Рынок голосовой биометрии — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу (активная голосовая биометрия, пассивная голосовая биометрия), по модели развертывания (локальная, облачная, гибридная модель), по отраслевой вертикали (BFSI, розничная торговля и электронная коммерция, правительство и оборона, здравоохранение, телекоммуникации и ИТ, другие), по

Обзор рынка

Глобальный

Глобальный рынок голосовой биометрии переживает быстрый рост, обусловленный достижениями в области технологии распознавания голоса и растущим спросом на безопасные решения для аутентификации. Голосовая биометрия обеспечивает повышенную безопасность и удобство в различных отраслях, включая банковское дело, телекоммуникации и здравоохранение, путем проверки людей на основе их уникальных голосовых шаблонов. Рост рынка обусловлен растущей обеспокоенностью по поводу кражи личных данных и мошенничества в сочетании с интеграцией голосовой аутентификации в мобильные устройства и приложения для обслуживания клиентов. Поскольку организации отдают приоритет надежным методам проверки личности, голосовая биометрия продолжает набирать обороты как надежное решение для аутентификации во всем мире.

Ключевые движущие силы рынка

Растущие проблемы безопасности

В современную цифровую эпоху нарушения безопасности и кража личных данных стали распространенными угрозами в различных отраслях. Голосовая биометрия предлагает убедительное решение, используя уникальные характеристики голоса человека, которые трудно скопировать или подделать. Этот метод обеспечивает более высокий уровень безопасности по сравнению с традиционными методами аутентификации, такими как пароли или PIN-коды, которые могут быть уязвимы для фишинговых атак или утечки данных.

Организации в таких секторах, как банковское дело, финансы, здравоохранение и правительство, все чаще применяют голосовую биометрию для защиты конфиденциальных данных и транзакций. Внедряя голосовые биометрические системы, эти организации могут аутентифицировать пользователей с высокой степенью уверенности, снижая риск мошеннических действий и улучшая общую позицию кибербезопасности.

Достижения в области ИИ и машинного обучения

Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) революционизируют технологию голосовой биометрии. Алгоритмы ИИ могут анализировать и распознавать тонкие нюансы в голосе человека, повышая точность и надежность голосовой аутентификации. Модели машинного обучения непрерывно обучаются и адаптируются к изменениям в голосовых шаблонах, со временем повышая адаптивность и производительность голосовых биометрических систем.

Эти достижения позволяют голосовой биометрии обрабатывать различные среды и условия, такие как фоновый шум или изменения голоса из-за болезни или старения. По мере того как возможности искусственного интеллекта и машинного обучения продолжают развиваться, голосовая биометрия становится все более сложной и эффективной в различении настоящих пользователей и самозванцев, что способствует ее внедрению в отраслях, где безопасная аутентификация имеет первостепенное значение.

Интеграция с мобильными устройствами и IoT

Интеграция голосовой биометрии с мобильными устройствами и приложениями Интернета вещей (IoT) расширила ее полезность и доступность. Мобильные устройства, оснащенные встроенными микрофонами и вычислительной мощностью, могут выполнять голосовую аутентификацию в реальном времени локально или через облачные сервисы. Эта интеграция поддерживает бесшовную и безопасную аутентификацию пользователей для мобильного банкинга, транзакций электронной коммерции и систем умного дома.

Устройства IoT, такие как интеллектуальные колонки и подключенные приборы, также используют голосовую биометрию для аутентификации пользователей и персонализированного взаимодействия. Устройства IoT с поддержкой голоса могут распознавать авторизованных пользователей на основе их голосовых отпечатков, обеспечивая индивидуальный опыт и повышая удобство пользователя без ущерба для безопасности.

Требования к соблюдению нормативных требований

Нормативные рамки по всему миру, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе и Закон Калифорнии о защите прав потребителей (CCPA) в США, устанавливают строгие правила по защите данных и конфиденциальности. Организации, обрабатывающие конфиденциальную личную информацию, обязаны внедрять надежные меры безопасности, включая безопасные методы аутентификации, такие как голосовая биометрия.

Соблюдение этих правил стимулирует принятие голосовой биометрии в качестве надежного и соответствующего требованиям решения для аутентификации. Голосовые биометрические системы гарантируют, что данные пользователей надежно обрабатываются и защищаются, соответствуют нормативным стандартам и снижают риск штрафов за несоблюдение или утечки данных.

