NT (No Threats)

Dashboard Overview
InComing Call
Bot Screening
Scam Block
Guardian / Family (Helper) Conference
White list / Black List (Family management)

Inspiration

ทุกปี ผู้สูงอายุจำนวนมากต้องสูญเสียเงินเก็บก้อนสุดท้ายไปกับแก๊งคอลเซ็นเตอร์ สิ่งที่น่าสะเทือนใจที่สุดไม่ใช่แค่เรื่องเงิน แต่เป็นการถูกปั่นหัวทางจิตวิทยาในขณะที่พวกท่านต้องเผชิญหน้ากับคำขู่เพียงลำพัง เมื่อมิจฉาชีพโทรมา ผู้สูงอายุมักจะสับสนและไม่มีคนในครอบครัวอยู่ใกล้ๆ เพื่อช่วยพิจารณา เราจึงตระหนักว่า หากเราสามารถดึง "คนในครอบครัวเข้ามาร่วมสาย" ได้ทันทีที่เกิดความน่าสงสัย เราจะสามารถหยุดยั้งการหลอกลวงได้ตั้งแต่ก่อนที่มันจะเริ่มต้น

What it does

SilverGuard ทำหน้าที่เป็น "ยามเฝ้าประตูดิจิทัล" (Digital Gatekeeper) สำหรับกลุ่มเปราะบาง แทนที่เบอร์โทรแปลกๆ จะโทรตรงเข้ามือถือของผู้สูงอายุ สายนั้นจะถูกส่งไปยัง AI Agent ของเราก่อน

ด้วยขุมพลังของ GPT-Live ตัว AI จะพูดคุยและโต้ตอบกับผู้โทรแบบเรียลไทม์ พร้อมทั้งวิเคราะห์เจตนา น้ำเสียง และกลวิธีทางจิตวิทยาที่ซ่อนอยู่:

หากเป็นสายที่ปลอดภัย (เช่น พนักงานส่งของ) ระบบจะโอนสายให้ผู้สูงอายุรับตามปกติ
หาก AI ตรวจพบรูปแบบที่เสี่ยงต่อการหลอกลวง ระบบจะทำงานผ่านเทคโนโลยี OpenAI Function Calling เพื่อเรียกใช้ฟีเจอร์ "Family-in-the-loop" ดึงตัวลูกหลานหรือผู้ดูแลเข้ามาร่วมประชุมสาย (Conference Call) ทันที ทำให้ผู้ดูแลได้ยินบริบททั้งหมด และแทรกแซงเพื่อปกป้องคนที่เขารักได้ตรงหน้างาน

How we built it

เราสร้าง SilverGuard โดยผสานระบบโทรคมนาคมดั้งเดิมเข้ากับ AI ขั้นสูง:

Telephony Integration: เราใช้ประโยชน์จาก VoIP/SIP Trunking (ต่อยอดจากความเชี่ยวชาญของเครือข่าย NT) เพื่อดักจับและจัดการเส้นทางของสายเรียกเข้า
Core AI Engine: เราเชื่อมต่อกับ GPT-Live (Realtime API) ของ OpenAI เพื่อให้ได้การโต้ตอบด้วยเสียงแบบ Voice-to-Voice ที่มีความหน่วงต่ำสุดขีด (Ultra-low latency) ขจัดความล่าช้าของระบบ STT-LLM-TTS แบบเดิม ทำให้ AI ตอบสนองได้ทันทีและมีน้ำเสียงเป็นธรรมชาติ
Dynamic Action Routing: เราใช้ขีดความสามารถของ OpenAI Function Calling อย่างเต็มพิกัด เราสั่งให้โมเดลประเมิน "คะแนนความเสี่ยง" ตลอดเวลา เมื่อความเสี่ยงถึงจุดที่กำหนด โมเดลจะสั่งรันฟังก์ชัน initiate_conference_call(family_number) ด้วยตัวเองเพื่อดึงลูกหลานเข้ามาในสาย

Challenges we ran into

ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการจัดการ Ultra-low latency มิจฉาชีพมักจะไหวตัวและรีบวางสายทันทีหากรู้สึกว่ากำลังคุยกับบอท การปรับจูนสตรีมข้อมูลระหว่างระบบ VoIP และ API ของ GPT-Live เพื่อให้บทสนทนาลื่นไหลนั้น ต้องอาศัยการปรับแต่งสถาปัตยกรรมระบบอย่างละเอียด นอกจากนี้ การเขียน System Prompt ก็มีความซับซ้อน เราต้องบรีฟให้ AI รู้จักตั้งคำถามตะล่อมเพื่อดึงเจตนาที่แท้จริงของผู้โทรออกมา โดยต้องไม่ฟังดูแข็งเป็นหุ่นยนต์ และไม่สร้าง False Alarm ไปบล็อกสายของคนทั่วไปที่โทรมาปกติ

Accomplishments that we're proud of

เราภูมิใจอย่างยิ่งที่สามารถผสานการทำงานของ Real-time Generative AI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานด้านโทรคมนาคมมาตรฐานได้อย่างสมบูรณ์ การได้เห็นระบบจำลองการตรวจจับสคริปต์หลอกลวงของมิจฉาชีพ และเรียก "คนในครอบครัว" เข้ามาร่วมสายได้เองอย่างไร้รอยต่อผ่าน Function Calling ถือเป็นความสำเร็จครั้งใหญ่ของทีม เราไม่ได้แค่สร้าง Tech Demo แต่อย่างใด ทว่าเรากำลังสร้างตาข่ายความปลอดภัย (Safety Net) ที่สร้างอิมแพคให้กับสังคมได้จริง

What we learned

เราได้เรียนรู้ว่าการก้าวข้ามจาก Text-based LLM มาสู่รูปแบบ Voice-to-Voice AI (GPT-Live) คือจุดเปลี่ยนสำคัญที่ยกระดับการเข้าถึงเทคโนโลยี (Accessibility) อย่างแท้จริง เรายังพบอีกว่า มิจฉาชีพมักจะมีรูปแบบทางจิตวิทยาที่คาดเดาได้เสมอ (เช่น สร้างความเร่งด่วน, อ้างอำนาจ, สั่งให้เก็บเป็นความลับ) ซึ่งโมเดล GPT สามารถตรวจจับสิ่งเหล่านี้ได้อย่างยอดเยี่ยมเมื่อได้รับบริบทคำสั่งที่ถูกต้อง

What's next for NT (No Threats)

วิสัยทัศน์ของพวกเราคือการนำ SilverGuard ไปใช้งานในระดับ Network-level เราวางแผนไว้ดังนี้:

Telecom Partnership: ร่วมมือกับผู้ให้บริการโทรคมนาคม (เช่น NT) เพื่อเปิดให้บริการนี้เป็น Optional Service สำหรับผู้ใช้งานสูงอายุ โดยที่พวกท่านไม่จำเป็นต้องติดตั้งแอปพลิเคชันใดๆ เพิ่มเติม
Financial API Integration: ต่อยอดความสามารถของ Function Calling ให้เชื่อมต่อกับ API ของระบบธนาคาร เพื่อให้ AI สามารถแจ้งระงับบัญชีหรือการโอนเงินชั่วคราวได้ หากตรวจพบภัยคุกคามในระดับวิกฤต
Advanced Voice Biometrics: ฝึกให้ระบบเรียนรู้และจดจำลักษณะเสียงของมิจฉาชีพ เพื่อบล็อกการโทรเข้าได้ทันทีตั้งแต่ต้นทาง ก่อนที่ AI จะต้องรับสายพูดคุยด้วยซ้ำ