음성 생체 인식 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 유형별(능동적 음성 생체 인식, 수동적 음성 생체 인식), 배포 모델별(온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드 모델), 산업 수직별(BFSI, 소매 및 전자 상거래, 정부 및 국방, 의료, 통신 및 IT, 기타), 애플리케이션별(스피커 식별, 스피커 검증, 음성 인증, 사기 감지, 기타), 지역 및 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌

글로벌 음성 생체 인식 시장은 음성 인식 기술의 발전과 보안 인증 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 음성 생체 인식은 은행, 통신, 의료를 포함한 다양한 산업에서 개인의 고유한 음성 패턴을 기반으로 개인을 확인하여 향상된 보안과 편의성을 제공합니다. 시장 성장은 신원 도용 및 사기에 대한 우려가 증가하고 음성 인증이 모바일 기기와 고객 서비스 애플리케이션에 통합됨에 따라 촉진되었습니다. 조직이 강력한 신원 확인 방법을 우선시함에 따라 음성 생체 인식은 전 세계적으로 신뢰할 수 있는 인증 솔루션으로 계속해서 주목을 받고 있습니다.

주요 시장 동인

증가하는 보안 우려

오늘날의 디지털 시대에 보안 침해와 신원 도용은 다양한 산업에서 만연한 위협이 되었습니다. 음성 생체 인식은 복제하거나 위조하기 어려운 개인의 음성의 고유한 특성을 활용하여 매력적인 솔루션을 제공합니다. 이 방법은 피싱 공격이나 데이터 침해에 취약할 수 있는 비밀번호나 PIN과 같은 기존 인증 방법에 비해 더 높은 수준의 보안을 제공합니다.

은행, 금융, 의료 및 정부와 같은 부문의 조직은 민감한 데이터와 거래를 보호하기 위해 음성 생체 인식을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 음성 생체 인식 시스템을 구현함으로써 이러한 조직은 높은 수준의 신뢰도로 사용자를 인증하여 사기 활동의 위험을 줄이고 전반적인 사이버 보안 태세를 강화할 수 있습니다.

AI 및 머신 러닝의 발전

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 급속한 발전은 음성 생체 인식 기술에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 사람의 음성에서 미묘한 뉘앙스를 분석하고 인식하여 음성 인증의 정확성과 신뢰성을 개선할 수 있습니다. 머신 러닝 모델은 음성 패턴의 변화에 지속적으로 학습하고 적응하여 시간이 지남에 따라 음성 생체 인식 시스템의 적응성과 성능을 향상시킵니다.

이러한 발전으로 음성 생체 인식은 배경 소음이나 질병 또는 노화로 인한 음성 변화와 같은 다양한 환경과 조건을 처리할 수 있습니다. AI와 ML 기능이 계속 발전함에 따라 음성 생체 인식은 진짜 사용자와 사기꾼을 구별하는 데 더욱 정교하고 효과적이 되어 보안 인증이 가장 중요한 산업 전반에 도입되고 있습니다.

모바일 기기 및 IoT와의 통합

음성 생체 인식을 모바일 기기 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션과 통합하면서 유용성과 접근성이 확장되었습니다. 내장 마이크와 처리 능력이 장착된 모바일 기기는 로컬 또는 클라우드 기반 서비스를 통해 실시간 음성 인증을 수행할 수 있습니다. 이 통합은 모바일 뱅킹, 전자 상거래 거래 및 스마트 홈 시스템에 대한 원활하고 안전한 사용자 인증을 지원합니다.

스마트 스피커 및 연결된 가전제품과 같은 IoT 기기도 사용자 인증 및 개인화된 상호 작용을 위해 음성 생체 인식을 활용합니다. 음성 지원 IoT 기기는 음성 지문을 기반으로 승인된 사용자를 인식하여 보안을 해치지 않으면서도 사용자 편의성을 높이고 맞춤형 환경을 제공할 수 있습니다.

규정 준수 요구 사항

유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 미국의 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 전 세계의 규제 프레임워크는 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 엄격한 지침을 의무화합니다. 민감한 개인 정보를 처리하는 조직은 음성 생체 인식과 같은 안전한 인증 방법을 포함하여 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다.

