项目背景
在具体的行业应用中，存在大量与业务关联的人员识别、认证需求，但是目前的状况要么是人工管理，管理成本高，而且会导致责任界定不清、人情宽严等问题；要么是使用设备进行人员识别，但认证数据进不入系统，无法进行业务流程自动化、智慧化。
本项目在各类复杂场景下，解决人员分散、位置分散、强实时性等要求所面临的难点、痛点问题，利用人工智能技术实现人员识别、认证，并把结果与具体业务管理无缝集成融合，后台利用大数据技术进行综合数据分析和原始数据（含非结构化数据）存证。
因此，本项目特别适用于有连锁、分支机构或多厂区等集团性机构，与人员识别认证相关业务场景。
解决方案
本方案把AI+BigData+IoT真正落地，让智能化、自动化、标准化真正应用于具体业务系统。
1）前端利用AIoT（人工智能+物联网）实现人的生物特征识别。
2）后端用基于大数据的FaaS平台支撑。
自主研发Hadoop大数据开发的中间件平台--FaaS，以“类数据中台”方案实现大数据系统的研发、服务、运维。
3）中间是基于数据驱动的业务逻辑融合，实现开放的数据接口服务。
对外提供企业内部业务数据的外化服务，对内引入外部有用数据“驱动”业务，实现数据在业务流程中的融合。
案例分析
以市**局某培训业务为典型案例，进行如下分析。
1）业务痛点非常明显：
局工作人员少；
培训机构数量多且地理位置分散；
培训有效人数难以监管且与利益挂钩。
因此，吃空饷饷套取培训费的问题无法有效解决，学员的学习质量无法监管。
2）本方案策略：
通过视频云服务和智能分析服务，远程监控各教学班的培训过程，可远程指导、询问现场情况；
通过系统智能分析服务，向服务管理办公室自动、实时提报真实数据；
通过系统结业报表服务，对教学机构、培训学员提供数据支持的客观评价、规范运行；
通过数据可视化服务，直观显示针对培训机构、教学班、学员的学习状态情况。
适用场景
基本上与有“识人”需求的业务系统，都适合用本项目创新解决解决。例如，以管理密集人员的场景最为急需，例如培训机构监管、司法劳动改造、精准考勤等；另外，业务流程中针对人员识别、责任绑定（如巡检员）等环节的需要客观、准确、自动的身份界定等业务场景。
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