Идентификация голоса по телефону

Речевые технологии. Голосовая биометрия для чайников на примере работы в контактном центре

Всем привет.
Недавно я написал вот такую статью про распознавание слитной речи, а сейчас хотел бы написать про голосовую биометрию, т.е. подтверждение личности человека по голосу и узнавание человека по голосу.

Опять же, т.к. моя работа связана с контактными центрами (КЦ), то говорить я буду о них. Это еще связано с тем, что сейчас именно они активно интересуются голосовой биометрией, что не удивительно, т.к. телефонный канал – это идеальное ее применение.
— вы не видите абонента на другом конце провода;
— вы не можете использовать другие модальности для подтверждения личности: по лицу, по сетчатке глаза, по отпечатку пальца.
— не нужны дополнительные сканирующие устройства, типа тех, куда надо приложить свой палец или кому показать свой глаз.
— это самый дешевый способ биометрии, хоть и слегка уступает по надежности другим способам. Но так как другие модальности технически не применимы по телефону в массовом использовании, то выбора по факту нет.
Вы, конечно, можете возразить про вариант подтверждения личности абонента «основанном на знаниях» — это пароли, секретные слова, TPIN коды (банки), паспортные данные и т.д. – но все это не надежно с точки зрения безопасности и требует запоминания информации у абонента или всегда держать информацию под рукой, что не очень удобно для абонента и не эффективно (затратно) для КЦ.

Для начала определимся с понятиями, что входит в понятие голосовой биометрии:
— Это идентификация, т.е. установление личности человека по голосу. Это когда вам звонит старый приятель по телефону с неизвестного номера и говорит: «Угадай кто это?» и вы пытаетесь в голове среди всех известных (знакомых) голосов найти наилучшее совпадение. Когда сканирование памяти закончилось и вы нашли более менее подходящее совпадение, то вы можете уже сказать: «Ага, это мой одноклассник Серега с которым я не говорил 10 лет». Но гарантии в том, что это именно он, у вас нет, и тут приходит время верификации.
— Верификация – это подтверждение личности по голосу, т.е. однозначное удостоверение личности. Для этого мы можем попросить доказать, что Серега именно тот, за кого себя выдает. Мы можем спросить у него: «Скажи, где мы были в 6 утра на выпускном» — эта информация позволит нам подтвердить личность Сереги, т.к. только он может являться носителем этой информации (аналогично паролю о котором я писал выше).

Если хотите более умное определение, то:
Идентификация — Проверяет совпадение одного образца голоса со многими из базы голосов. В качестве результата идентификации система показывает список личностей с похожими голосами в процентном отношении. 100% совпадение означает, что образец голоса полностью совпадает с голосом из базы данных и личность установлена достоверно.
Верификация — Производит сличение двух образцов голоса: голос человека, чью личность необходимо подтвердить, с голосом, который храниться в базе данных системы и чья личность уже достоверно установлена. В качестве результата верификации система показывает степень совпадения одного голоса с другим в процентном отношении.
Есть еще такое понятие как аутентификация. Однозначно сказать, чем она отличается от верификации сказать трудно. У некоторых наших сотрудников есть мнение, что это некий процесс подтверждения биологической (!) личности, когда трудно отделить процесс идентификации от верификации, т.е. это обобщенный процесс.

Голосовая верификация.
Я вам расскажу про верификацию, т.к. она больше интересна для реального применения в контактном центре, чем идентификация.

Какая бывает верификация?

— Текстонезависимая
Когда подтверждение личности происходит по спонтанной речи абонента, т.е. нам не важно, что говорит человек. Это самый долгий метод подтверждения – чистой речи абонента должно накопиться минимум 6-8 сек. Обычно этот способ применяется непосредственно во время общения абонента с оператором КЦ, когда последнему нужно однозначно удостовериться, что абонент именно тот, за кого себя выдает. Самое интересное, что данный способ верификации можно применять скрытно от самого абонента. На рабочем месте оператора КЦ виден вот такой рабочий инструмент.

Рис 1. Часть интерфейса рабочего места оператора КЦ для проведения верификации клиента.