이러한 규정을 준수하면 음성 생체 인식이 안정적이고 규정을 준수하는 인증 솔루션으로 채택됩니다. 음성 생체 인식 시스템은 사용자 데이터가 안전하게 처리되고 보호되도록 하여 규제 표준을 충족하고 비준수 벌금 또는 데이터 침해의 위험을 완화합니다.

주요 시장 과제

정확성 및 신뢰성

가장 큰 과제 중 하나는 개인 간의 음성 패턴의 다양성입니다. 음성 생체 인식 시스템은 피치, 톤, 음조, 발음과 같은 고유한 음성 특성을 포착하고 분석하여 사용자를 인증합니다. 그러나 이러한 특성은 언어, 방언, 악센트, 나이 및 감정 상태와 같은 요인에 따라 상당히 다를 수 있습니다. 가변성은 다양한 인구 통계적 그룹과 맥락에서 개인을 정확하게 식별하는 데 복잡성을 도입합니다. 주변 소음과 다양한 환경 조건은 음성 생체 인식 시스템에 상당한 과제를 안겨줍니다. 공공 장소의 배경 소음, 음향 환경의 변동 및 마이크 품질과 같은 기술적 문제는 음성 인식의 정확도를 저하시킬 수 있습니다. 이러한 요소는 시스템이 명확하고 일관된 음성 샘플을 캡처하는 기능을 방해하여 인증 오류를 유발하고 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있습니다.

음성 생체 인식 시스템의 부정확성은 권한이 있는 사용자가 잘못 액세스가 거부되는 거짓 거부 또는 권한이 없는 사용자가 액세스하는 거짓 수락을 초래할 수 있습니다. 거짓 거부는 사용자를 좌절시키고 운영 효율성을 방해하는 반면, 거짓 수락은 보안을 손상시키고 시스템을 잠재적 침해에 노출시킵니다. 거짓 거부를 최소화하는 동시에 거짓 수락을 늘리지 않는 균형을 이루는 것은 시스템 안정성과 사용자 신뢰를 강화하는 데 중요합니다. 음성 생체 인식 시스템은 화자 검증(알려진 개인의 신원 확인) 또는 화자 식별(음성 샘플을 저장된 음성 지문 데이터베이스와 일치)에 사용될 수 있습니다. 화자 검증은 일반적으로 무단 액세스를 방지하기 위해 더 높은 정확도와 안정성이 필요한 반면, 화자 식별은 더 큰 데이터베이스를 관리하고 다양한 인구에 걸쳐 정확성을 보장하는 데 추가적인 과제에 직면합니다. 이러한 과제를 극복하려면 음성 생체 인식 기술을 지속적으로 개선하고 적용해야 합니다. 머신 러닝, 인공 지능(AI), 신호 처리 기술의 발전은 알고리즘을 개선하고, 노이즈 견고성을 개선하고, 음성 인식 기능의 범위를 확장하여 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 실제 시나리오에 대한 지속적인 테스트와 검증은 정확도 문제를 사전에 식별하고 완화하는 데 필수적입니다.

보안 문제

음성 생체 인식 시스템이 직면한 주요 보안 과제 중 하나는 스푸핑으로, 악의적인 행위자가 음성을 모방하여 합법적인 사용자를 사칭하려고 시도하는 것입니다. 여기에는 사전 녹음된 음성 샘플, 음성 합성 기술 또는 음성 패턴을 모방하여 인증 프로세스를 우회하는 것이 포함될 수 있습니다. 효과적인 스푸핑 방지 조치는 이러한 위험을 완화하고 음성 기반 인증의 무결성을 보장하는 데 중요합니다. 음성 생체 인식 시스템은 음성 지문과 같은 민감한 생체 인식 데이터를 저장하고 처리하는데, 이러한 데이터가 손상되면 상당한 개인 정보 보호 및 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 데이터 침해는 저장된 음성 데이터에 대한 무단 액세스 또는 장치와 서버 간 전송 중에 가로채기를 통해 발생할 수 있습니다. 강력한 암호화 프로토콜, 안전한 저장 메커니즘, 엄격한 액세스 제어는 생체 인식 데이터를 무단 액세스 및 사이버 공격으로부터 보호하는 데 필수적입니다.

