不确定运营商分析引擎是什么？下面介绍一些最有效的 AE 的工作原理。
运营商分析引擎如何工作？
运营商分析引擎使用多种策略来识别和打击自动呼叫。一些最有用的方法依赖于机器学习、行为分析和音频指纹识别。
这些选项中的每一个都提供了独特的方法来发现和打击诈骗。有些甚至可以协同工作以查明可疑活动。
机器学习分析引擎
机器学习使算法能够审查大量信息以识别可疑模式。机器学习分析引擎会查看以下元数据：
- 呼叫发起
- 呼叫目的地
- 媒体类型（短信、音频等）
- 通话时长
- 呼叫连接状态
业界拥有足够多的元数据来准确识别自动呼叫模式。也许更重要的是，机器学习算法会随着时间的推移而发展。诈骗者和垃圾邮件发送者必然会寻找新方法来避免被发现。机器学习 AE 会关注新兴趋势，以尽快识别这些新策略。
呼叫行为分析
分析引擎通常会寻找与垃圾电话和诈骗电话相关的行为。例如，行为分析引擎可能会寻找：
- 只有使用自动拨号器才能实现高呼叫频率
- 单个号码拨打大量电话
- 很多电话都是在奇怪的时间打来的，比如清晨或深夜
这些和其他类型的信息都保存在 求职者领先 运营商和第三方数据库中。然后，分析引擎可以审查存储的数据，并将标签应用于与诈骗者使用的活动类似的活动。
音频指纹识别
音频指纹识别是一种相对较新且有趣的识别诈骗电话的方法。音频指纹识别技术包括检测语音、检查语音内容、将信息添加到数据库，以及使用算 我鼓励您阅读该条目并深入研究用 法确定语音是否符合与垃圾电话和诈骗电话相关的模式。
音频指纹识别算法根据用户反馈和机器学习做出决策。这种技术组合使Robokiller等公司能够比较通话内容并找到通话脚本。
显然，许多合法公司使用通话脚本来帮助代理与客户、潜在客户和潜在客户建立联系。然而，自动拨号者经常使用每次听起来都完全相同的预录脚本。即使诈骗者使用数百个电话号码来逃避检测，音频指纹识别也能快速识别脚本并标记通话以保护消费者。
类似地，音频指纹识别通过关注通话内容而不仅仅是电话号码来帮助防止号码和品牌欺骗。
运营商与分析引擎的合作
美国的主要运营商通常会与开发运 atb 目录 营商分析引擎的第三方公司合作。例如：
- AT&T 使用 Hiya 的呼叫保护
- Verizon 使用 TNS 的呼叫过滤器
- T-Mobile 使用 First Orion 的 ScamShield
由于运营商使用不同的 AE，因此不同公司的标签可能有所不同。不同的算法和标签也使得您使用适用于所有主要运营商的通话监控变得非常重要。
减轻合法企业的呼叫标签
运营商分析引擎是打击自动呼叫的最有效工具之一。不过，算法并非完美无缺。它们总是有可能将负面呼叫标签应用于合法企业使用的号码。这意味着您应该采取主动的方式来监控您的号码声誉并修复被标记的号码。
通过以下方式保护您的号码免受不准确标记的影响：
- 使用新购买的号码前请先扫描。
- 遵循道德拨号惯例，例如使用合法的潜在客户列表和培训代理使用同理心。
- 遵守联邦和行业合规标准。
- 核实与您合作的企业，以确保他们遵守道德规范。
- 监控所有承运商的号码，以尽快捕获标签、标记和阻止。
- 立即纠正不准确的标签，以便您可以将受影响的数字重新放入轮换中。
- 纠正任何可能导致将来被标记的做法。
远离有害标签
Caller ID Reputation 开发了一套产品来保持您的电话号码声誉良好。电话号码监控会显示您的号码何时被标记，以便您可以立即解决问题。实际设备测试使用真实设备向您显示您拨打电话时来电显示屏幕显示的内容。您甚至可以获得号码纠正补救方面的帮助，以尽快让您的号码恢复正常。
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