— Текстозависимая по статической парольной фразе
Когда подтверждение личности происходит по парольной фразе, которую на момент регистрации придумал абонент. Длительность парольной фразы должна быть не менее 3 сек. Обычно мы предлагаем говорить свое ФИО и название компании. Парольная фраза всегда одинаковая.
— Текстозависимая по динамической парольной фразе
Когда подтверждение личности происходит по парольной фразе, которую предлагает сама система в момент звонка для верификации, т.е. каждый раз парольная фраза разная! Обычно мы предлагаем динамическую парольную фразу из последовательности цифр. Абонент повторяет за системой числа до тех пор, пока она не примет однозначного решения «свой/чужой». Это может быть и одно число типа «32» или целый набор «32 58 64 25». Интересно то, то произнесение разных цифр дает разный объем информации для сличения: самая «полезная» цифра «восемь» – она больше всего содержит полезной речевой информации, самая бесполезная «два».

Как работает верификация по голосу?

Шаг 1.
Что бы мы могли провести верификацию по голосу, нам нужно в своей базе уже иметь образец голоса (слепок голоса), хозяин которого достоверно известен. Поэтому первый шаг – это накопление базы слепками голосов, для этого мы просим абонентов (клиентов) пройти процесс регистрации в системе.
Регистрация в системе абонента означает, что он добровольно оставляет свой слепок голоса, который потом мы будем использовать для верификации. Обычно мы просим оставить подряд 3 слепка голоса, что бы была вариативность – три раза произнести свой пароль. Затем, когда верификация будет успешно пройдена, мы заменим наиболее старый слепок голоса новым, таким образом, происходит постоянное обновление слепков, если абонент часто пользуется системой. Так мы решаем проблему старения голоса.
Если мы применяем верификацию по динамической парольной фразе, то мы просим произнести абонента цифры от 0 до 9 три раза. В результате у нас будет 30 образцов голоса.

Желательно, что бы клиент оставлял свой слепок голоса (регистрировался) по тому каналу связи, по которому потом будет верифицироваться, иначе вероятность ошибок возрастает. Бывают случаи, когда проходят регистрацию с гарнитуры в скайпе, а потом верифицируются по домашнему телефону – здесь фактор канала связи будет играть большую роль в надежности сервиса. При построении сервиса можно учитывать, что каналы связи могут быть разные — это отрабатывается и тестируется отдельно под конкретный случай и нивелировать влияния канала связи можно практически полностью. Но не подумав об этом сразу и с наскока внедрить — будут сложности.

Когда стоит предложить клиенту пройти регистрацию? Тогда, когда мы уже подтвердили его личность другими способами, например, при посещении офиса компании или когда оператор КЦ задал 100500 разных вопросов про девичью фамилию матери.
У нас есть реально работающий сервис (стенд) на телефоне, как реализован механизм регистрации для клиентов банка на практике, можно узнать из этого документа.

Важно, что бы клиент самостоятельно и осознано прошел регистрацию (знал зачем это нужно и как это ему потом поможет), т.к. пройти потом верификацию может только лояльный абонент, которому нужен результат и который принимает «правила игры».
Если клиента вынуждать проходить верификацию к месту и не к месту, то он может подсознательно изменять голос, дурачиться (быть не дружелюбным к сервису) — это будет приводить к ошибкам и лояльность клиента будет падать, хотя он сам в этом косвенно будет виноват.

Как проходит регистрация абонента в системе? (статическая парольная фраза)

Рис 2. Схема регистрации человека в биометрической системе.

1.Абонент звонит в биометрическую систему, которая предлагает ему придумать и произнести парольную фразу. Произнести 3 раза.
2.Голос обрабатывается сервером биометрии и на выход мы получаем 3 модели голоса. По одной на каждый произнесенный пароль.
3.На сервере мы заводим карточку клиента (Юрий Гагарин) к которой прицепляем полученные 3 модели голоса.

Что такое модель голоса?
— это уникальные характеристики голоса человека отраженные в матрице цифр, т.е. это файл размером 18Кбайт (для статической п.ф.). Это как отпечаток пальца. Именно эти модели голоса мы потом и сравниваем. В общей сложности модель голоса фиксирует 74 (!) разных параметра голоса.

Как получают модели голоса?
Мы используем 4 независимых метода:
— анализ статистики основного тона;
— метод смеси гауссовых распределений и SVM;
— спектрально-формантный;
— метод полной изменчивости.
Описывать их подробно я здесь не возьмусь – это сложно даже для меня и в курс «для чайников» точно не входит. Этому всему мы учим на нашей кафедре РИС в ИТМО (Санкт-Петербург).

