什么是行为分析？
行为分析使用大数据分析和人工智能来发现人们行为的趋势。许多行业使用行为分析向消费者提供具有说服力的信息，并识别趋势的发展。
电信行业使用行为分析的方式略有不同。公司可以通过分析呼叫者生成的大量数据来发现与垃圾电话相关的活动。例如，一个在一分钟内拨打十次电话的电话号码可能依赖于自动拨号软件。运营商可以使用这些信息来阻止来自该号码的呼叫。或者，运营商和应用程序可以添加标签，警告消费者潜在的垃圾电话。
在这种情况下，短时间内拨打过多电话的行为成为运营商可以用来识别垃圾电话并采取行动的特征。
结合行为分析和机器学习
如今的行为分析可以考虑比某个号码在一定时间内拨打多少次电话更复杂的因素。机器学习可以筛选大量数据集，以找到人类智能无法发现的联系。
随着自动拨号者调整策略以逃避检测，机器学习算法可以识别出新的行为。想象一下，垃圾电话者购买更多电话号码来分散来电，这样他们就不会被注意到。机器学习和行为分析的结合可以快速注意到这种变化，并微调其策略以阻止具有新特征的电话。
分析行为以阻止垃圾电话
行为分析增加了一项重要的新工具，可帮 富人人数数据 助运营商阻止垃圾电话。以前的技术依赖于对与现有模式相匹配的号码应用标签和拦截。机器学习和行为分析可以在垃圾电话骚扰或欺骗消费者之前阻止他们。
分析呼叫行为
通过分析呼叫行为，算法可以阻止那些由 社交网站和网站是嗡嗡声营销的 于诸如拨打大量电话或在可接受时间之外拨打电话等行为而看起来可疑的号码。
实时学习的行为分析引擎可以识别这些特征并迅速阻止它们。如果没有快速的数据处理，运营商可能需要等待几天或几周才能发现不良行为者。现在，它可以在几分钟或几小时内识别出垃圾电话。
分析音频指纹
音频指纹进一步扩展了行为分析的功能。有了音频指纹，运营商和第三方应用程序无需知道号码及其行为即可确定其是否存在问题。
音频指纹识别算法会分析通话内容。例如，如果算法发现垃圾邮件发送者使用录制的脚本来欺骗消费者，那么无论垃圾邮件发送者拨打的 atb 目录 号码是什么，算法都可以标记或阻止这些呼叫。如果算法知道“脚本 A”来自垃圾邮件发送者，它可以查看来自未知号码的新呼叫的内容以查找匹配项。如果这些未知号码的内容与“脚本 A”相匹配，这些呼叫就会被阻止或标记。
音频指纹使用的算法与 Shazam 等音乐识别应用创建的算法类似。Shazam 会录制一段音乐并将其与音乐库进行比较。当它找到匹配项时，它会告诉您歌曲的名称。电信公司使用这种技术的某个版本将当前通话内容与已知的垃圾信息进行匹配，从而比以往更轻松地阻止犯罪分子接触消费者。
分析数据泄露
数据泄露可以让诈骗者获得联系信息，从而接触毫无戒心的消费者。幸运的是，尽管数据泄露的数量有所增加，但近年来受数据泄露影响的人数却大幅减少。2018 年，美国发生了约 1,175 起数据泄露事件，影响了超过 22 亿人。2022 年，发生了约 1,800 起数据泄露事件，但仅影响了约 4.22 亿人。
行为分析算法可以利用数据泄露来保护消费者。当算法了解诈骗者从何处获取泄露的电话号码时，它们可以关注这些网站并收集泄露的号码。
了解哪些电话号码在最近的数据泄露中被曝光，可以为行为分析增加另一层保障。如果有人开始频繁拨打这些被泄露的号码，行为分析引擎可以注意到这一行为，并确定是否要屏蔽或标记这些电话。
维护您的电话号码声誉
外拨电话依赖于准确的来电显示信息，这有助于消费者决定是否要接听电话。行为分析可以提高信息的准确性，并保护人们免受垃圾邮件发送者和诈骗者的侵害。
行为分析还可能错误地将合法企业识别为垃圾邮件来源。当呼叫者使用不正确的拨号习惯或骚扰联系人时，被标记的几率会增加。遵循呼叫管理最佳实践应该可以帮助您避免被标记。即使是分析引擎也会出错，因此您的号码可能会被标记或屏蔽。
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