음성 생체 인식 데이터를 수집, 저장 및 처리하면 사용자 동의, 데이터 관행의 투명성, GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호 규정 준수와 관련된 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 사용자는 신원 도용, 무단 감시 또는 개인 데이터의 오용에 대한 두려움으로 인해 생체 인식 정보를 공유하는 데 불안을 느낄 수 있습니다. 투명한 데이터 처리 관행을 보장하고, 데이터 사용 정책에 대한 명확한 정보를 제공하고, 개인 정보 보호 강화 기술을 구현하는 것은 이러한 문제를 해결하고 사용자 간의 신뢰를 구축하는 데 중요합니다. 음성 인증 중에 사람의 활성 상태를 확인하는 것은 스푸핑 공격을 방지하는 데 중요합니다. 그러나 실제 사람과 녹음 또는 합성된 음성을 구별하는 것은 어려울 수 있습니다. 실시간으로 음성 특성을 분석하거나 인증 중에 사용자에게 특정 작업을 수행하도록 요구하는 것과 같은 고급 활성 상태 감지 기술은 음성 생체 인식 시스템의 보안과 안정성을 강화하는 데 필수적입니다. 생체 인식 데이터 사용, 저장 및 보호를 규제하는 프레임워크를 준수하면 음성 생체 인식 배포에 복잡성이 추가됩니다. 조직은 데이터 동의, 보관 기간, 데이터 최소화 및 데이터 주체 권리에 대한 엄격한 요구 사항을 준수해야 합니다. 다양한 관할권에서 다양한 규제 표준을 준수하려면 강력한 거버넌스 프레임워크와 생체 인식 데이터 관리의 업계 모범 사례를 준수해야 합니다.

통합 복잡성

조직은 종종 다양한 플랫폼, 데이터베이스 및 레거시 시스템으로 구성된 이기종 IT 환경을 가지고 있습니다. 이러한 다양한 인프라에 음성 생체 인식을 통합하려면 원활한 기능과 데이터 상호 운용성을 보장하기 위해 호환성 테스트, 사용자 지정 및 때로는 기존 애플리케이션 재개발이 필요합니다. 이러한 복잡성으로 인해 배포 일정과 비용이 늘어나 광범위한 채택에 대한 장벽이 생깁니다. 조직이 대규모 사용자 기반에 음성 생체 인식 솔루션을 배포하거나 새로운 지역으로 확장함에 따라 확장성이 중요합니다. 시스템이 성능이나 보안을 손상시키지 않고 증가하는 음성 데이터 볼륨을 처리할 수 있도록 하려면 강력한 인프라 계획, 리소스 할당 및 데이터 처리 및 저장에 대한 산업 표준 준수가 필요합니다.

통합 복잡성은 사용자 경험에 영향을 미쳐 채택률과 사용자 만족도에 영향을 미칠 수 있습니다. 음성 생체 인식 시스템은 중단이나 지연을 일으키지 않고 고객 대면 애플리케이션, 콜센터 운영 또는 직원 인증 프로세스에 원활하게 통합되어야 합니다. 개인이 생체 인식 인증 기능을 쉽게 탐색하고 활용할 수 있도록 사용자 교육 및 지원이 필요할 수 있습니다. 음성 생체 인식을 통합하면 데이터 침해, 무단 액세스 및 GDPR 또는 HIPAA와 같은 엄격한 데이터 보호 규정 준수와 관련된 보안 위험이 발생합니다. 통합 시스템이 생체 인식 데이터 처리 및 저장에 대한 규정 요구 사항을 충족하는 동시에 잠재적인 사이버 위협에 대한 강력한 보안 조치를 구현하려면 세심한 계획과 지속적인 모니터링이 필요합니다. 통합의 복잡성은 종종 시스템 사용자 지정, 하드웨어 업그레이드 및 교육 비용을 포함하여 더 높은 구현 비용으로 이어집니다. 조직은 이러한 지출을 정당화하고 음성 생체 인식 솔루션을 배포하는 이점이 초기 구현 비용보다 큰지 확인하기 위해 총 소유 비용(TCO)과 투자 수익률(ROI)을 신중하게 평가해야 합니다.

