temprana debe ser proactiva, no depender de la experiencia del usuario para precisamente evitar que esta se degrade. En otras palabras, por detección temprana nos referimos a detectar las llamadas potencialmente no deseadas antes de que el usuario las sufra.
Enfoque adaptativo y evolutivo para la detección temprana de llamadas no deseadas
La detección y clasificación de llamadas no deseadas de Smart Answer se basa en un enfoque evolutivo que combina el análisis en tiempo real de diversos factores (p.e. cambios recientes de SIM, avalanchas de llamadas desde un mismo origen, duración de las llamadas…) y el aprendizaje constante de los algoritmos de inteligencia artificial aplicados. Esto permite al sistema adaptarse dinámicamente a nuevas estrategias de fraude que puedan surgir.
Se investigarán y emplearán algoritmos avanzados como las redes neuronales convolucionales para analizar patrones complejos en series temporales de llamadas, y métodos basados en Random Forest para combinar múltiples factores de decisión y mejorar la precisión.
Filtrado Activo y Desvío a Asistente Inteligente
Cuando Smart Answer identifica una llamada sospechosa, esta es desviada automáticamente a un buzón de voz inteligente, que intentará interactuar con el llamante para obtener datos suficientes sobre el motivo de la llamada y el emisor, con los que posteriormente generará un informe para notificar al usuario de destino sobre esa llamada y los riesgos asociados a la misma.
