智能AI識別在金融行業(yè)的應用

--整體系統各層模塊：管理平臺（核心層）：集成多種系統管理功能，如：生物引擎的管理、認證策略的管理、平臺管理等。其中，平臺門戶管理包括面向用戶的自服務門戶，面向管理員的運營管理門戶，以及面向運維人員的運維管理門戶。功能包括包含用戶管理、報表查詢、參數管理等等。負載均衡：使用負載均衡接入多個前端調度單元，確保系統服務的高可用性。生物算法認證層：提供比對計算服務，1：1比對服務和1：N比對服務等。數據存儲層：對平臺數據、人臉識別人臉庫等結構化或非結構化數據進行存儲以及讀取。3.系統核心功能模塊3.1.識別對比模塊生物識別包括了人臉識別、指紋/指靜脈識別、聲紋識別、虹膜識別、OCR識別和其他擴展識別技術等。人臉識別將檢測到的人臉與管理平臺特征庫中的人臉進行比對，平臺通過得到的置信度分數和閾值，來判斷是否為同一人臉。由于靜態(tài)人臉識別是獲取現場采樣的人臉照片送到后端進行比對判斷，所獲照片質量影響著最終的比對結果，因此所有靜態(tài)人臉識別模塊的客戶端都包含照片質量檢測模塊。除此共同點外，不同靜態(tài)場景的前端會根據不同場景特點使用各不相同的解決方案。抓拍設備場景通過抓拍機根據設置抓取1-3張最好的好人臉送到后臺服務器上，后臺服務器抽取特征值進行運算比對。自助設備場景通過對比對用戶進行活體驗證，以防止人臉識別模塊在無人監(jiān)督的情況下被照片、視頻、面具等手段攻擊。同時又需要減少活體驗證過程的客戶操作復雜度，縮短驗證時間，提高用戶體驗。移動端場景該場景同樣需要活體檢測，鑒于移動端實際情況限制，依然需要用戶完成一定動作，從而使用通用設備完成活體驗證。大致流程如下：通過客戶端拍攝用戶身份證照片，通過OCR識別用戶身份證信息；確認信息無誤后，進行活體檢測；在活體檢測的過程中，通過質量檢測獲取取出一張效果最符合人臉比對要求的圖片；將取得的現場照片和身份證照片進行比對；如果存在之前辦理業(yè)務時的照片，則與之前辦理業(yè)務時的照片進行交叉比對。圖2人臉識別驗證其中活體檢測采用30幀/秒的高幀率檢測和追蹤臉部關鍵點及3D姿態(tài)等關鍵技術，通過左右搖頭、上下搖頭、閉眼、雙目活動和張嘴等方式通過手機H5、PC端進行驗證。指紋/指靜脈識別基于指紋識別技術的廣泛使用，該生物技術已趨于成熟階段，并且多數廠商指紋儀提取的指紋特征均具備國家標準。指靜脈是每個人具備的生物特征，而每個人的每根手指的手指靜脈圖像都不相同，所以，指靜脈識別就是通過指靜脈識別儀獲取個人手指靜脈分布圖，依據比對算法提取特征值進行識別比對，可作為指紋的一種補充，可增強識別率與安全性。聲紋識別聲紋識別就是通過獲取的聲音信息，來辨別說話人的身份，主要包括聲紋預留、聲紋注冊、聲紋比對三個過程。聲紋預留指的是客戶端向服務端按照要求上傳語音，服務端對語音進行處理，生成并保存聲紋信息的過程。聲紋預留主要分為獲取文本、上傳語音和預留操作三個事務。虹膜識別虹膜識別技術是通過比對不同虹膜圖像特征之間的相似度來進行的，其核心步驟是使用圖像處理方法對眼睛虹膜紋理特征進行分析、提取，分類、歸一化抽象描述，最終將紋理特征抽象成虹膜特征模板，通過模板的比對匹配，來確定身份。OCR識別OCR識別就是將圖像轉化為文字的技術，提供OCR識別技術標準SDK，識別服務包括身份證OCR識別、銀行卡OCR識別、還有駕駛證、社?？ā⑿旭傋C、營業(yè)執(zhí)照、增值稅發(fā)票的OCR識別等。其他擴展識別手勢識別：檢測并返回圖片或視頻中的所有手部矩形框位置，以及手勢的含義。每個手勢都提供高精度的置信度分數，從而評估手勢識別的可信度，比如常見的“OK”、“比心”、“勝利”、“握拳”等。通過手勢識別技術，能夠更全面了解用戶的行為信息，提供基于普通攝像頭的全新體感交互體驗。視線跟蹤：對圖片中的人眼視線方向進行估計，計算并返回高精度的雙眼眼球中心位置坐標，以及雙眼視線方向向量。在視頻中可以實現對人眼視線的實時追蹤。通過此功能及時了解用戶注意力的重點及變化，從而完成一系列基于注意力分析的復雜任務，例如廣告精準投放等。3.2.數據采集分析模塊數據采集主要用來收集用戶感興趣的數據，并存入數據庫（結構化數據）或者分布式存儲（非結構化數據）中，以作為數據分析時的數據源。