Ключевые проблемы рынка

Точность и надежность

Одной из основных проблем является изменчивость речевых моделей у разных людей. Голосовые биометрические системы полагаются на захват и анализ уникальных вокальных характеристик, таких как высота голоса, тон, ритм и произношение, для аутентификации пользователей. Однако эти характеристики могут значительно различаться в зависимости от таких факторов, как язык, диалект, акцент, возраст и эмоциональное состояние. Изменчивость усложняет точную идентификацию людей в различных демографических группах и контекстах. Окружающий шум и различные условия окружающей среды представляют значительные проблемы для голосовых биометрических систем. Фоновый шум в общественных местах, колебания акустической среды и технические проблемы, такие как качество микрофона, могут ухудшить точность распознавания голоса. Эти факторы могут повлиять на способность системы захватывать четкие и последовательные образцы голоса, что приводит к ошибкам аутентификации и влияет на пользовательский опыт.

Неточности в голосовых биометрических системах могут привести к ложным отклонениям, когда авторизованным пользователям неправильно отказывают в доступе, или ложным принятиям, когда неавторизованные пользователи получают доступ. Ложные отклонения раздражают пользователей и снижают эффективность работы, в то время как ложные принятия ставят под угрозу безопасность и подвергают системы потенциальным нарушениям. Достижение баланса между минимизацией ложных отклонений без увеличения ложных принятий имеет решающее значение для повышения надежности системы и доверия пользователей. Голосовые биометрические системы могут использоваться для верификации говорящего (подтверждения личности известного человека) или идентификации говорящего (сопоставления образца голоса с базой данных сохраненных голосовых отпечатков). Верификация говорящего обычно требует более высокой точности и надежности для предотвращения несанкционированного доступа, тогда как идентификация говорящего сталкивается с дополнительными проблемами при управлении большими базами данных и обеспечении точности для различных групп населения. Преодоление этих проблем требует постоянного совершенствования и адаптации голосовых биометрических технологий. Достижения в области машинного обучения, искусственного интеллекта (ИИ) и методов обработки сигналов играют решающую роль в повышении точности за счет совершенствования алгоритмов, повышения устойчивости к шумам и расширения возможностей распознавания голоса. Непрерывное тестирование и проверка в реальных сценариях необходимы для упреждающего выявления и устранения проблем с точностью.

Проблемы безопасности

Одной из основных проблем безопасности, с которой сталкиваются голосовые биометрические системы, является спуфинг, когда злоумышленники пытаются выдать себя за законного пользователя, имитируя его голос. Это может включать использование предварительно записанных образцов голоса, технологии синтеза голоса или имитацию голосовых шаблонов для обхода процессов аутентификации. Эффективные меры по борьбе со спуфингом имеют решающее значение для снижения этих рисков и обеспечения целостности голосовой аутентификации. Голосовые биометрические системы хранят и обрабатывают конфиденциальные биометрические данные, такие как отпечатки голоса, которые в случае взлома могут представлять значительные риски для конфиденциальности и безопасности. Утечки данных могут происходить из-за несанкционированного доступа к сохраненным голосовым данным или перехвата во время передачи между устройствами и серверами. Надежные протоколы шифрования, безопасные механизмы хранения и строгий контроль доступа необходимы для защиты биометрических данных от несанкционированного доступа и кибератак.

Сбор, хранение и обработка голосовых биометрических данных вызывают опасения относительно конфиденциальности, связанные с согласием пользователя, прозрачностью методов работы с данными и соблюдением правил защиты данных, таких как GDPR и CCPA. Пользователи могут опасаться делиться биометрической информацией из-за опасений кражи личных данных, несанкционированного наблюдения или неправомерного использования персональных данных. Обеспечение прозрачных методов обработки данных, предоставление четкой информации о политиках использования данных и внедрение технологий повышения конфиденциальности имеют решающее значение для решения этих проблем и укрепления доверия среди пользователей. Проверка живости человека во время голосовой аутентификации имеет решающее значение для предотвращения атак спуфинга. Однако различение живого человека и записанного или синтезированного голоса может быть сложной задачей. Расширенные методы определения живости, такие как анализ характеристик голоса в режиме реального времени или требование от пользователей выполнять определенные задачи во время аутентификации, имеют важное значение для повышения безопасности и надежности голосовых биометрических систем. Соблюдение нормативных рамок, регулирующих использование, хранение и защиту биометрических данных, усложняет развертывание голосовых биометрических данных. Организации должны придерживаться строгих требований в отношении согласия на данные, сроков хранения, минимизации данных и прав субъектов данных. Достижение соответствия разнообразным нормативным стандартам в разных юрисдикциях требует надежных рамок управления и соблюдения передовых отраслевых практик в управлении биометрическими данными.