Шаг 2.
Это непосредственно сама верификация. То есть у нас есть абонент на том конце провода, который утверждает, что он Юрий Гагарин. А у нас в базе, соответственно, есть карточка клиента Юрия Гагарина, где хранятся слепки его голоса, поэтому, все, что нам нужно сделать – это сравнить голос человека, который утверждает, что он Юрий Гагарин с голосом настоящего Юрия Гагарина.

Как проходит верификация абонента в системе? (статическая парольная фраза)

Рис 3. Схема верификации человека в биометрической системе.

1.Сначала мы поступаем как при регистрации, т.е. у нас есть произнесенный клиентом пароль, который мы отправляем в сервер биометрии и строим модель голоса «якобы» Юрия Гагарина.
2.Затем мы берем 3 модели голоса настоящего Юрия Гагарина, делаем хитрым способом усредненную модель и тоже отправляем ее в сервер биометрии.
3.Просто сравниваем 2 разные модели. На выходе мы получаем процент соответствия одной модели к другой.
4.Дальше нам нужно что-то делать с этим числом (на рисунке 92%). Много это или мало, можем мы однозначно сказать, что это Юрий Гагарин или это обманщик?

Рис 4. Порог доверия «свой/чужой».

В системе у нас есть такой параметр как «порог доверия» — это некий процент соответствия. Допустим, мы его сами задали в 60%. Таким образом, если процент соответствия модели голоса «якобы» Юрия Гагарина не доходит до «порога доверия», то нам позвонил обманщик. Если больше «порога доверия», то нам позвонил настоящий Юрий Гагарин. «Порог доверия» мы можем задавать сами, обычно это от 50 до 70% в зависимости от задачи верификации.

Здесь мне нужно было бы вам рассказать про ошибки первого (FR) и второго рода (FA), а также обобщенной ошибки (EER), но я это делать не буду – это сильно усложнит и увеличит текст. Если интересно, то я попробую уговорить, кого ни будь из научного отдела это популярно описать и размещу здесь отдельно.

Скажу просто, что в зависимости от задачи верификации, нам бывает полезней с большей долей вероятности пропустить «своего», чем не пропустить «чужого». И наоборот, иногда бывает важнее не пропустить «чужого», чем пропустить «своего».
Уверен, что с первого раза эти 2 предложения из вас никто не понял, и вам пришлось еще раз вдумчиво их прочитать, что бы осознать смысл.

Интеграция сервера биометрии в контактный центр.

Рис 5. Блок-схема продукта VoiceKey.

Честно говоря, здесь все очень просто: на вход мы подаем голос в формате wave или PCM по http, на выходе получаем результат сравнения. Больше подробнее на этом останавливаться не хочу.

Процесс верификации занимает в среднем 0.8 сек. Есть возможность работать одновременно со многими потоками.

У нас на сайте все подробно описано, а главное есть проработанные сценарии использования для контактных центров. За последние годы я достаточно много общался с различными крупными КЦ в России, в первую очередь это финансовый сектор и понимание целей и задач у меня сформировалось.

Теперь затронем такой вопрос: насколько вообще технология голосовой биометрии пригодна к массовому использованию? Надежна ли она?

Если кратко, то ДА, она реально круто работает. У нас в компании есть телефонные демонстрационные стенды. Если интересно, то каждый из вас может позвонить и лично попробовать, как и что работает. Телефонный номер и инструкцию по тестированию даю по запросу с этой страницы. Просто для статистики интереса к этой теме и оценки нагрузки на сервер.

Для справки: разработки Российских ученых в области голосовой биометрии занимают если не первое место в мире, то точно делят его с другими. Это подтверждено независимыми исследованиями, например NIST (Национальный Институт Стандартов и Технологий, США), где наша компания попала в тройку лучших по всем пяти тестам среди коммерческих компаний. Или то, что наш продукт «VoiceKey» победил в номинации «Лучший продукт года для КЦ» в 2013 году в международном конкурсе «Хрустальная гарнитура».
Также можно отметить, что нашей компании принадлежит реализация самого крупного в мире на сегодняшний день проекта по голосовой биометрии в телефонном канале.

Вкратце, вот такой ликбез. Готов отвечать на вопросы в комментах.

 vlada_maestro / shutterstock

Технический директор системного интегратора «Мерион Нетворкс»

---

---

«Ты у меня не такой как все» — не просто приятные слова, которые говорят нам родители и любимые. Это абсолютная правда!

