AI автоматизирует этот процесс проверки в масштабе
Posted: Thu Jul 10, 2025 10:19 am
Хотя AI не звонит на каждый номер, он может интегрироваться с API верификации телефонных номеров от сторонних провайдеров (например, Twilio Lookup, NumVerify). Эти API часто содержат актуальную информацию о статусе номера (активен ли, отключён ли, существует ли).
Он может также использовать исторические данные о взаимодействиях (например, из вашей CRM): если номер никогда не отвечал на звонки или SMS, или всегда приводил к ошибкам доставки, AI пометит его как подозрительный.
Выявление дубликатов и аномалий:
AI отлично справляется с обнаружением дубликатов, даже если Данные телемаркетинга они введены с небольшими вариациями (например, +8801712345678 и 01712345678). Это помогает предотвратить создание нескольких записей для одного и того же фейкового пользователя.
Алгоритмы машинного обучения могут выявлять аномалии в данных, которые могут указывать на фейковые номера. Например, необычно большое количество регистраций с похожих, но слегка изменённых номеров (боты часто используют такие паттерны), или номера, которые не соответствуют ожидаемому географическому распределению (например, много номеров из других стран, если ваша целевая аудитория находится в Бангладеш).
Интеграция с данными о репутации:
Некоторые продвинутые AI-системы могут интегрироваться с базами данных, содержащими информацию о подозрительных или мошеннических номерах, которые уже были идентифицированы как источники спама или нежелательных звонков.
Поведенческий анализ:
Если ваш телефонный список формируется через онлайн-регистрации или формы, AI может анализировать поведение пользователя при вводе номера. Например, слишком быстрая скорость ввода, использование ботов или ввод случайных последовательностей могут быть признаками фейковых данных.
Он может также использовать исторические данные о взаимодействиях (например, из вашей CRM): если номер никогда не отвечал на звонки или SMS, или всегда приводил к ошибкам доставки, AI пометит его как подозрительный.
Выявление дубликатов и аномалий:
AI отлично справляется с обнаружением дубликатов, даже если Данные телемаркетинга они введены с небольшими вариациями (например, +8801712345678 и 01712345678). Это помогает предотвратить создание нескольких записей для одного и того же фейкового пользователя.
Алгоритмы машинного обучения могут выявлять аномалии в данных, которые могут указывать на фейковые номера. Например, необычно большое количество регистраций с похожих, но слегка изменённых номеров (боты часто используют такие паттерны), или номера, которые не соответствуют ожидаемому географическому распределению (например, много номеров из других стран, если ваша целевая аудитория находится в Бангладеш).
Интеграция с данными о репутации:
Некоторые продвинутые AI-системы могут интегрироваться с базами данных, содержащими информацию о подозрительных или мошеннических номерах, которые уже были идентифицированы как источники спама или нежелательных звонков.
Поведенческий анализ:
Если ваш телефонный список формируется через онлайн-регистрации или формы, AI может анализировать поведение пользователя при вводе номера. Например, слишком быстрая скорость ввода, использование ботов или ввод случайных последовательностей могут быть признаками фейковых данных.