규정 준수

음성 생체 인식은 개인의 고유한 생물학적 데이터를 수집, 저장 및 처리하는 것을 포함하며, 이는 엄격한 데이터 보호 규정의 적용을 받습니다. 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 미국의 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 규정은 정보에 입각한 동의를 얻고, 강력한 보안 조치를 구현하고, 데이터 보관 기간을 제한하는 것을 포함하여 생체 인식 데이터를 처리하기 위한 엄격한 지침을 요구합니다. 이러한 규정을 준수하는 것은 사용자 개인 정보를 보호하고 데이터 침해 또는 오용의 위험을 완화하는 데 중요합니다. 글로벌화된 시장에서 음성 생체 인식 데이터는 처리 또는 저장 목적으로 국경을 넘어 전송될 수 있습니다. EU-US Privacy Shield 또는 Standard Contractual Clauses(SCC)와 같은 국제 데이터 전송 규정을 준수하려면 조직에서 적절한 데이터 보호 조치와 합법적인 처리 관행을 입증해야 합니다. 데이터 무결성과 보안을 유지하면서 이러한 요구 사항을 효과적으로 탐색하는 것은 음성 생체 인식 분야에서 운영되는 다국적 기업에 과제를 안겨줍니다.

음성 생체 인식 기술이 발전함에 따라 사용과 개인의 권리에 대한 영향에 대한 윤리적 고려 사항이 중요해지고 있습니다. 데이터 수집 관행의 투명성, 사용자에게 생체 인식 데이터가 어떻게 사용될지 알리고, 옵트아웃 메커니즘을 제공하는 것은 신뢰를 구축하고 윤리적 준수를 보장하는 데 필수적입니다. 생체 인식 연구소나 국제 표준화 기구(ISO)에서 제시한 것과 같은 윤리 지침과 산업 표준은 조직이 책임 있는 생체 인식 데이터 관리 관행을 구현하도록 안내합니다. 생체 인식 데이터를 규제하는 규제 프레임워크는 관할권마다 상당히 다르기 때문에 글로벌 조직에 준수 과제를 안겨줍니다. 생체 인식 데이터 정의, 동의 요구 사항, 데이터 보관 기간 및 시행 메커니즘의 차이로 인해 맞춤형 준수 전략이 필요합니다. 진화하는 규제 개발에 맞춰 조정하고 이에 따라 규정 준수 프로그램을 적용하려면 법률 전문가 및 규제 당국과의 지속적인 모니터링과 참여가 필요합니다.

규정 요건을 준수하지 않으면 음성 생체 인식 시장에서 조직에 법적 책임, 재정적 처벌, 평판 손상 및 잠재적인 사업 중단이 발생할 수 있습니다. 데이터 침해, 생체 인식 데이터에 대한 무단 액세스 또는 규제 의무를 충족하지 못하는 것과 관련된 법적 문제는 견고한 규정 준수 프레임워크와 사전 예방적 위험 관리 전략의 중요성을 강조합니다.

주요 시장 동향

산업 전반에 걸친 빠른 도입

음성 생체 인식 기술은 보안을 강화하고 사용자 경험을 개선할 수 있는 능력으로 인해 다양한 산업에서 빠르게 도입되고 있습니다. 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)과 같은 부문에서 음성 생체 인식은 인증 목적으로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 추세는 비밀번호와 PIN과 같은 기존 방법이 점점 더 보안성이 떨어지고 번거로워짐에 따라 사기와 신원 도용을 방지해야 할 필요성이 커지면서 나타납니다. 또한 의료 및 통신과 같은 분야에서도 음성 생체 인식을 통합하여 민감한 정보를 보호하고 고객 상호 작용을 간소화하고 있습니다. 채택은 음성 인식 시스템의 정확도와 안정성을 개선한 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 발전에 의해 촉진되었습니다.