На этой правде основана технология, которая помогает предотвращать финансовые преступления и упрощает нам жизнь при общении с крупными компаниями. Давайте поговорим про голосовую биометрию.

Отпечатки пальцев, рисунок вен на руках, сетчатка или радужная оболочка глаза и голос — всё это у нас уникально. Даже походка уникальна. Ни у кого нет точно такой же.

Именно эти параметры используются в биометрии.

Биометрию делят на физиологическую и поведенческую. Вопрос: к какому типу отнести вены на руках? Правильно, к физиологической. А сетчатку? Тут тоже всё просто. А что вы скажете про голос? Тут я советую не торопиться с ответом про физиологический фактор и подумать вот о чём.

Знаете выражение «голос дрожит»? Бывало такое у вас? Первое публичное выступление, робкое свидание… Личный телефонный разговор в переполненном общественном транспорте… Думаю, да. Наш голос сильно зависит не только от физиологических особенностей, но и от эмоций.

Чтобы снизить зависимость оценки от эмоционального состояния, в алгоритмах голосовой биометрии анализируется около 80 разных параметров нашего голоса!

У биометрии есть две базовых задачи: идентификация и аутентификация.

Идентификация отвечает на вопрос «Кто это?». Например, в контакт-центр поступает звонок от неизвестного абонента — и голосовая биометрия должна определить, кто звонит. Для этого голос звонящего сравнивается со всем массивом биометрических данных, который имеется в нашем распоряжении.

Вторая задача — аутентификация. Это немного иная ситуация, подтверждение личности. Мы предполагаем, кто звонит, но надо в этом убедиться. То есть в этом случае мы узнаём: «А точно ли нам звонит Петров Иван Геральдович с датой рождения 24 февраля 1963 года?»

Тут уже есть гипотеза о личности — следовательно, нам достаточно сравнить голос звонящего с образцом биометрии, которая хранится на нашей стороне.

Что это за образец? Это шаблон или, другими словами, слепок, который оставляет вам клиент (разумеется, вы должны получить на это согласие).

Слепки собирать сложно. Но сейчас государственные органы работают над созданием Единой биометрической системы (ЕБС). Биометрическим слепком, оставленным в одном банке, смогут пользоваться другие банки, таким образом защищая ваши деньги от мошенничества и скорее открывая вам доступ.

Рассчитать приблизительную окупаемость внедрения голосовой биометрической системы не так уж и сложно. Если для примера усреднить все требования заказчиков и пробежаться по решениям, предлагаемым вендорами, получим затраты на внедрение порядка 10 млн рублей. Разумеется, это некая «средняя по больнице», а конкретная сумма зависит от глубины интеграции в ИТ-систему покупателя.

Теперь представляем себе некий банк «РосЕвроБетонСвязьКапитал», в котором оператор в среднем за 1 минуту идентифицирует и аутентифицирует клиента, а затем примерно за 4 минуты разбирается с его вопросом.

Предположим, менеджмент «РосЕвроБетонСвязьКапитала» держит заработную плату агентов контакт-центра на рыночном уровне и платит 50 000 рублей в месяц за 160 трудочасов (9 600 минут) оператора.

Разделив 50 000 рублей на 9 600 минут, мы получим 5 (пять) — именно столько рублей стоит минута работы вашего оператора.

При внедрении в «РосЕвроБетонСвязьКапитал» голосовой биометрии мы можем смело вычеркнуть 1 минуту на идентификацию и аутентификацию. Тем самым, даже при небольшом количестве обращений в сутки (пусть это будет 5 000 обращений), будет сэкономлено 5 000 минут.

А это:

1. В деньгах в сутки: 5 000 минут х 5 рублей = 25 000 рублей.
2. В деньгах в месяц (контактный центр без выходных): 25 000 рублей х 30 = 750 000 рублей.
3. Окупаемость через: 10 000 000 рублей на внедрение / 750 000 экономии в месяц = 13 месяцев и 11 дней.

Итого: для типовой инсталляции, при затратах в 10 000 000 рублей на внедрение системы голосовой биометрии, мы имеем среднюю окупаемость через 13 месяцев. Неплохо, согласитесь?

Несложно догадаться, что технология интересна государству. Например, в Индии существует система UIDAI, используемая для идентификации граждан и резидентов. Представьте, в ней собрано примерно 1,15 млрд слепков. Это 85% населения!

