语音识别在金融服务中广泛应用，以改善客户互动、增强安全性并简化运营。一个关键应用是自动化客户服务系统，语音识别处理日常咨询。例如，银行部署交互式语音应答 (IVR) 系统，允许用户通过说话而不是导航菜单来查询账户余额、跟踪交易或报告丢失的卡。这些系统使用自动语音识别 (ASR) 将语音查询转换为文本，然后使用自然语言处理 (NLP) 来解释意图。开发人员可以集成 Google Speech-to-Text 或 Amazon Transcribe 等 API 来构建这些功能，从而减少对人工呼叫中心处理基本任务的依赖。
另一个用例是用于安全账户访问的语音认证。金融机构使用声纹生物识别技术，通过分析独特的声纹模式（如音高和节奏）来验证用户身份。例如，当客户致电支持热线时，系统会将其实时语音与存储的声纹进行比较，然后才允许访问敏感数据。这种方法增加了一层安全性，而无需密码或安全问题。开发人员可以使用 Microsoft Azure Speaker Recognition 等 SDK 或 Kaldi 等开源库来实现此功能，这些库处理特征提取和匹配算法。这种方法对于高风险交易（如电汇或账户变更）尤其有用。
第三个应用是合规性监控和转录。金融公司需要记录和分析客户互动，以满足监管要求。语音识别自动化了客户与顾问之间通话的转录，并标记出“欺诈”或“内幕交易”等关键词以便进一步审查。例如，一家经纪公司可以使用 IBM Watson Speech to Text 来转录交易员对话并检测政策违规。开发人员可以使用自定义机器学习模型增强这些系统，以识别情绪或特定短语，确保符合 MiFID II 等法规。这减少了人工审查时间，并通过维护可审计的记录帮助组织避免罚款。