自动化人脸识别
1. 简介
零售银行业正着眼于其他行业（如零售业）在部署自动化人脸识别（AFR）技术方面所获得的收益。AFR 最初被用于增强安全性并优化运营流程，现在正越来越多地被视为一种在银行领域提升安全性和客户体验的工具。AFR 在提供“相似度评分”方面的算法能力提供了强大的身份验证层，从而降低了与欺诈相关的风险。
然而，这项技术的采用并非没有挑战。存在相当大的道德和法律问题，例如 GDPR 合规性和算法歧视的潜力。此外，缺乏针对 AFR 的具体立法，给银行领域的早期采用者带来了风险。尽管如此，对运营效率和更安全的客户体验的追求，促使零售银行认真考虑 AFR 解决方案。
虽然许多零售银行已经实施了 AFR 技术，但关键挑战在于寻找额外的、合法的方式来利用这些数据，特别是在欺诈预防场景中。该技术有望实现安全的交易认证，并为个性化客户服务开辟了途径。随着银行不断创新，在各种欺诈用例中使用 AFR 的潜力正日益显现。然而，该行业必须谨慎行事，确保技术进步与监管合规和道德考量之间取得平衡。
2. 场景
关于网上银行，使用图像识别技术是增强安全性、提高运营效率方面迈出的重要一步。以下是这项先进技术在防止欺诈、验证身份和提高交易速度方面的一些重要帮助方式。
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身份验证： 采用图像识别技术进行人脸和生物特征扫描，提供了额外的安全性，减少了未经授权访问网上银行账户的可能性，并增强了客户信心。
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异常检测： 图像识别可以分析视觉元素，例如地理位置标签或用于交易验证的自拍照背景，以检测可疑活动。这种主动方法有助于在欺诈交易发生之前识别并阻止它们。
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自动化文档验证： 利用图像识别可以自动化支票和身份证明文件的验证，加快交易速度并最大程度地减少人为错误，从而使银行流程更高效、更安全。
3. 解决方案
在零售银行中实施 AFR 技术具有双重目的：增强安全性和丰富客户体验。一个特别有前景的途径是利用人脸识别数据进行欺诈预防及其他应用。银行可以通过将这些数据集成到基于图的方法中，映射交易、账户活动和客户资料之间复杂的联系。这种网络视图可以实现更复杂的风险评估和预测分析。例如，可以快速标记异常模式，从而减少欺诈检测中的误报和漏报。除了安全性，相同的数据还可以用于个性化营销或服务推荐，从而最大化其商业价值。
3.1. 图数据库如何提供帮助？
与传统关系数据库相比，像 Neo4j 这样的图数据库具有独特的优势，尤其是在自动化人脸识别（AFR）和欺诈预防方面。以下是其工作原理：
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向量表示以增强数据实用性： 在 Neo4j 中存储客户人脸图像的向量表示，可以进行高级分析。结合 Neo4j 的图数据科学（GDS）库，特别是余弦相似度函数，银行可以从其数据中获得更丰富的洞察。这通过比较存储的人脸向量与实时人脸数据之间的余弦相似度，实现更精确的欺诈检测。
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商业价值： 这种方法显著增强了欺诈检测能力，从而降低了运营风险和潜在的财务损失。它还支持实时决策，从而提高了对潜在安全威胁的响应时间。
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Neo4j 的向量搜索索引： Neo4j 5.11 中新引入的向量搜索索引功能允许对向量嵌入执行近似最近邻搜索。这些嵌入可以代表人脸图像，通过对其进行索引，银行可以高效地执行相似性搜索，用于欺诈检测或客户验证。
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商业价值： 这一新功能为筛选大量人脸数据集提供了更高效、更快速的机制，使实时欺诈检测更加准确和可扩展。
在检测欺诈和 AFR 方面，图数据库是更优越的选择，因为它们能够映射传统关系数据库无法处理的复杂关系和结构。图模型能够捕获客户账户、交易详情和关系等实体。
与基于集合理论操作的传统关系数据库不同，图数据库基于图论操作，这允许进行复杂的基于关系的查询。这在欺诈检测中特别有用，因为理解不同数据点之间的上下文和关系对于捕获欺诈活动至关重要。
通过采用基于图的方法，零售银行可以实时执行复杂查询，更准确地识别模式或异常，并更有效地保护其运营。Neo4j 的最新进展，例如由 Apache Lucene 的分层可导航小世界（HNSW）图支持的向量搜索索引，使数据库能够更好地处理 AFR 和欺诈预防等复杂用例。
4. 建模
本节将展示示例图上的 Cypher 查询示例。目的是说明查询的外观，并提供在实际环境中如何构建数据的指南。我们将在一个包含多个节点的小型图上进行此操作。示例图将基于以下数据模型：
5. Cypher 查询
5.1. 识别相似图像
余弦相似度算法是图数据科学中用于根据向量嵌入发现最相似图像的强大工具。该算法在图像识别和推荐系统等应用中特别有用。
通过计算两个向量之间的余弦相似度，我们可以确定它们的相似程度。相似度得分越接近 1，向量越相似。这使我们能够根据其内容迅速而精确地确定最相关的图像。余弦相似度算法是有效和准确的图像分析和检索的关键工具。
MATCH (p1:Face), (p2:Face)
WHERE id(p1) > id(p2)
RETURN p1.filename AS from, p2.filename AS to, gds.similarity.cosine(p1.embedding, p2.embedding) as similarity