В 2016 году в России активно заговорили о создании ФИСБУ (Федеральной информационной системы биометрических учётов), которая помогает искать преступников по биометрическим признакам: радужка, татуировки на теле и, возможно, в ближайшее время появится возможность искать по походке. Ориентировочно реализация этой фичи запланирована на 2021 год.

В бизнесе интерес не меньше. В 2017 году Сбербанк потратил 260 млн рублей на проект голосовой биометрии. По заверению руководства банка, проект имел плановую точку окупаемости через 2 года с момента внедрения.

«Почта-банку» голосовая биометрическая система помогла отбить мошеннические атаки примерно на 10 млн рублей.

Также в биометрическом клубе находятся Альфа-банк, «Хоум Кредит» и «Тинькофф» — все они уже внедрили технологию на участках обслуживания клиентов.

Поскольку технология новая, запустить её на полную мощность пока не даёт имеющаяся законодательная база. Так, например, Правительство РФ пока не разрешает масштабировать биометрию на все типы банковских операций.

В то же время есть и другие проблемы. Это недоверие людей и отсутствие масштабной централизованной базы биометрических слепков.

Однако вектор развития технологии уже понятен — государство и бизнес будут стремиться автоматизировать авторизационные и идентификационные операции. Профиты от повышения их точности и скорости и одновременного уменьшения стоимости уже очевидны.

Excel + Google Таблицы с нуля до PRO

Курс для тех, кто не любит рутину и хочет автоматизировать работу. Научитесь оперативно составлять сложные отчёты и строить прогнозы. Сможете работать в таблицах быстрее с помощью скриптов и макросов. Освободите время для других задач.

Узнать про курс

Научитесь: Excel + Google Таблицы с нуля до PRO
Узнать больше

Распознавание голоса стало привычной частью жизни. Благодаря облачным технологиям эта функция доступна на любом смартфоне, планшете или в «умной» колонке. Крупные компании внедряют распознавание голоса в сервисы поддержки клиентов. Российские банки предлагают клиентам внести их данные в Единую биометрическую систему или в собственные биометрические базы, чтобы включить биометрическую идентификацию для дистанционного проведения операций. Это вызывает массу опасений среди россиян, ведь несанкционированное использование биометрии может угрожать финансовой безопасности граждан. Сергей Волдохин, директор компании «Антифишинг», помог разобраться в том, чего стоит опасаться, а что является вымыслом.

Страхи и риски

Кража данных

Биометрическая идентификация, как и любая новая технология, все еще окружена множеством мифов и непониманием. Это порождает различные страхи, главный среди которых — страх, что биометрические данные похитят и используют для кражи денег или другого несанкционированного действия. Ведь в отличие от пароля или документов заменить биометрические данные на новые невозможно.

Этот страх был сильно подогрет серией публикаций, посвященных мошенничеству, «Can you hear me?» («Вы меня слышите?»). В них рассказывалось, как группа преступников обзванивала владельцев банковских счетов, задавала им специально составленные вопросы и записывала ответы. Эту запись затем использовали для доступа к системе голосового управления банковским счетом жертвы, получив который преступники похищали все деньги.

Согласно публикации, достаточно было ответить «Да» на вопрос «Вы меня слышите?», чтобы затем этот ответ использовался для голосового подтверждения трансакции. Угроза казалась настолько серьезной, что предупреждение о ней выпустила американская FTC (Федеральная торговая комиссия).

На самом же деле проблема оказалась немного преувеличена. Попытки мошенничества с использованием систем голосовой идентификации действительно случаются, причем, как сообщает банк HSBC, еще в 2019 году их количество удвоилось по сравнению с 2018-м. Но практически все мошеннические атаки на систему VoiceID, которую использует банк, проваливаются. Причина в том, что простой записи голоса недостаточно для успешной идентификации.

Система голосовой идентификации HSBC, к которой могут подключиться клиенты, анализирует голос, проверяя более 100 поведенческих и физических особенностей голоса, включая размер и форму рта, скорость речи и ударение в словах. Она может распознать голос человека, даже если он простужен или у него болит горло.

Ведущие российские банки пока не замечены в использовании систем управления счетом с помощью голоса, а значит, опасаться атаки «Вы меня слышите?» нашим гражданам пока точно не стоит.

К тому же СберБанк, например, использует в качестве биометрического идентификатора для проведения платежных операций не голос, а лицо человека. Запись голоса в биометрическую базу производят для того, чтобы автоматически распознавать человека при его звонках в службу поддержки банка.

