□ 文 /金紅 裴永杰 吳炎

背景

互聯(lián)網(wǎng)沖擊下，互聯(lián)網(wǎng)分流了銀行融資中介服務(wù)需求，使銀行的支付中介功能弱化，但銀行擁有最為豐富的客戶資源，客戶信息數(shù)據(jù)的累積是互聯(lián)網(wǎng)金融不可企及的。

在金融科技的興起與沖擊下，傳統(tǒng)的、大型的銀行物理人工網(wǎng)點(diǎn)已逐漸成為銀行業(yè)沉重的成本與營運(yùn)包袱，面對互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊、非同業(yè)競爭的威脅以及金融環(huán)境的發(fā)展變化，為了改善這種被動的局面，主動改造、升級、創(chuàng)新傳統(tǒng)型物理人工網(wǎng)點(diǎn)成為銀行業(yè)自身降本增效、緊跟時(shí)代發(fā)展的必然選擇。

通過利用金融科技產(chǎn)業(yè)理念，解決發(fā)展的痛點(diǎn)，提升現(xiàn)代化企業(yè)治理水平，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)經(jīng)營模式、打造差異化特色化發(fā)展策略，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和提升資產(chǎn)質(zhì)量，成就客戶價(jià)值，正在成為銀行業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵思路。中國銀行業(yè)需要走向以科技為驅(qū)動力的差異化和專業(yè)化發(fā)展道路。

當(dāng)前客戶識別作為人臉識別的一個(gè)應(yīng)用之一，已經(jīng)成為銀行網(wǎng)點(diǎn)轉(zhuǎn)型的第一步，是科技創(chuàng)新的試點(diǎn)應(yīng)用。同時(shí)客戶識別可結(jié)合業(yè)務(wù)進(jìn)行開展，例如結(jié)合業(yè)務(wù)系統(tǒng)中客戶的詳細(xì)信息，直接進(jìn)行客戶營銷消息的推送。

存在的問題

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，各個(gè)領(lǐng)域針對人臉識別的應(yīng)用越來越多，人臉考勤，人證比對，人臉支付等等，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中，由于銀行網(wǎng)點(diǎn)的特殊性，依然存在響應(yīng)速度與人臉庫規(guī)模之間的規(guī)模，人臉圖片與帶寬占用之間的矛盾：

響應(yīng)的及時(shí)性：客戶識別主要流程為，在客戶進(jìn)入網(wǎng)點(diǎn)的第一時(shí)間，無需客戶主動配合，即可完成客戶的識別以及識別結(jié)果的推送。按照經(jīng)驗(yàn)，這個(gè)時(shí)間一般不能超過3秒，超過3秒，客戶已經(jīng)離開當(dāng)前的位置甚至已經(jīng)發(fā)起金融交易行為，此時(shí)再進(jìn)行客戶接待以及客戶營銷，顯然已不合適。因此對系統(tǒng)響應(yīng)的及時(shí)性提出了更高的要求。

帶寬的占用性：由于銀行整體組織架構(gòu)的關(guān)系，若在中心統(tǒng)一識別，需要把前端網(wǎng)點(diǎn)的人臉圖片統(tǒng)一傳輸至后端，對于網(wǎng)點(diǎn)本身帶寬較為緊張的銀行來說，在不影響業(yè)務(wù)正常運(yùn)行的前提下，能夠給到此應(yīng)用的帶寬更加緊張。以省級為單位進(jìn)行建設(shè)，針對網(wǎng)點(diǎn)較多的銀行來說，即使傳輸30KB的人臉小圖，從分行傳輸至省行時(shí)，整體占用帶寬超過20M，對帶寬壓力更大，因此需要系統(tǒng)對帶寬占用盡可能小。

架構(gòu)的靈活性：根據(jù)銀行的規(guī)模，客戶的分類規(guī)則不同以及客戶信息的留存程度不同，人臉庫規(guī)模從30萬到500萬不等，系統(tǒng)架構(gòu)需要能夠支撐不同規(guī)模的人臉庫的識別，同時(shí)能夠根據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，系統(tǒng)能夠在不影響已有業(yè)務(wù)的情況下，支持?jǐn)U展。

技術(shù)現(xiàn)狀

當(dāng)前滿足應(yīng)用場景的系統(tǒng)架構(gòu)主要為以下幾種：

● 前端比對：即在網(wǎng)點(diǎn)本地即完成識別，識別后向后端直接傳輸比對結(jié)果以及人臉抓拍圖片。

● 前端抓拍，后端比對：最常用的方式，前端網(wǎng)點(diǎn)傳輸人臉抓拍圖片，后端進(jìn)行比對。

● 前端建模，后端比對：接傳輸抓拍圖片的模型數(shù)據(jù)，后端根據(jù)傳輸?shù)哪Ｐ瓦M(jìn)行識別。

以上每一種架構(gòu)，各有優(yōu)劣勢，總結(jié)如下：

在實(shí)際項(xiàng)目過程中，能夠明確建設(shè)場景時(shí)，可選擇一種進(jìn)行匹配，但若場景較為復(fù)雜時(shí)，一種架構(gòu)無法覆蓋項(xiàng)目中不同的需求，作為用戶很難進(jìn)行取舍。

解決方案

針對上述的問題，本文提出一種混合式人臉識別結(jié)構(gòu)，整合前端抓拍，建模，前端識別與后端識別多種模式在同一架構(gòu)中的客戶識別解決方案。

整套系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示，主要包括前端的抓拍，建模以及識別攝像機(jī)或者單元（只要考慮對前端普通攝像機(jī)的兼容性），后端包括計(jì)算資源，數(shù)據(jù)資源以及存儲資源，以及整體呈現(xiàn)的業(yè)務(wù)平臺。

