简介：本文深入探讨了图像审核产品“侦图”如何利用Milvus向量搜索引擎在翼支付风控场景中实现高效图像识别与检索，有效打击虚假营业执照和相似模板照等欺诈行为。
在移动支付和线上交易日益普及的今天，支付平台面临着前所未有的风控挑战。虚假营业执照、相似模板照等欺诈手段层出不穷，严重威胁着用户的资金安全和平台的信誉。为了应对这些挑战，翼支付凭借其深厚的技术积累，推出了图像审核产品“侦图”，并成功将Milvus向量搜索引擎应用于其中，实现了对欺诈行为的精准识别和高效阻断。
“侦图”是翼支付自研的多媒体视觉风控产品，旨在通过深度学习技术和数字图像处理技术，对各类图像审核场景进行全方位覆盖。该产品具备人脸识别解决方案、证照鉴伪和图背景中介聚类等多项行业领先能力，能够精确识别用户认证时存在的虚假风险和中介团伙风险，实现毫秒级响应和事前阻断。
在“侦图”的研发过程中，翼支付团队发现传统的相似图像比对算法（如PSNR、ORB等）存在速度慢、准确率低等问题，无法满足大规模实时应用的需求。这些算法一般只能应用于离线任务，无法有效应对线上支付场景中海量且迅速更新的数据。
为了突破这一瓶颈，翼支付团队引入了深度学习技术，通过训练好的深度学习模型将图像数据转化为海量特征向量。随后，他们选择Milvus作为特征向量相似度计算引擎，利用其高效的向量检索能力来处理这些非结构化数据。
Milvus是一款高性能的向量搜索引擎，专为处理非结构化数据而设计。它能够为万亿级向量数据建立索引，并在数千万级别的图像中高效地检索出目标风险模板照。在“侦图”的实际应用中，Milvus展现了其卓越的检索性能：在千万级别向量查询时，单条向量查询时间不高于1秒，批量查询的单条平均时间不高于0.08秒。
为了确保系统的高可用性和实时同步能力，翼支付团队使用Kubernetes完成了Milvus集群的部署。通过合理配置资源和应用新配置，他们不仅实现了系统的灵活缩扩容，还满足了不同业务场景下的高性能检索需求。
此外，他们还根据实际应用场景调整了Milvus的系统参数，如索引类型和相似度计算方式等，以进一步提高检索的准确性和效率。例如，他们选择了IVF_PQ索引算法和内积（IP）计算向量距离的方法，这些方法在实际应用中取得了显著的效果提升。
自“侦图”产品上线以来，其在实际应用中取得了显著成效。每天都能帮助业务方发现风险模板照，有效打击了虚假营业执照和相似模板照等欺诈行为。同时，“侦图”还凭借其卓越的技术应用和解决方案获得了多项专利和软件著作权。
展望未来，随着技术的不断进步和应用的不断深入，“侦图”产品将继续发挥其优势作用，为翼支付的风控体系提供更加坚实的保障。同时，翼支付也将继续探索新技术、新应用，为用户提供更加安全、便捷的支付体验。
通过引入Milvus向量搜索引擎，“侦图”产品在翼支付的风控场景中实现了对欺诈行为的精准识别和高效阻断。这一创新应用不仅提升了支付平台的风控能力，也为整个金融科技行业树立了新的标杆。我们相信在未来的发展中，“侦图”将继续发挥其重要作用为金融科技行业的发展贡献力量。