AI와 ML의 발전

AI와 ML 알고리즘의 발전은 음성 생체 인식의 진화에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 음성 인식 시스템은 개별 음성 패턴과 뉘앙스를 지속적으로 학습하고 적응할 수 있습니다. 결과적으로 음성 인증의 정확도와 안정성이 크게 향상되어 기존 인증 방법에 대한 실행 가능한 대안이 되었습니다.

또한 AI 기반 음성 생체 인식 시스템은 음성 지문뿐만 아니라 음조와 억양과 같은 음성과 관련된 행동 패턴도 분석할 수 있습니다. 이 다중 인증 방식은 보안을 강화하고 무단 액세스 위험을 줄입니다.

다중 인증(MFA)과의 통합

음성 생체 인식은 추가적인 보안 계층을 제공하기 위해 다중 인증(MFA) 프레임워크에 점점 더 통합되고 있습니다. 음성 인식을 얼굴 인식, 지문 스캐닝 또는 행동 생체 인식과 같은 다른 요소와 결합함으로써 조직은 보다 강력한 인증 시스템을 만들 수 있습니다.

이러한 추세는 정부 기관 및 금융 기관과 같이 엄격한 보안 요구 사항이 있는 산업에서 특히 흔합니다. 음성 생체 인식을 통합한 MFA는 신원 도용 및 사기에 대한 보안 조치를 크게 강화하는 동시에 원활한 사용자 경험을 제공합니다.

비대면 솔루션에 대한 수요 증가

COVID-19 팬데믹은 음성 생체 인식을 포함한 비대면 인증 솔루션에 대한 수요를 가속화했습니다. 원격 작업 및 디지털 거래로 전환함에 따라 기업은 물리적 접촉 없이 사용자 신원을 확인하는 안전하고 편리한 방법을 우선시하고 있습니다.

음성 생체 인식 기술은 전화 통화 또는 가상 비서를 통한 원격 인증을 가능하게 하여 이러한 수요를 충족합니다. 이 기능은 고객 서비스 애플리케이션에서 특히 가치가 있는데, 전화를 통해 신원을 빠르고 안전하게 확인하면 운영 효율성이 향상되고 고객 만족도가 향상됩니다.

IoT 및 스마트 홈 애플리케이션의 확장

음성 생체 인식은 IoT(사물 인터넷) 및 스마트 홈 애플리케이션에서 영향력을 확대하고 있으며, 연결된 장치와 음성 활성화 보조 장치의 확산을 활용하고 있습니다. 스마트 스피커, 홈 보안 시스템, 웨어러블 장치와 같은 장치에 음성 인식 기능을 통합하면 사용자는 음성 명령을 사용하여 장치에 안전하게 액세스하고 제어할 수 있습니다. 이러한 추세는 스마트 환경 내에서 편리하고 개인화된 사용자 경험에 대한 소비자의 수요에 의해 주도됩니다. 음성 생체 인식은 민감한 정보에 액세스하거나 IoT 장치를 제어하기 위한 개인화된 사용자 인증을 가능하게 하여 보안을 강화하고, 이를 통해 원활하고 핸즈프리 상호 작용 모델을 제공합니다. 게다가 IoT 생태계가 계속 성장함에 따라 음성 생체 인식은 스마트 홈 자동화에서 산업용 IoT 애플리케이션에 이르기까지 다양한 사용 사례에 대처할 수 있는 확장 가능하고 적응 가능한 인증 솔루션을 제공합니다. IoT로의 이러한 확장은 기존 보안 애플리케이션을 넘어선 음성 생체 인식 기술의 다재다능함과 잠재력을 강조하여 상호 연결된 스마트 환경에서 혁신적인 애플리케이션을 위한 길을 열었습니다.