Сложность интеграции

Организации часто имеют неоднородные ИТ-среды, включающие различные платформы, базы данных и устаревшие системы. Интеграция голосовой биометрии в эти разнообразные инфраструктуры требует тестирования совместимости, настройки, а иногда и перепроектирования существующих приложений для обеспечения бесперебойной функциональности и взаимодействия данных. Эта сложность увеличивает сроки и стоимость развертывания, создавая препятствия для широкого внедрения. Масштабируемость имеет решающее значение, поскольку организации развертывают голосовые биометрические решения среди больших баз пользователей или выходят на новые регионы. Для того чтобы система могла обрабатывать растущие объемы голосовых данных без ущерба для производительности или безопасности, требуется надежное планирование инфраструктуры, распределение ресурсов и соблюдение отраслевых стандартов обработки и хранения данных.

Сложность интеграции может повлиять на пользовательский опыт, влияя на темпы внедрения и удовлетворенность пользователей. Голосовые биометрические системы должны беспрепятственно интегрироваться в клиентские приложения, операции колл-центра или процессы аутентификации сотрудников, не вызывая сбоев или задержек. Обучение и поддержка пользователей могут быть необходимы для того, чтобы гарантировать, что люди могут легко ориентироваться и использовать функции биометрической аутентификации. Интеграция голосовой биометрии создает риски безопасности, связанные с утечками данных, несанкционированным доступом и соблюдением строгих правил защиты данных, таких как GDPR или HIPAA. Обеспечение соответствия интегрированной системы нормативным требованиям к обработке и хранению биометрических данных при реализации надежных мер безопасности против потенциальных киберугроз требует тщательного планирования и постоянного мониторинга. Сложность интеграции часто приводит к более высоким затратам на внедрение, включая расходы на настройку системы, модернизацию оборудования и обучение. Организации должны тщательно оценить общую стоимость владения (TCO) и окупаемость инвестиций (ROI), чтобы оправдать эти расходы и гарантировать, что преимущества от развертывания голосовых биометрических решений перевешивают первоначальные затраты на внедрение.

Соблюдение нормативных требований

Голосовая биометрия подразумевает сбор, хранение и обработку уникальных биологических данных отдельных лиц, что подпадает под строгие правила защиты данных. Такие правила, как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе и Закон Калифорнии о защите прав потребителей (CCPA) в США, устанавливают строгие правила обработки биометрических данных, включая получение осознанного согласия, реализацию надежных мер безопасности и ограничение сроков хранения данных. Обеспечение соблюдения этих правил имеет решающее значение для защиты конфиденциальности пользователей и снижения риска утечки данных или неправомерного использования. На глобализованном рынке голосовые биометрические данные могут передаваться через границы для обработки или хранения. Соблюдение международных правил передачи данных, таких как Соглашение о защите конфиденциальности между ЕС и США или Стандартные договорные положения (SCC), требует от организаций продемонстрировать адекватные меры защиты данных и законные методы обработки. Эффективное управление этими требованиями при сохранении целостности и безопасности данных представляет собой сложную задачу для многонациональных компаний, работающих в сфере голосовой биометрии.

По мере развития технологии голосовой биометрии этические соображения относительно ее использования и последствий для прав отдельных лиц становятся все более важными. Прозрачность в методах сбора данных, информирование пользователей о том, как будут использоваться их биометрические данные, и предоставление механизмов отказа имеют важное значение для построения доверия и обеспечения этического соответствия. Этические руководящие принципы и отраслевые стандарты, такие как те, которые установлены Институтом биометрии или Международной организацией по стандартизации (ISO), направляют организации при внедрении ответственных методов управления биометрическими данными. Нормативные рамки, регулирующие биометрические данные, значительно различаются в разных юрисдикциях, что создает проблемы соответствия для глобальных организаций. Различия в определениях биометрических данных, требованиях к согласию, периодах хранения данных и механизмах обеспечения соблюдения требуют индивидуальных стратегий соответствия. Поддержание соответствия развивающимся нормативным разработкам и соответствующая адаптация программ соответствия требуют постоянного мониторинга и взаимодействия с экспертами в области права и регулирующими органами.

