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规范接待管理，智能登记 获取客户一手信息，智能判定新老客户；多维分配，灵活到访客户管理；防藏客、飞单，降低拓客成本。提升效率，助力销售成功。
实时管理客户，提高工作效率 手机移动端录入客户数据，高效便捷；精准盘客，提升沟通效率；系统提醒跟进，规范销售节奏；实时房源销控，防止一房多卖；便捷抽查，制定规则，防止客户内导外。
AI智能精准拓客，全流程闭环监管 手机移动端录入客户数据，高效便捷；精准盘客，提升沟通效率；系统提醒跟进，规范销售节奏；实时房源销控，防止一房多卖；便捷抽查，制定规则，防止客户内导外。
智能防范案场飞单 基于大数据风控算法，快速准确识别预警各类风险，智能预防案场风险，降低人工成本，提高工作效率。渠道风控解决方案包含软件和人脸识别硬件，通过人脸识别比对数据，实现客户风险与归属判定。智慧管理系统防御渠道风险，重塑业务，赋能房企营销，制胜未来。
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截流、抢客、精准获客，引爆案场·去化赋能 通过统一平台，实现数据管理和客户池搭建，推进降本增效。利用政策宣发和数据关联挖掘精准客户，活动助力全城曝光和到访转化。打造裂变闭环，促进业绩增长。嵌入云售楼处和AI名片，实时追踪客户行为，实现精准沟通。全链路营销，持续互动获客。与私域流量、案场管理系统无缝对接，实时接收客资提醒，支撑决策，实现全流程管理、精细化运营。
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发布时间：2024-05-30 09:00
随着人工智能技术的发展，人脸识别技术在房地产行业的风控领域得到了广泛应用。AI人脸风控通过对人脸特征的识别和分析，可以有效识别客户身份，防止欺诈和风险，为房地产企业提供安全可靠的风控保障。
准确性高：人脸识别技术基于生物特征识别原理，准确率极高，可以有效识别不同个体，防止冒名顶替和身份盗用。
非接触式：人脸识别不需要接触，避免了传统指纹识别带来的卫生和安全隐患，在疫情防控常态化的情况下更加适用。
快速高效：人脸识别速度快，可以实时识别客户身份，大大提高了业务处理效率，缩短了客户等待时间。
便捷性强：人脸识别操作简单，客户只需配合摄像头拍摄即可，无需携带任何证件或设备，方便快捷。
安全性高：人脸识别数据经过加密存储，不易被窃取或篡改，保障了客户个人信息的安全。
可扩展性强：人脸识别技术可以与其他风控手段相结合，形成多层次的风控体系，进一步提升风控效果。
客户身份核验：在房产交易、贷款申请等环节，通过人脸识别技术核验客户身份，防止冒名顶替和身份盗用。
黑名单管理：将失信人员、诈骗分子等纳入黑名单，通过人脸识别技术实时识别并拦截，防范风险。
风险预警：对高风险客户进行实时监控，一旦发现异常行为，及时预警并采取相应措施，防范风险发生。
贷后管理：在贷款发放后，通过人脸识别技术核验还款人身份，防止贷款被冒名使用或转让。
物业管理：在小区门禁、访客登记等场景，通过人脸识别技术识别人员身份，加强小区安全管理。
租赁管理：在房屋租赁过程中，通过人脸识别技术核验租客身份，防止虚假信息和欺诈行为。
二手房交易：在二手房交易中，通过人脸识别技术核验买卖双方身份，保障交易安全。
金融风控：在金融领域，人脸识别技术可以用于身份认证、反欺诈、信贷评估等场景，提升金融风控水平。
司法领域：在司法领域，人脸识别技术可以用于身份识别、嫌犯抓捕、证据收集等场景，提高司法效率和准确性。
公共服务：在公共服务领域，人脸识别技术可以用于身份认证、社保发放、政务办理等场景，提升公共服务效率和便捷性。
需求调研：明确风控需求，确定人脸识别技术的应用场景和目标。
方案设计：根据需求调研结果，制定人脸识别技术实施方案，包括技术选型、系统架构、数据采集等。
系统开发：按照实施方案，开发人脸识别系统，包括人脸采集、特征提取、比对识别等功能。
数据采集：采集客户人脸数据，并进行预处理和特征提取，建立人脸数据库。
系统集成：将人脸识别系统与现有业务系统集成，实现数据共享和业务联动。
测试验收：对人脸识别系统进行全面测试，确保系统稳定性和准确性，并通过验收。
上线运营：将人脸识别系统上线运营，并对系统运行情况进行持续监控和优化。
数据安全：人脸数据属于敏感个人信息，必须严格保护，采取加密存储、访问控制等措施，防止数据泄露。
算法准确性：人脸识别算法的准确性至关重要，需要选择经过验证的算法，并定期更新和优化。
人脸采集质量：人脸采集的质量直接影响识别准确性，需要提供良好的采集环境和设备，确保人脸图像清晰无遮挡。
隐私保护：人脸识别技术涉及个人隐私，必须遵守相关法律法规，在采集和使用人脸数据时取得客户同意。
考虑：人脸识别技术可能会引发问题，例如面部歧视、滥用等，需要在应用时充分考虑影响。
成本效益：人脸识别技术需要一定的投入，需要综合考虑成本效益，选择适合自身需求的解决方案。
算法优化：人脸识别算法将不断优化，提高识别准确性和速度，增强抗干扰能力。
多模态识别：人脸识别将与其他生物特征识别技术相结合，形成多模态识别体系，进一步提升风控效果。
人工智能赋能：人工智能技术将赋能人脸识别，实现人脸识别系统的智能化和自动化。
云端部署：人脸识别系统将更多地部署在云端，降低企业运维成本，提高系统可用性和可扩展性。
场景拓展：人脸识别技术将在更多场景得到应用，例如智能家居、智慧城市、无人零售等。
监管规范：随着人脸识别技术的广泛应用，监管部门将出台更加完善的规范，保障个人隐私和数据安全。
根据相关机构预测，全球AI人脸风控市场规模将从2023年的150亿美元增长至2028年的350亿美元，年复合增长率约为15%。其中，亚太地区将成为最大的市场，中国市场将占据主导地位。
AI人脸风控行业竞争激烈，主要参与者包括云从科技、旷视科技、商汤科技、阿里云、腾讯云等。这些企业在算法、数据、技术实力方面各有优势，不断推出新的产品和解决方案，争夺市场份额。
AI人脸风控领域投资并购活动频繁，大型科技公司和风投机构纷纷布局。例如，2023年3月，云从科技完成Pre-IPO轮融资，融资金额达10亿元。
随着人脸识别技术的广泛应用，各国纷纷出台相关政策法规，规范人脸数据采集、使用和存储。例如，中国于2021年出台了《个人信息保护法》，对人脸数据处理提出了严格要求。
AI人脸风控技术对社会产生了广泛影响，既带来了便利性和安全性，也引发了隐私和方面的担忧。例如，人脸识别技术被用于公共场所的监控和执法，引发了对个人隐私的侵犯担忧。
AI人脸风控技术将继续快速发展，在算法、应用场景、监管规范等方面不断完善。未来，人脸识别技术将与其他人工智能技术相结合，形成更加智能、高效、安全的风控体系，为各行各业提供更加强大的风控保障。
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