计算机视觉正在通过自动化和欺诈预防彻底改变金融和银行业。它用于文档验证，用于安全身份验证的面部识别以及通过分析交易模式和识别异常来进行欺诈检测。
例如，光学字符识别 (OCR) 有助于数字化支票和其他文档，而面部识别可实现无缝KYC (了解您的客户) 流程。监控系统使用基于视觉的分析来增强atm和分支机构的安全性。
计算机视觉还通过实现非接触式交易和通过AI驱动的视觉助手自动化客户支持来增强客户体验。这些应用可提高效率并降低运营成本。
神经网络与人工智能之间有什么关系？
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人工智能是如何实时检测和报告不合规行为的？
计算机视觉和人类视觉的不同之处在于它们如何感知和处理视觉信息。人类视觉在复杂环境中的上下文理解，创造力和适应性方面表现出色，而计算机视觉在速度，精度和分析大型数据集方面表现更好。
例如，人类可以轻松地从面部表情中推断出情绪或意图，这对于计
无监督学习如何支持图像搜索？
无监督学习通过使系统能够分析和分类图像，而无需标记数据集，从而支持图像搜索。无监督学习算法不是基于预定义的图像类别来训练模型，而是识别大量图像中的模式和相似性。这种技术使系统能够根据颜色、形状或纹理等特征将相似图像聚集在一起，从而提高搜索能
AutoML可以支持自定义指标吗？
“是的，AutoML可以支持自定义指标，使开发者能够根据对其应用程序具有实际意义的特定性能标准来优化模型。尽管许多AutoML平台提供内置的标准指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数，但它们也提供了定义和实施自定义评估指标的灵活性。这在传