语音生物识别市场规模、份额及趋势分析报告，按类型（主动生物识别、被动生物识别）、部署模式（本地部署、云部署）、企业规模（中小企业、大型企业）、行业垂直领域（银行、金融服务和保险、零售和电子商务、电信和IT、政府和国防、其他行业垂直领域）以及地区（北美、欧洲、亚太、中东和非洲、拉丁美洲）进行划分，预测期为2026-2034年。

语音生物识别市场增长因素

日益复杂的安全威胁

虽然语音生物识别技术因其用户友好性和高准确率而备受青睐，但深度学习和人工智能的加入却提高了其安全性。密码也逐渐演变成一种绕过安全措施的简单方法。网络安全风险呈指数级增长。这为先进的语音生物识别技术铺平了道路，该技术可用于应对复杂的安全威胁，因为每个人的语音都是独一无二的，无法模仿。

由于语音生物识别技术基于声纹，因此受《生物识别信息隐私法》(BIPA) 的约束。该法案旨在监管生物识别数据（在本例中指个人语音）的安全处理。违反 BIPA 政策的企业将受到严格审查和罚款，这增强了用户的信任。例如，一家大型快餐连锁店因涉嫌在其得来速窗口使用人工智能语音识别技术而被起诉，违反了 BIPA。州法院和联邦法院的诉讼指控该连锁店未能实施知情同意标准、利润和信息披露限制以及符合 BIPA 的数据保留规定。

市场约束

对第三方（云）数据存储安全性的担忧

语音生物识别技术的主要问题仍然是隐私​​和数据安全漏洞。与第三方共享和存储数据已成为一项重大风险，阻碍了该领域的快速发展。市场正在经历变革，并努力克服安全担忧带来的诸多挑战。在2021年Speechmatics报告中，95%的受访者表示，数据隐私在未来仍将是一个重要问题。受访者对数据存储的流程和位置表示担忧。47%的受访者认为本地部署是解决当前及未来数据隐私问题的绝佳方案，高于去年的39%。本地部署可以显著降低私有云部署和数据泄露带来的风险。

此外，由于客户数据和语音数据必须保留在第三方供应商的场所，银行、金融服务和保险（BFSI）行业面临诸多合规和监管问题。金融机构迟迟不愿采用语音生物识别技术，主要是因为数据本地化和限制等问题，而这些问题可以通过符合GDPR等法规的本地部署系统来解决。用户受益于本地部署带来的更加规范的环境，同时也消除了对云存储的担忧。

市场机遇

各国政府大规模采用技术保障公民安全

全球语音生物识别服务提供商和各国政府如今都意识到，在安全、防欺诈和身份识别仍然是重中之重的各个行业中，语音生物识别系统至关重要。预计在预测期内，电子护照计划的扩展、政府的支持以及在犯罪身份识别中的广泛应用等重要因素将显著推动市场增长。

随着身份识别活动的增加以及其他降低犯罪率的举措，全球对语音生物识别系统的投资也随之增长。在已采用语音生物识别技术的工业化国家，政府正在推行多项计划，包括电子护照、电子驾照、边境管制、国民身份证以及政府服务的身份验证。得益于像ArmorVox这样的公司，政府可以利用从用户身上采集的声纹作为电子签名。ArmorVox每分钟可交叉比对超过一百万个声纹，并能利用欺诈者名单实时检测和追踪欺诈行为。

类型洞察

被动式生物识别技术是市场的主要贡献者，预计在预测期内将以20.25%的复合年增长率增长。被动式语音生物识别是另一种身份验证方法，它需要用户完成注册流程并提供独特的声纹。使用被动式语音生物识别技术，注册可以在正常的对话过程中完成，无需呼叫者念诵任何特定语句或重复说出确切的词语。被动式语音生物识别技术只需要用户录制一段通常至少持续20秒的语音即可正常工作。无密码语音生物识别验证、语言无关语音生物识别验证、自由语音语音生物识别验证和文本无关语音生物识别验证都是此类语音生物识别验证的其他名称。

为了使系统能够识别用户的特定声纹，主动语音生物识别技术指的是一种语音生物识别认证技术，它要求用户反复重复一个短语或一组词语。每次用户进行验证时，他们都必须说出特定的词语、电话号码或账号。系统随后会将用户说出的语音与之前采集的声纹进行比对，以确定用户是否通过了验证。汇丰银行的“语音即密码”项目就是主动语音生物识别技术的典型案例。用户必须主动参与，并有意识地说出特定的短语，该短语随后将用于验证主动语音生物识别技术的有效性。

部署模型洞察

云端是市场的主要贡献者，预计在预测期内将以 20.40% 的复合年增长率增长。生物识别信息并非存储在设备上，而是存储在完全基于云的私有服务器上。此外，云技术能够创建统一的用户界面，并简化将机器学习集成到生物识别系统中的过程。因此，借助云技术，生物识别技术可以更加灵活便捷。基于云的语音生物识别系统易于部署，这得益于其多样化的集成方式。借助 Aculab VoiSentry 的 SaaS、云端和订阅模式，开发人员可以快速地将生物识别语音认证的安全性和用户便利性添加到其客户联络应用程序中。

现场生物识别系统需要计算机网络和其他IT设备。由于这种基础设施成本高昂且需要维护，生物识别服务因其无需任何专业IT基础设施或维护即可实施生物识别项目而日益普及。这种情况阻碍了市场扩张。鉴于银行、金融服务和保险（BFSI）以及国防行业的广泛技术应用，出于安全考虑，以及如果买方是政府机构，则必须采用本地部署。