Утечки данных

Второй страх связан с передачей своих биометрических данных в некое хранилище, например Единую биометрическую систему или собственные биометрические системы банков. После множества утечек данных о клиентах банка, содержащих сведения об остатках на счетах, паспортные данные и практически всю подноготную, люди не без оснований боятся, что с их биометрической информацией может произойти то же самое. А это значит, что появляется серьезный риск оказаться под прицелом судебных приставов из-за дистанционно полученного мошенниками кредита, подтвержденного с помощью «утекшей» биометрии жертвы.

Однако, несмотря на ненулевую возможность утечки биометрии, использовать ее для несанкционированной идентификации, скорее всего, не получится. Причина состоит в том, как технически организован процесс идентификации.

При сдаче биометрической информации в базу данных сохраняется не фото лица или аудиозапись голоса, а некий ее слепок в виде набора характерных признаков. Восстановить по этим данным фото владельца или его голос крайне сложно.

Когда кто-то попытается подтвердить операцию с помощью биометрии, его фото в текущий момент будет обработано с помощью аналогичного алгоритма и сопоставлено со слепком, сохраненным в биометрической базе. Подсунуть системе фотографию не получится. В отличие от смартфонов, «защиту» которых удается обмануть с помощью трехмерной маски или даже фото владельца, биометрические системы банков используют более продвинутые версии алгоритмов.

Дипфейки

Третий страх перед биометрией связан с еще одной новой технологией — дипфейками. Возможность с помощью нейросети сгенерировать видео или голос, убедительно имитирующий реального человека, действительно несет серьезные риски. Однако на текущий момент эту угрозу нельзя рассматривать как значительную. Стоимость создания дипфейка, способного обмануть систему идентификации по лицу, пока заметно выше, чем остатки на счетах среднестатистического клиента банка. Таким образом, в ближайшее время вряд ли стоит ожидать, что использование дипфейков для кражи денег станет массовым явлением.

Дополнительная защита

Банки стремятся защитить своих клиентов, ведь несанкционированные операции наносят удар по их репутации и могут привести к финансовым потерям. В связи с этим биометрическая идентификация является лишь одним из компонентов системы противодействия мошенничеству. Другой, не менее значимый компонент — многофакторное подтверждение операций.

Многофакторное подтверждение — основа безопасности в современных IT-процессах. Она одинаково защищает клиента банка, каким бы образом он себя ни идентифицировал: по голосу, отпечатком пальца, фотографией или обычным вводом учетных данных. В этот момент система безопасности проверяет не только предоставленный образец или код, но и устройство, с которого приходит информация, IP-адрес, номер телефона, местоположение, и если пазл сложился, то открывается доступ к системам.

Третий компонент защиты — так называемая антифрод-система. Она по специальным алгоритмам «обучается» на типовых операциях, которые выполняет клиент, а в случае «непривычного» действия сверяет его с базой образцов мошеннических действий. Обнаружив совпадение, антифрод-модуль автоматически блокирует операцию до получения подтверждения от владельца счета.

Таким образом, «гарантированным» вариантом для мошенников остается только непосредственное взаимодействие с жертвой, в ходе которого человека убеждают совершить действия, которые лишат его денег. Согласно нашему исследованию, 86,4% россиян когда-либо подвергались цифровым атакам. Самыми распространенными способами обмана людей остаются фишинговые электронные письма и звонки от имени службы безопасности банка.

Рекомендации

Принципы финансовой самообороны с приходом новых технологий не меняются:

• всю информацию надо тщательно проверять — в банк всегда можно перезвонить самостоятельно и удостовериться, что со счетом все в порядке;
• спешка усыпляет бдительность, поэтому лучше потратить 5 минут, чем потерять 5 миллионов;
• сбережения лучше делить на части, а электронным банкингом пользоваться только со счета с небольшой суммой, достаточной для ежедневных покупок;
• для покупок в интернет-магазинах лучше держать отдельную карту, и обязательно дебетовую, а не кредитную;
• максимально будут защищены те средства, доступ к которым есть только через отделение.

Регулярно повышайте цифровую грамотность и обновляйте знания о мошеннических схемах, чтобы своевременно распознать их при встрече. А с телефонными незнакомцами лучше просто не разговаривать. Оптимальной стратегией будет повесить трубку, чтобы не дать возможности «зацепить» себя.

Мнение автора может не совпадать с мнением редакции