前端抓拍，建模以及識別攝像機(jī)：當(dāng)前攝像機(jī)可支持抓拍，建?；蛘咦R別功能，單個(gè)網(wǎng)點(diǎn)可根據(jù)實(shí)際的場景，選擇不同的設(shè)備。

后端計(jì)算資源：根據(jù)前端傳輸?shù)娜四槇D片或者人臉模型，進(jìn)行相應(yīng)的建?；蛘咦R別，輸出識別結(jié)果。

后端存儲資源：存儲前端傳輸?shù)娜四槇D片，以便后續(xù)可實(shí)現(xiàn)人臉圖片的軌跡查詢，甚至“一人一檔”功能。

后端數(shù)據(jù)資源池：主要存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括人臉模型，人臉屬性信息等，同時(shí)顯示人臉軌跡功能，一人一檔等延伸功能。

業(yè)務(wù)流程

如圖2所示，不同網(wǎng)點(diǎn)可按照實(shí)際的情況，選擇傳輸人臉圖片或者傳輸人臉模型數(shù)據(jù)，若網(wǎng)點(diǎn)本地有特別關(guān)注的客戶，也可導(dǎo)入人臉庫進(jìn)行本地的識別，后端會根據(jù)傳輸?shù)牟煌愋蛿?shù)據(jù)，進(jìn)行相應(yīng)的適配。

若前端傳輸模型數(shù)據(jù)時(shí)，在比對成功時(shí)，再從前端傳輸相對應(yīng)的人臉圖片進(jìn)行顯示。其余人臉圖片均暫時(shí)存儲在前端設(shè)備中，待網(wǎng)絡(luò)顯示，再傳輸至后端的存儲資源模塊中進(jìn)行存儲。

若前端比對前提下，只傳輸比對結(jié)果以及相對應(yīng)的人臉圖片至后端進(jìn)行展現(xiàn)。待前端比對識失敗后，再傳輸至后端，進(jìn)行比對，若后端比對成功，后端可選擇是否需要把該人臉庫下發(fā)至前端設(shè)備中，以便下次可直接進(jìn)行本地識別。

▲圖2

方案價(jià)值

適應(yīng)性強(qiáng)：此種系統(tǒng)解決方案下，可最大可能適應(yīng)同一項(xiàng)目中不同場景下的需求，包括響應(yīng)的及時(shí)性，節(jié)省帶寬，前后端分離建設(shè)等。

靈活性強(qiáng)：此種系統(tǒng)解決方案下，系統(tǒng)可根據(jù)不同規(guī)模靈活選擇，同時(shí)支持按照規(guī)模，不斷進(jìn)行擴(kuò)展。

業(yè)務(wù)結(jié)合：本套系統(tǒng)充分考慮了實(shí)際業(yè)務(wù)的應(yīng)用過程，前端識別可保證本網(wǎng)點(diǎn)最為關(guān)注的客戶，能夠優(yōu)先被識別。同時(shí)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)結(jié)合，可幫助網(wǎng)點(diǎn)人員及時(shí)開展針對性營銷，提升客戶體驗(yàn)。

金融數(shù)據(jù)服務(wù)

在實(shí)現(xiàn)客戶識別的基礎(chǔ)上，后端存儲資源池匯聚了較多客戶的結(jié)構(gòu)化信息，包括客戶的抓拍圖片，客戶在某個(gè)區(qū)域的停留時(shí)長，陌生客戶的屬性等信息，針對這些大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類以及分析。例如網(wǎng)點(diǎn)獲客：對陌生客戶進(jìn)行建檔，在沒有明確的客戶信息基礎(chǔ)上，可分析并存儲該客戶的屬性，到達(dá)網(wǎng)點(diǎn)的頻次，在網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)的停留時(shí)長等信息，進(jìn)行歸類，下一次客戶再次進(jìn)入網(wǎng)點(diǎn)時(shí)，第一時(shí)間即可觸發(fā)客戶信息，過往到達(dá)網(wǎng)點(diǎn)的次數(shù)等情況，網(wǎng)點(diǎn)人員可據(jù)此信息進(jìn)行營銷，把潛在客戶發(fā)展為網(wǎng)點(diǎn)的客戶。

總結(jié)

隨著人臉應(yīng)用系統(tǒng)的快速推廣普及，銀行網(wǎng)點(diǎn)業(yè)務(wù)以及架構(gòu)相對復(fù)雜，單純依賴前端識別和中心識別很難滿足用戶需求。本文所述的系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合前端抓拍，建模以及識別和中心識別等多種識別方式，充分融合各自的優(yōu)點(diǎn)，在有效控制成本的前提下，為不同場景提供最佳的識別方式，提升整體方案的適用性和系統(tǒng)的強(qiáng)壯性。

在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不斷積累的過程中，對原始數(shù)據(jù)的清洗，加工，分析，標(biāo)定以及聚合等，可對數(shù)據(jù)的資源進(jìn)行分門別類，這樣用戶可根據(jù)具體不同的業(yè)務(wù)場景、資源描述屬性、資源時(shí)效性等維度查找到自己想要的資源。多維數(shù)據(jù)的不斷碰撞，可產(chǎn)生新的應(yīng)用，例如陌生客戶的頻次分析，客戶活躍地圖等。

技術(shù)飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)不斷的累積，采用AI實(shí)現(xiàn)單個(gè)智能應(yīng)用已非常成熟，當(dāng)前已進(jìn)入深化數(shù)據(jù)智能應(yīng)用，使信息采集更迅捷、數(shù)據(jù)整合更高效、營銷更精準(zhǔn)，用數(shù)據(jù)推動銀行網(wǎng)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)精簡人力，標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，精確營銷，合規(guī)管理成為大勢所趨。