{"id":16453,"date":"2025-09-16T16:00:35","date_gmt":"2025-09-16T14:00:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.quobis.com\/?p=16453"},"modified":"2025-09-18T12:47:23","modified_gmt":"2025-09-18T10:47:23","slug":"smart-answer-deteccion-temprana-de-llamadas-no-deseadas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.quobis.com\/es\/2025\/09\/16\/smart-answer-deteccion-temprana-de-llamadas-no-deseadas\/","title":{"rendered":"Smart Answer | Detecci\u00f3n temprana de llamadas no deseadas"},"content":{"rendered":"\n

Smart Answer<\/a><\/strong> propone una estrategia integral y avanzada para la detecci\u00f3n temprana de llamadas no deseadas, utilizando tecnolog\u00edas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) sobre datos de la red del propio operador<\/a><\/strong> junto a otras fuentes como bases de datos reputacionales<\/a>, APIs de operador<\/a> o la agenda de contactos del propio usuario.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfDe qu\u00e9 hablamos cuando hablamos de detecci\u00f3n temprana de llamadas no deseadas?<\/h2>\n\n\n\n

Si partimos de la base de que el objetivo \u00faltimo de frenar las llamadas no deseadas es minimizar las interrupciones<\/strong> en la vida diaria de las personas, entenderemos que la meta es precisamente evitar que el usuario entre en contacto con estas llamadas.<\/p>\n\n\n\n

Sabemos que algunas pr\u00e1cticas como las robocalls<\/a> o llamadas fantasma, pueden ser empleadas como sutiles mecanismos de acoso (p.e. empresas de recobros han sido acusadas de realizar este tipo de pr\u00e1cticas de acoso<\/a>) o incluso llegar a bloquear servicios esenciales a trav\u00e9s de acciones conocidas como ataques TDoS<\/a> (Telephony Denial of Service). En estos casos, aunque la llamada no progrese o no sea atendida, ya est\u00e1 causando un perjuicio al usuario final.<\/p>\n\n\n\n

La detecci\u00f3n temprana debe ser proactiva, no depender de la experiencia del usuario para precisamente evitar que esta se degrade. En otras palabras, por detecci\u00f3n temprana nos referimos a detectar las llamadas potencialmente no deseadas antes de que el usuario las sufra.<\/p>\n\n\n\n

Enfoque adaptativo y evolutivo para la detecci\u00f3n temprana de llamadas no deseadas<\/h2>\n\n\n\n

La detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de llamadas no deseadas de Smart Answer<\/strong> se basa en un enfoque evolutivo que combina el an\u00e1lisis en tiempo real de diversos factores (p.e. cambios recientes de SIM, avalanchas de llamadas desde un mismo origen, duraci\u00f3n de las llamadas\u2026) y el aprendizaje constante de los algoritmos de inteligencia artificial aplicados. Esto permite al sistema adaptarse din\u00e1micamente a nuevas estrategias de fraude<\/strong> que puedan surgir.<\/p>\n\n\n\n

Se investigar\u00e1n y emplear\u00e1n algoritmos avanzados como las redes neuronales convolucionales<\/strong> para analizar patrones complejos en series temporales de llamadas, y m\u00e9todos basados en Random Forest <\/strong>para combinar m\u00faltiples factores de decisi\u00f3n y mejorar la precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Filtrado Activo y Desv\u00edo a Asistente Inteligente<\/h2>\n\n\n\n

Cuando Smart Answer<\/strong> identifica una llamada sospechosa, esta es desviada autom\u00e1ticamente a un buz\u00f3n de voz inteligente, que intentar\u00e1 interactuar con el llamante para obtener datos suficientes sobre el motivo de la llamada y el emisor, con los que posteriormente generar\u00e1 un informe para notificar al usuario de destino sobre esa llamada y los riesgos asociados a la misma.<\/p>\n\n\n