企业规模洞察

大型企业是市场的主要贡献者，预计在预测期内将以19.40%的复合年增长率增长。大型企业正在利用人工智能和机器学习技术从数据中获取更有价值的信息，从而提高生产效率、降低成本并提升价值。大型企业是影响生物识别语音市场增长的关键因素之一。随着这些企业在各种应用中采用深度学习和监督式无监督机器学习技术，这项服务的使用量很可能会进一步增长。此外，由于人工智能助手在家庭和移动设备中的普及，银行也开始推出语音人工智能辅助服务。客户在请求服务时，例如查询余额或冻结信用卡，越来越倾向于使用语音输入。

中小企业对机器学习技术的日益普及推动了自然语言处理（NLP）的需求。基于人工智能的聊天机器人正在缓解客户服务行业目前面临的压力。使用语音技术的人工智能机器人也日趋完善。自然语言处理（NLP）训练语音识别系统处理单次语音中的多种意图和实体。系统需要选择合适的语音识别模型进行解码，这就要求系统具备跨多通道音频管理、环境噪声控制和自动语言检测的能力。

行业垂直领域洞察

银行、金融服务和保险行业是市场的主要贡献者，预计在预测期内将以18.90%的复合年增长率增长。PIN码、密码和一次性密码是银行传统使用的基于知识的身份验证技术的示例。语音生物识别技术是一种很有前景的在线银行解决方案，它超越了需要人身接触的视网膜和指纹扫描仪。用户注意力对于基于知识的身份验证至关重要。用户必须选择安全的登录信息，最好每个账户都使用唯一的登录信息，并定期更新。许多使用在线银行的用户都感到沮丧，尤其是在他们经常被要求提供符合安全要求的密码时。

在当前瞬息万变的经济形势下，企业梦寐以求的莫过于降低成本、提高效率。各行各业的消费者都越来越习惯于便捷的服务，一旦体验不到任何完美无瑕的互动，他们就会迅速转向其他商家。然而，随着监管日益严格，企业必须重新审视其记录保存、数据安全和透明度方面的管理方式。如果这些问题得不到妥善解决，可能会影响客户服务。零售和电商行业的企业必须应对一系列复杂的要求。因此，快速发展的语音识别技术对他们来说意义非凡。它不仅能够提升客户服务水平，降低各行业的成本，还能为客户带来更加个性化、流畅便捷的购物体验。

电信和IT行业拥有丰富的选择，因此，市场上涌现出许多创新技术，以满足各种需求。例如，对话式人工智能和语音安全领域的领导者Gnani.ai于2021年9月宣布推出其自主研发的语音生物识别软件。该生物识别系统名为Armour365，拥有尖端功能，可应对欺诈预防和数据保护领域日益增长的新风险。Armour365语音生物识别技术利用了300多个独特的专利音频片段，并提供先进的呼叫中心和即时通讯应用连接。

区域洞察

北美是主要的收入贡献者，预计在预测期内将保持19.20%的复合年增长率。由于移动和云计算技术的飞速发展，以及计算机性能的空前提升，语音识别技术已被应用于各种领域。鉴于其在创建健康相关数据记录方面的应用，医疗保健行业预计将在美国语音识别技术的发展中发挥主导作用。语音识别技术可能会取代一些仍在使用的传统方法。医疗系统也在寻求语音转录功能，以便在诊断过程中精准定位可报销的问题，同时确保不会遗漏关键的健康指标。

欧洲市场趋势

预计欧洲在预测期内的复合年增长率将达到19.70%。汇丰银行正在英国的银行系统中整合语音识别技术，旨在提升安全性。尽管该公司已在其移动应用程序中集成指纹扫描仪，但其他银行也提供这项技术。汇丰银行采用两种方式应用语音识别技术：一是在其移动设备上使用指纹扫描仪，这同样适用于iPhone系列移动设备；二是当客户拨打电话时，语音识别服务会将客户的声音与各种标识符进行匹配。它会验证超过100个指标，例如语调、口音、发音方式和声带结构。

中国政府近期加大了生物识别技术的使用力度，包括建立规模庞大的生物识别数据库，以加强其现有的大规模监控和社会控制行动。由于样本量较小，语音模式数据库的完善程度不及其他警方运营的生物识别数据库。中国初创公司科大讯飞计划在未来两到三年内广泛推广其语音识别软件。该公司利用大数据和人工智能技术，根据用户独特的语音特征来识别用户。科大讯飞声称，其已取得一项科学突破，这将使其技术在中国得到更广泛的应用。然而，由于参与了中国在新疆地区的监控行动，科大讯飞已被列入美国制裁名单，成为28家被列入黑名单的中国公司之一。

OneVault 和南非反欺诈服务中心 (SAFPS) 将致力于为呼叫中心配备生物识别欺诈检测技术和国家欺诈数据库。随着欺诈攻击手段日益复杂，响应速度和数据准确性变得至关重要。因此，SAFPS 将采用 OneVault 的 LumenVox 被动语音生物识别技术和欺诈扫描认证软件。据 IT Web 报道，南非银行风险信息中心指出，数字银行领域最常见的犯罪包括电子邮件黑客攻击、网络钓鱼、语音钓鱼和短信钓鱼。