语音管控产品
产品特点

  • 系统安全、稳定、可靠

    多层次安全保障机制以及高效完善的电信平台软件框架设计保证系统正常运行以及扩展。

    1) 系统容灾机制从心跳、智能路由、自我保护、超时容错、服务器双机、链路冗余等多种措施,确保系统稳定运行;

    2)采用多模块,多进程模式架构,杜绝单点故障;

    3)采用纯软件化思路设计,可线性扩展;

    4)支持BICC协议和SIP协议接入,满足语音专线不同方式接入需求。

  • 骚扰电话分析模型

    建立多角度多层次呼叫分析策略模型,根据现网实际情况,采取不同的管制措施。

    1)分析能力强:分析能力强:基于原始话单、信令等数据源的基础上,借助于大数据服务(HDFS、Spark、Kafka、Elasticsearch、Impala等),构建多维度规则分析模型,针对号码呼叫行为进行聚合分析,输出号码对应的疑似嫌疑轨迹。

    2)可管可控可溯:从行为和内容两方面定向告警高危骚扰等非法呼叫。

    事前可管:基础信息集中管理;

    事中可控:信令级建模与控制;

    事后可溯:交叉稽核验证。

    3) 大数据分析和处理:由全网大数据云进行智能集中分析处理所有省份数据,更准确预判异常话务行为。

  • 部署架构先进

    采用管控分离“集中分析+话务控制”两级部署架构。

    1)管控能力强:平台可实现对所有使用语音专线的企业进行统一接入管理、统一策略配置、统一骚扰分析、统一稽核查验;

    2)现网改造量小:核心网不需要升级改造,通过配置即可快速部署;

    3)处置速度快:在二级架构上实现了中央和地方的联动,形成了“一键溯源”与“一键封堵”能力。

产品功能

集中管理平台

业务管控:规范企业接入流程及资质审核,配置白名单、黑名单和免打扰信息。

策略管控:对企业/号码呼叫频次、流量、外呼时段、限呼被叫、黑名单等策略控制及非法外呼实时拦截。

智能质检:利用语音转文本、自然语义分析等语音智能质检技术对违规内容进行识别与处理。

骚扰分析模型:基于话单、信令、日志等数据,利用大数据分析、机器学习技术,采用“规则模型+语音模型”算法,建立骚扰电话分析模型,对骚扰电话等进行识别发现,并对管控策略进行动态调整和优化。

通话溯源:经过骚扰电话分析识别,快速定位骚扰电话所属企业、号码、话单及语音等通信数据。

骚扰电话处置:采用预警工单流程处理机制,对产生的的疑似骚扰电话记录进行审核、通知、核实、处理、反馈等环节,做到闭环管理。

可视报表:丰富可视化报表,包括骚扰电话分布、拦截趋势、外呼健康度分析等多类型报表。

呼叫控制平台

以“旁跨” 方式对接核心网汇聚网元,通过实时话务策略对呼叫进行控制,实现白名单鉴权、黑名单拦截、异常呼叫监控告警和录音监控等功能。


产品架构

语音专线安全管控系统采用两级管控架构,实现“管”+“控”分离。集中管理平台侧重于集中管理、分析和溯源,呼叫控制平台侧重于对话务的控制和信息的采集。


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集中管理平台对全网实现“统一接入管理、统一策略配置、统一骚扰分析、统一稽核查验”,形成对语音专线的集中管控能力,对语音专线业务集中管理、策略规则集中配置、骚扰电话行为分析、违规内容集中分析、稽核、下发管控策略,运营报表可视化展示分析。

呼叫管控平台采用实时话务控制方案进行管控,以“旁跨” 方式对接核心网ISBC、AGCF、MGCF汇聚网元,负责与核心网进行话务对接,通过对全量信令和部分媒体数据(灵活抽样)的实时处理,并上传话单、信令、录音文件到集中管理平台,按统一策略对呼叫话务的实施控制,对白名单进行鉴权处理。

骚扰电话分析识别能力通过接收来自呼叫管控平台xDR话单、信令、日志,解析并读取数据记录,建设骚扰电话分析模型;通过机器学习等检测模型对骚扰电话等进行识别发现,对现有语音管控策略进行动态调整和优化。


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采用大数据分析技术和机器学习技术,通过数据采集清洗,特征构建,辅助无监督聚类分析,自动迭代等功能模块共同构成骚扰电话分析模型,形成一套可以自行迭代的,适用性强的骚扰电话分析系统。

客户案例

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