准确率提升近 4%，自研 ASR 模型助力公安机关筑牢反诈安全网

作为计算机的“耳朵”，ASR 技术（自动语音识别技术）的兴起改变了人机交互方式，人们可以通过语音完成信息搜索、通话等操作，体验更自然、便捷、流畅的智能服务。

随着 ASR 技术在各领域应用的深入，医疗、法律、公安反诈等特定领域场景的 ASR 模型训练受到更多关注。通过实现更准确、快速的语音识别，让科技更好地为人类服务。

通用 ASR 模型在公安反欺诈场景“水土不服”

在公安反诈领域，ASR 技术的应用为反诈预警工作的开展提供了新途径。但通用 ASR 模型普遍存在识别准确度低、误报和漏报、响应时间延迟等问题，难以满足公安反欺诈场景的特定要求，对反诈工作的开展收效甚微。

01 语音识别准确度低

通用性 ASR 模型通常基于广泛的语料库训练而成，无法针对反欺诈场景中的特定词汇和模式进行优化，导致反欺诈内容识别准确度较低，较难区分欺诈行为。

02 容易产生误报、漏报

由于通用性 ASR 模型未经过针对性训练，可能会将特定行业术语或语音特征错误地识别为欺诈行为，从而导致误报。同时，也存在真实欺诈行为漏报的可能，无法准确识别潜在的风险信号。

03 特定需求难满足

反欺诈领域对于语音识别的特定要求较高，通用性 ASR 模型较难满足反欺诈场景的定制化需求，例如特殊术语、行业标准和欺诈模式等。

04 响应时间延迟

由于通用性 ASR 模型主要适用于广泛的应用场景，在欺诈检测和反应的关键时刻，其处理速度和响应时间可能无法满足反欺诈场景的实时性要求，严重影响反诈劝阻工作的开展效率。

05 隐私安全风险

使用通用性 ASR 模型时，语音数据可能需要与第三方共享，对用户隐私安全及数据合规性造成风险隐患。

自研 ASR 模型提升公安反诈工作“力度”

相较于通用 ASR 模型，自研 ASR 模型拥有适用垂直领域的语音识别能力，可用于具体场景，如反诈劝阻、反诈宣传、反诈免疫等。同时，自研 ASR 模型支持私有化部署，在确保数据安全的同时，更灵活地适应反诈领域的业务场景。

为更好地应对反欺诈挑战，中关村科金依托公安反诈的真实场景，紧跟安全、合规的行业要求，自研 ASR 模型，并引入至成熟的技术栈。深度融合自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）、对话管理（DM）等多项核心技术，全面升级语音服务能力，通过智能打断、语音识别、多模态情感分析、智能学习、多轮对话等多维度实现高度拟人化沟通，自主识别多种对话场景，精确细分诈骗类型及潜在受害人群体，通过不同话术，实现精准劝阻，助力公安机关提升预警劝阻工作质效。

定制场景识别

反欺诈领域需要对语音数据进行准确识别和分析，以便识别欺诈性行为和欺诈嫌疑人。自研 ASR 模型可以针对反欺诈领域的特定场景和要求进行优化和训练，提供更准确、精细化的语音识别服务。

欺诈电话识别

针对诈骗电话、钓鱼电话等，自研 ASR 模型可识别通话中的语音内容，分析并判别是否存在欺诈行为，辅助反欺诈系统进行自动拦截和防范。

实时风险监测

自研 ASR 模型可实时监测风险和异常行为，通过识别实时语音，检测风险信号，及时采取措施来防范和应对欺诈行为。

反欺诈调查和证据收集

自研 ASR 模型可用于反欺诈调查和证据收集。通过识别和转录电话或会议录音，自动生成可搜索、可分析的文字记录，便于反欺诈人员进行调查、分析和取证工作。

实时语音分

自研 ASR 模型可与其他反欺诈技术和算法相结合，进行实时语音分析。通过将语音转换为文本，进行情感分析、声纹识别、语义分析等，强化反欺诈能力。

应用实践

在华中地区某公安分局的项目中，中关村科金为其提供业界先进的反诈预警智能外呼服务，携手打造反诈劝阻机器人，应用在反诈劝阻及宣防等场景。项目上线一个多月，平均每日接待群众 1700 多人，累计服务 3000 多人次，完成反诈 &普法宣传 700 余次，成功劝阻 600 多名群众被骗，构筑防诈反诈“防火墙”。

反诈劝阻

针对繁重复杂的反诈预警任务，通过反诈劝阻机器人外呼开展分级、分类的劝阻处置工作，智能分析新型诈骗套路，进行智能预警，助力公安机关高效预防和打击不法分子的犯罪行为，保障公民的财产安全。

自研ASR模型在反诈劝阻场景的应用，方言识别效果

反诈宣防

针对层出不穷的新型诈骗套路，借助自研 ASR 模型由反诈劝阻机器人全渠道触达目标群众，完成反诈宣防工作，提醒群众加强风险防范意识，从源头预防诈骗行为的发生。

自研ASR模型在反诈宣防场景的应用

应用中关村科金自研 ASR 模型后，该分局的反诈预警工作质效得到大幅提升。具体体现在字错率、意图识别准确率、智能打断准确率等数据指标上。

字错率：自研 ASR 模型的平均字错率为 5.97%，较通用性 ASR 模型低了 2.98%。

意图识别准确率：自研 ASR 模型的意图识别准确率平均值为 85.54%，较通用性 ASR 模型高出 3.04%。

智能打断准确率：自研 ASR 模型的智能打断准确率平均值为 87.23%，较通用性 ASR 模型高出 3.26%。

通过反诈劝阻机器人替代民警执行反诈场景的重复性、流程化、固定式工作，可大幅提升工作效率、处理时效及承载业务量等效能。同时单个事件的处理时长可缩短至原来的 70%，有效替代 60%的人工工作量，并快速触达目标群众，完成及时沟通与提醒。数据显示，反诈劝阻机器人单日外呼量约为人工的 3 倍，成本仅为人工外呼劝阻的 1/10，助力公安机关全面达成降本增效，更好地节省警力资源投入到更重要的工作中，实现反诈工作的精细化运行。

作为领先的对话式 AI 技术解决方案提供商，中关村科金始终坚持自主研发，不断提升技术实力，助力公安机关精准预警、精确阻断、精准打击，以科技信息化手段提升源头阻断能力，有效遏制电诈发案，全力保障群众财产安全和合法权益。

未来，中关村科金将持续加强在对话式 AI 领域的研发创新，充分发挥智能科技优势，助力公安机关发展高效协同的数字政务，更好地服务于民。（作者：曹佳琪--高级 VUI 设计师）