세그먼트별 인사이트

유형별 인사이트

능동적 음성 생체 인식 세그먼트

능동적 음성 생체 인식은 종종 다중 인증 요소(MFA) 프레임워크에 통합되어 여러 인증 요소가 결합되어 보안이 강화됩니다. 조직은 얼굴 인식이나 지문 스캐닝과 같은 다른 요소와 함께 능동적 음성 생체 인식을 통합하여 견고하고 회복성 있는 인증 메커니즘을 만들 수 있습니다. 이 접근 방식은 무단 액세스 및 신원 도용에 대한 보안 계층을 추가하여 다양한 산업에서 특히 매력적입니다. 원격 작업 및 디지털 거래로의 글로벌 전환으로 인해 능동적 음성 생체 인식의 채택이 가속화되었습니다. 이러한 시스템은 전화 통화 또는 가상 비서를 통한 안전한 원격 인증을 가능하게 하여 편리하고 안전한 비접촉 솔루션을 제공합니다. 이러한 추세는 고객 서비스 및 금융 부문에서 특히 두드러지는데, 이 부문에서는 전화를 통해 원격으로 신원을 확인하는 것이 운영 효율성과 규정 준수에 필수적입니다.

능동적 음성 생체 인식 시스템은 유럽의 GDPR 및 캘리포니아의 CCPA와 같은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 설계되었습니다. 이러한 규정은 조직이 생체 인식 데이터 보호 및 사용자 동의에 대한 강력한 조치를 구현하도록 요구합니다. 능동적 음성 생체 인식 기술은 종종 안전한 데이터 처리 관행, 암호화 프로토콜 및 투명한 사용자 동의 메커니즘을 통합하여 규정 준수를 보장하고 개인 정보 보호 위험을 완화합니다.

지역별 통찰력

북미의 기업과 소비자 사이에서 음성 생체 인식을 포함한 생체 인식 기술에 대한 인지도와 수용도가 높습니다. 이 지역은 생체 인식 인증 솔루션에 대한 성숙한 시장이며, 기업은 사용자 경험을 개선하는 동시에 보안을 강화하는 이점을 인식하고 있습니다. 소비자는 인증을 위해 생체 인식 방법을 사용하는 데 점점 더 익숙해지고 있으며, 이로 인해 뱅킹, 전자 상거래 및 고객 서비스와 같은 애플리케이션에서 음성 생체 인식에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 많은 주요 음성 생체 인식 솔루션 공급업체가 북미에 본사를 두고 있거나 이 지역에 상당한 입지를 가지고 있습니다. 이러한 회사는 이 지역의 강력한 시장 인프라, 숙련된 인력, 자본 접근성을 활용하여 최첨단 음성 생체 인식 기술을 개발하고 배포합니다. 시장 참여자의 집중은 경쟁, 혁신, 다양한 산업 요구 사항에 맞는 다양한 음성 생체 인식 솔루션의 가용성을 촉진하여 북미의 지배력에 기여합니다.

북미는 다양한 산업에 걸쳐 상당한 잠재 고객 기반을 가진 광범위하고 다양한 시장을 나타냅니다. 이 지역의 강력한 경제 성장과 금융, 의료, 소매와 같은 부문에서 증가하는 디지털 변환 이니셔티브는 음성 생체 인식과 같은 안전하고 효율적인 인증 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다. 음성 생체 인식의 확장성과 적응성은 북미 기업에서 대규모 배포에 널리 채택되는 데 더욱 도움이 됩니다.

최근 개발 사항

• 2023년 8월, Auraya는 Five9와 전략적 파트너십을 맺어 음성 생체 인식 기술을 안전한 고객 대면 애플리케이션과 사기 탐지 솔루션에 통합했습니다. 이 협업은 정부, 교육, 의료, 금융 서비스, 소매, 통신 등 다양한 부문에서 솔루션 제공을 확대합니다.
• 2022년 11월, iPulse Systems는 Microsoft Azure 플랫폼에서 서비스로 제공되는 최첨단 음성 생체 인식 솔루션인 VoiceIQ.cloud를 출시했습니다. 이 혁신적인 도구는 빠른 설정, 몇 분 만에 클레임 배포를 자랑하며, 설정, 라이선스 또는 구현 수수료에 대한 사전 비용 없이 트랜잭션 기반 가격 책정 모델로 작동합니다.

주요 시장 참여자

• Nuance Communications, Inc.
• Verint Systems Inc.
• NICE Ltd. 
• Pindrop Security, Inc. 
• Aculab plc
• ValidSoft Group
• Auraya Systems
• OneVault Proprietary Limited
• Voice Biometrics Group
• Uniphore Technologies Inc.