采集的對象包括請求信息、日志信息等。有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。針對金融業(yè)務收集的數據包括可信任采樣和目標采樣圖片、活體檢測數據、人臉比對數據、用戶活動日志、業(yè)務標志信息等，根據數據的重要程度定義存儲期限。數據分析主要是將采集來的數據做和業(yè)務相關的分析，例如數據統計并生成報表、認證失敗信息收集并分析原因以及提供告警，如某時間段內某網點、設備、用戶連續(xù)驗證失敗，靠近閾值的認證業(yè)務收集并可以考慮將其轉接人工服務，用戶在平臺內活動日志收集以完成留痕處理并以此類數據分析用戶行為等。諸如此類的數據收集和分析，不僅可以改善平臺的安全性，還可以大大提升用戶使用此平臺的用戶體驗。3.3.移動設備展示模塊當有VIP客戶今天營業(yè)廳抓拍機捕獲送后臺識別系統比對成功送，推送到pad端未接待界面。如比對成功推送到pad上的客戶信息，大堂經理還未接待超時，自動轉到未處理列表。同時，針對客戶信息，可提供資產詳情查詢。4.場景實例4.1.客戶智能識別動態(tài)人臉識別系統部署上線后，金融機構的客戶識別和服務能力將實現質的提升。以銀行為例，在VIP客戶走進銀行網點的第一時間，網點動態(tài)人臉識別系統須通過架設的攝像機采集客戶人臉信息，通過中后臺對接系統的處理和比對，識別出該客戶是否為銀行的VIP客戶，并獲取該客戶的相關業(yè)務信息，例如客戶的客戶等級、歸屬客戶經理、在該行資產、投資風險占比（客戶近十次的投資交易及相應風險級別）等相關信息。網點攝像頭采集人臉圖像時，將依據采集到的圖像中的不同人臉信息，將圖像整體或裁切后生成每一個客戶的人臉識別計算圖像，傳遞至總行人臉識別系統進行人臉特征碼計算，計算所得的人臉特征碼于人臉庫中的特征碼數據進行比對，比對成功的即認為找到了相符的客戶。人臉識別成功后，人臉識別系統將推送客戶信息至大堂經理的手持Pad，并對通過Pad上應用對大堂經理進行通知提醒，通過大零售平臺對理財經理進行信息推送，以便讓網點工作人員第一時間了解到VIP客戶的信息，及時為VIP客戶進行服務。在客戶前往柜臺進行業(yè)務辦理時，還將根據客戶的叫號信息推送客戶信息至柜臺。人臉識別系統的上線，能夠在銀行實現統一的VIP客戶識別，并將客戶信息發(fā)送至任一服務網點，實現VIP客戶在銀行全網點的VIP服務能力，為客戶營造統一、標準、無差異的VIP服務體驗。4.2.網點排隊叫號人臉識別系統接入的攝像設備也將部署在網點的排隊叫號設備上，配合完成銀行訪問客戶的排序和叫號。訪問銀行的客戶，在網點領取排隊號碼時，排隊叫號機上攝像設備采集客戶人臉圖像，而后將圖像傳送到人臉識別系統進行識別，系統識別過程應在1.5秒內完成。獲得反饋的用戶數據后，排隊叫號系統將根據用戶信息，以及用戶所選擇的業(yè)務，自動的為用戶提供符合用戶身份的排隊號碼。4.3.移動服務營銷在大堂經理所持移動Pad設備上安裝的銀行大堂經理應用中，將增加與人臉識別系統相關的功能對接。人臉識別系統識別到銀行的VIP客戶后，將自動根據VIP客戶的身份信息和客戶所屬的大堂經理，向客戶所屬的大堂經理或當前網點的客戶經理推送VIP客戶訪問網點的消息，并提示客戶本次預計辦理的業(yè)務類型。大堂經理可在移動Pad設備上瀏覽目前已經在網點的客戶信息及VIP客戶，事先了解客戶的背景情況、近期業(yè)務往來和可能需要辦理的業(yè)務。在應用中，還將針對該VIP客戶的情況，向大堂經理推送推薦的金融產品及服務，以便在于客戶溝通交流中向客戶做營銷。大堂經理也能夠通過PAD向理財經理推送客戶營銷方向，在界面中支持點擊選擇選項和手工輸入，例如：個人網銀、手機銀行、保證收益型理財、基金定投、國債預約等。理財經理的移動應用APP上應同步更新，展示大堂經理的推送信息。4.4.零售運營分析目前各家銀行都在部署大數據系統，尤其是大零售業(yè)務系統，將AI識別系統嵌入到零售業(yè)務系統中，通過AI識別系統的VIP客戶通知進行客戶數據分析，根據客戶信息及業(yè)務往來，在大零售業(yè)務系統上顯示客戶信息及可推薦的營銷信息。大零售業(yè)務系統根據VIP客戶在銀行近期的業(yè)務