语音识别主要通过语音生物识别技术验证身份以及分析语音模式以检测可疑活动来用于预防欺诈。语音生物识别技术基于音高、音调和语速等特征创建唯一的声纹，可以在客户互动期间与存储的个人资料进行比较。例如，在银行的客户服务通话期间，系统可以实时被动地分析呼叫者的声音，以确认它与帐户持有人的声纹匹配。如果检测到差异（例如，声纹模式不匹配），系统可以标记该呼叫以进行进一步验证，例如请求额外的身份验证步骤。这种方法减少了对基于知识的问题（例如，“你母亲的婚前姓名是什么？”）的依赖，欺诈者通常可以使用被盗数据绕过这些问题。
另一个应用是实时分析语音内容和上下文以检测欺诈指标。机器学习模型可以识别异常情况，例如呼叫者声音中不寻常的压力水平、不一致的背景噪音或呼叫者声称的位置与其电话号码的区号之间的不匹配。例如，冒充客户的欺诈者可能会使用语音深度伪造或听起来过于脚本化，语音识别系统可以通过将音频与已知的合成语音模式进行比较来标记这些情况。开发人员可以将这些模型与电话 API 集成，以在通话发生时对其进行分析，交叉引用 IP 地址或设备指纹等数据。这使得系统可以实时阻止可疑交易——例如，如果呼叫者的声音与存储在共享数据库中的已知欺诈者的个人资料匹配，则停止电汇。
通话后分析是另一层，其中语音识别转录和处理录音以发现欺诈模式。可以扫描转录文本中在社交工程攻击中常用的关键词（例如，“重置密码”或“绕过安全”）或短语。自然语言处理 (NLP) 模型还可以评估情绪，检测可能表明恶意意图的沮丧或回避。例如，跨多个通话重复请求帐户更改可能表示帐户盗用尝试。这些见解通常与其他欺诈信号（例如，异常登录时间或交易金额）结合使用，以构建风险评分。开发人员可以通过将语音数据输入欺诈检测管道来自动化此过程，从而实现持续的模型重新训练以适应新的策略。这种端到端方法——结合实时和历史分析——加强了欺诈预防，而不会增加合法用户的摩擦。