Несоблюдение нормативных требований может привести к юридической ответственности, финансовым штрафам, репутационному ущербу и потенциальным сбоям в работе организаций на рынке голосовой биометрии. Правовые проблемы, связанные с утечками данных, несанкционированным доступом к биометрическим данным или невыполнением нормативных обязательств, подчеркивают важность надежных структур соответствия и упреждающих стратегий управления рисками.

Основные тенденции рынка

Быстрое внедрение в различных отраслях

Технология голосовой биометрии быстро внедряется в различных отраслях благодаря своей способности повышать безопасность и улучшать пользовательский опыт. В таких секторах, как банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI), голосовая биометрия все чаще используется для аутентификации. Эта тенденция обусловлена растущей необходимостью борьбы с мошенничеством и кражей личных данных, поскольку традиционные методы, такие как пароли и PIN-коды, становятся менее безопасными и громоздкими.

Кроме того, такие секторы, как здравоохранение и телекоммуникации, также интегрируют голосовую биометрию для защиты конфиденциальной информации и оптимизации взаимодействия с клиентами. Принятие подпитывается достижениями в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), которые повысили точность и надежность систем распознавания голоса.

Достижения в области ИИ и МО

Достижения в алгоритмах ИИ и МО играют решающую роль в развитии голосовой биометрии. Эти технологии позволяют системам распознавания голоса постоянно обучаться и адаптироваться к индивидуальным речевым моделям и нюансам. В результате точность и надежность голосовой аутентификации значительно улучшились, что делает ее жизнеспособной альтернативой традиционным методам аутентификации.

Более того, системы голосовой биометрии на основе ИИ могут анализировать не только голосовые отпечатки, но и поведенческие модели, связанные с речью, такие как ритм и интонация. Такой подход к многофакторной аутентификации повышает безопасность и снижает риск несанкционированного доступа.

Интеграция с многофакторной аутентификацией (МФА)

Голосовая биометрия все чаще интегрируется в фреймворки многофакторной аутентификации (МФА) для обеспечения дополнительного уровня безопасности. Объединяя распознавание голоса с другими факторами, такими как распознавание лиц, сканирование отпечатков пальцев или поведенческая биометрия, организации могут создавать более надежные системы аутентификации.

Эта тенденция особенно распространена в отраслях со строгими требованиями к безопасности, таких как государственные учреждения и финансовые учреждения. MFA, включающая голосовую биометрию, обеспечивает бесперебойный пользовательский опыт, значительно усиливая меры безопасности против кражи личных данных и мошенничества.

Растущий спрос на бесконтактные решения

Пандемия COVID-19 ускорила спрос на решения для бесконтактной аутентификации, включая голосовую биометрию. С переходом на удаленную работу и цифровые транзакции компании отдают приоритет безопасным и удобным методам проверки личности пользователей без физического контакта.

Технология голосовой биометрии удовлетворяет этот спрос, обеспечивая удаленную аутентификацию с помощью телефонных звонков или виртуальных помощников. Эта возможность особенно ценна в приложениях обслуживания клиентов, где быстрая и безопасная проверка личности по телефону повышает эффективность работы и улучшает удовлетворенность клиентов.

Расширение в приложениях IoT и умного дома

Голосовая биометрия расширяет свое присутствие в приложениях IoT (Интернет вещей) и умного дома, используя распространение подключенных устройств и голосовых помощников. Благодаря интеграции возможностей распознавания голоса в такие устройства, как умные колонки, системы домашней безопасности и носимые устройства, пользователи могут безопасно получать доступ к своим устройствам и управлять ими с помощью голосовых команд. Эта тенденция обусловлена потребительским спросом на удобный и персонализированный пользовательский опыт в умных средах. Голосовая биометрия повышает безопасность, обеспечивая персонализированную аутентификацию пользователей для доступа к конфиденциальной информации или управления устройствами IoT, тем самым обеспечивая бесшовную и бесконтактную модель взаимодействия. Более того, поскольку экосистемы IoT продолжают расти, голосовая биометрия предлагает масштабируемое и адаптируемое решение для аутентификации, которое может обслуживать различные варианты использования, от автоматизации умного дома до промышленных приложений IoT. Это расширение в IoT подчеркивает универсальность и потенциал технологии голосовой биометрии за пределами традиционных приложений безопасности, прокладывая путь для инновационных приложений во взаимосвязанных интеллектуальных средах.

