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人脸识别在银行领域的应用 |
| 发布者：九竹物联技术有限公司 发布时间：2019-7-24 19:40:59 点击次数：533 关闭 |
| 现在的银行非常的多，随着现在技术的慢慢更新，很多银行都开始创新了，他们会利用人脸识别技术，将银行柜面工作更加快捷的进行，下面小编简单介绍下人脸识别技术是如何在银行中立足的。超级柜台是农业银行（以下简称“农行”）在“中心共享”运营模式在全行大范围生产实践中得到检验和认同、基层行迫切要求将个人业务向集中模式迁移及个人集中作业改革基础条件逐步成熟的新形势下，自主研发的新型作业模式的业务处理系统，于2014年投入使用。超级柜台针对业务处理过程中存在的流程复杂、凭证多、交易多、录入多、成本高等问题提供“一揽子”综合解决方案，具有整合凭证、整合交易、客户免填单、后台并发处理及全程无纸化等优势。 （一）系统简介 超级柜台是传统柜台受理渠道的延伸，是业务受理前移的依托，是“网点现场引导、客户发起交易、后台集中作业”作业流程的开端。 （二）人脸识别系统建设目标 在分行试用期间主要存在着以下问题：一是缺少整合，分行部署，安装实施工作重复，运维难度大；二是缺少管控，只使用人脸比对引擎，无统一管理平台；三是功能单一，不利于后续业务开展；四是数据分散，客户的人脸信息分散存储在分行服务器上。针对以上问题，农行确立了以下的系统建设目标：全行集中部署，数据集中保存；支持多渠道多业务场景的接入；统一管理平台，功能丰富，为后期客户识别提供基础；建立训练模型，提高识别准确度。 （三）人脸识别的应用 在超级柜台业务办理中，对于业务风险较高的业务须由后台审核中心进行人工审核，以确认客户身份防范风险，人工审核前使用人脸识别技术对客户现场影像图片和公安部联网核查图片进行比对，将返回结果作为人工审核的重要参考标准，有效减轻了人工工作量，提高了业务效率和客户体验。人脸识别服务器采取总行集中部署、独立的人脸识别引擎算法服务、统一的人脸识别管理平台和统一的人脸识别接口服务，分行则采取统一接入的方式。 （四）安全技术分析 农行在大规模应用人脸识别服务的同时，充分考虑到系统的安全性，结合了以下安全技术。一是数据安全存储防篡改，系统前端SDK利用图像压缩算法把原始较大的图像用尽量少的字节表示并传输。使用高效的图像压缩算法，可以减轻图像占用空间和传输流量负担，进而达到图像的快速传输及实时处理。特征库建立后，特征图像库的图片数据可以添加水印，以防止图片的盗用和篡改，保证了数据的真实性和安全性。二是网络传输安全，系统传输数据的加密处理，在发起端对传输数据进行加密，在接收端进行判断数据完整性和准确性。如果数据在途被截取篡改，服务端在接收数据后是无法验证通过。三是接口服务调用授权，接口服务被调用时，系统会获取数据报文中的认证信息，判断此调用是否已授权使用，从而保证了接口服务调用的安全。 （五）应用情况分析 农行人脸识别服务器日均业务量约200万笔，人脸识别通过率达到96%，系统运行平稳，有力地支撑了全行超级柜台系统业务的办理，为农行网点业务分流和网点转型打下坚实基础。根据我国现阶段银行业发展现状，建议国内银行在努力发展自身业务的基础上，以业务推动为契机，尽快推动人脸识别技术在客户服务方面的应用与推广。其原因在于：从客户的角度看，客户服务中应用人脸识别技术能抓住客户痛点解决客户较实际的需求，提供较直观的客户体验，对客户满意度的快速提升大有裨益；从银行角度来看，人脸识别应用于客户服务可显著节省银行经营成本，进而为银行的利润提升做出贡献。 |
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