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端传输相对应的人脸图片进行显示。其余人脸图 金融数据服务
片均暂时存储在前端设备中，待网络显示，再传输 在实现客户识别的基础上，后端存储资源池汇
至后端的存储资源模块中进行存储。 聚了较多客户的结构化信息，包括客户的抓拍图片，
若前端比对前提下，只传输比对结果以及相对 客户在某个区域的停留时长，陌生客户的属性等信
应的人脸图片至后端进行展现。待前端比对识失 息，针对这些大量的数据进行聚类以及分析。例如
败后，再传输至后端，进行比对，若后端比对成功， 网点获客：对陌生客户进行建档，在没有明确的客
后端可选择是否需要把该人脸库下发至前端设备 户信息基础上，可分析并存储该客户的属性，到达
中，以便下次可直接进行本地识别。 网点的频次，在网点内的停留时长等信息，进行归类，
下一次客户再次进入网点时，第一时间即可触发客
户信息，过往到达网点的次数等情况，网点人员可
据此信息进行营销，把潜在客户发展为网点的客户。
总结
随着人脸应用系统的快速推广普及，银行网点
业务以及架构相对复杂，单纯依赖前端识别和中
心识别很难满足用户需求。本文所述的系统有机
结合前端抓拍，建模以及识别和中心识别等多种
识别方式，充分融合各自的优点，在有效控制成本
的前提下，为不同场景提供最佳的识别方式，提升
整体方案的适用性和系统的强壮性。
在结构化数据不断积累的过程中，对原始数据
的清洗，加工，分析，标定以及聚合等，可对数据的
▲图2
资源进行分门别类，这样用户可根据具体不同的业
方案价值 务场景、资源描述属性、资源时效性等维度查找到
适应性强：此种系统解决方案下，可最大可能 自己想要的资源。多维数据的不断碰撞，可产生新
适应同一项目中不同场景下的需求，包括响应的及 的应用，例如陌生客户的频次分析，客户活跃地图等。
时性，节省带宽，前后端分离建设等。 技术飞速发展，数据不断的累积，采用 AI 实现
灵活性强：此种系统解决方案下，系统可根据 单个智能应用已非常成熟，当前已进入深化数据智
不同规模灵活选择，同时支持按照规模，不断进行 能应用，使信息采集更迅捷、数据整合更高效、营销
扩展。 更精准，用数据推动银行网点实现精简人力，标准
业务结合：本套系统充分考虑了实际业务的应 化服务，精确营销，合规管理成为大势所趋。
用过程，前端识别可保证本网点最为关注的客户，
能够优先被识别。同时与业务系统结合，可帮助网 作者单位：杭州海康威视数字技术股份有限公司
点人员及时开展针对性营销，提升客户体验。
2019第四届深圳国际无人机展览会（2019.6.20-22 深圳会展中心） www.china-drone.com.cn 151
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