Сегментарные аналитические данные

Типовые аналитические данные

Сегмент активной голосовой биометрии

Активная голосовая биометрия часто интегрируется в фреймворки многофакторной аутентификации (MFA), где несколько факторов аутентификации объединяются для повышения безопасности. Включая активную голосовую биометрию вместе с другими факторами, такими как распознавание лиц или сканирование отпечатков пальцев, организации могут создавать надежные и устойчивые механизмы аутентификации. Такой подход обеспечивает дополнительные уровни безопасности от несанкционированного доступа и кражи личных данных, что делает его особенно привлекательным в различных отраслях. Глобальный сдвиг в сторону удаленной работы и цифровых транзакций ускорил принятие активной голосовой биометрии. Эти системы обеспечивают безопасную удаленную аутентификацию с помощью телефонных звонков или виртуальных помощников, предоставляя бесконтактное решение, которое является как удобным, так и безопасным. Эта тенденция особенно распространена в сфере обслуживания клиентов и финансовом секторе, где удаленная проверка личности по телефону имеет важное значение для эффективности работы и соблюдения нормативных требований.

Активные голосовые биометрические системы разработаны с учетом строгих правил конфиденциальности данных, таких как GDPR в Европе и CCPA в Калифорнии. Эти правила требуют от организаций внедрения надежных мер защиты биометрических данных и согласия пользователей. Технологии активной голосовой биометрии часто включают безопасные методы обработки данных, протоколы шифрования и прозрачные механизмы согласия пользователей для обеспечения соответствия и снижения рисков конфиденциальности.

Региональные данные

Среди предприятий и потребителей в Северной Америке наблюдается высокий уровень осведомленности и принятия биометрических технологий, включая голосовую биометрию. В регионе существует зрелый рынок решений для биометрической аутентификации, при этом предприятия осознают преимущества повышения безопасности при одновременном улучшении пользовательского опыта. Потребители все более комфортно используют биометрические методы для аутентификации, что еще больше стимулирует спрос на голосовую биометрию в таких приложениях, как банковское дело, электронная коммерция и обслуживание клиентов. Многие ведущие поставщики решений голосовой биометрии базируются в Северной Америке или имеют значительное присутствие в регионе. Эти компании используют сильную рыночную инфраструктуру региона, квалифицированную рабочую силу и доступ к капиталу для разработки и внедрения передовых технологий голосовой биометрии. Концентрация участников рынка способствует доминированию Северной Америки, стимулируя конкуренцию, инновации и доступность разнообразных решений голосовой биометрии, адаптированных к различным отраслевым потребностям.

Северная Америка представляет собой большой и разнообразный рынок со значительной базой потенциальных клиентов в различных отраслях. Устойчивый экономический рост региона в сочетании с растущими инициативами цифровой трансформации в таких секторах, как финансы, здравоохранение и розничная торговля, стимулирует спрос на безопасные и эффективные решения для аутентификации, такие как голосовая биометрия. Масштабируемость и адаптивность голосовой биометрии еще больше способствуют ее широкому внедрению в крупномасштабных развертываниях на предприятиях Северной Америки.

Последние разработки

• В августе 2023 года Auraya заключила стратегическое партнерство с Five9 с целью внедрения своей голосовой биометрической технологии в защищенные клиентские приложения и решения по обнаружению мошенничества. Это сотрудничество расширяет их предложения решений в различных секторах, таких как правительство, образование, здравоохранение, финансовые услуги, розничная торговля и телекоммуникации.
• В ноябре 2022 года iPulse Systems запустила VoiceIQ.cloud, передовое решение для голосовой биометрии, предлагаемое в качестве услуги на платформе Microsoft Azure. Этот инновационный инструмент может похвастаться быстрой настройкой, развертыванием за считанные минуты и работает по модели ценообразования на основе транзакций без первоначальных затрат на настройку, лицензирование или сборы за внедрение.

Ключевые игроки рынка

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