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AI在银行安防领域的应用情况及趋势

当下,“AI人工智能”俨然成为当今各个行业场景化发展方向的“吸睛宠儿”。金融领域中首次正式提出智能金融的概念是在国务院2017 年 7 月8日印发的《新一代人工智能发展规划》文件重要任务中:“建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解
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当下,“AI人工智能”俨然成为当今各个行业场景化发展方向的“吸睛宠儿”。金融领域中首次正式提出智能金融的概念是在国务院2017 年 7 月8日印发的《新一代人工智能发展规划》文件重要任务中:“建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务,发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统”。显然,这是对银行业和人工智能技术的融合开发、应用战略肯定。银行作为人工智能技术较快较广泛的应用场景,有其天然的落地应用优势。首先银行业场景化业务需求十分明确,亟需通过AI人工智能方式降低人力成本,提升其服务能力,且其应用环境的可复制度非常高;其次银行业信息化程度普遍较高,接受AI人工智能的开放度显然较好;最后银行具有相当不错的资金支持,也有一定的“容忍空间”,非常适合人工智能的落地应用。其中银行业的安防工作涉及到最为重要的人民财产和社会稳定,一直以来都是银行业重点关注的方向,如何结合安防需求,智能化提升服务水平等工作,注定要成为深入应用和探索的主流方向。

随着安防领域在高像素、5G、大数据、物联网、云计算的突破和加持下,银行安防领域已从“看得着”向“看得清”和“看得懂”转变,并且有了极大的进展。值得肯定的是,各银行机构与传统金融机构、科技公司积极展开合作,提供应用环境落地的同时也反馈给企业更新迭代,已形成良好的正反馈机制,这无疑加速了我国银行业在“AI智慧银行探索进程速度和深度方向上的发展。

1、我国银行业在“AI智慧银行”安防领域的应用现状

目前,银行业的智能化建设,基本都是基于银行业安全防范的业务需求出发,通过人工智能核心“深度学习”技术,集视频分析、运动跟踪、人脸检测、人脸识别、图片存储检索和自动预警技术于一体,结合视频、报警、门禁、对讲等系统,将具有人像识别、行为分析等的感知设备进行统一综合应用,提供多层级、跨部门的智能报警和数据查询分析,最终满足银行业重点安防区域和提升服务水平整体规划目标,实现“统一规划、统一标准、统一管理”的落地方向。例如通过超星光色彩还原技术、主动警戒技术、人脸识别技战法助力保卫系统;通过VIP客户识别分析、网点流量分析、大数据展示提升业务水平;通过行为分析技术对员工进行行为规范,防微杜渐;通过一人一档及人脸识别技术,对客户进行需求管理、分析。

综合各银行业的智能化场景建设,目前主要集中在监控中心、客户区、加钞间及金库四个场景。采用可靠硬件+应用软件模式。例如天地伟业通过人脸识别技术和智能分析技术,结合视频智能感知处理,为银行提供四个场景的AI智慧银行应用方案。

监控中心:人脸识读设备对值班人员进行身份鉴别和人脸打卡,防止有人非法替班;人脸专用摄像机主动捕获监控室内值班人员,判断是否有非授权人员入侵。三维智能分析设备对监控中心值班人员智能化管理,实时监控中心区域,对无人值班、单人值班超过半小时、值班人数跟报备人数不一致等情况进行自动报警;对值班人员离岗、睡觉、长时间注视手机、频繁走动、斗殴、倒地等异常行为实时监控,并记录生成监管报表。

客户区:人脸识读设备对网点进出人员进行身份鉴别,提醒VIP客户识别语音播报,推送消息至客户经理;人脸识别专用摄像机主动捕获进出人员,判断是否有黑名单人员进入。三维智能分析设备对分析客户业务办理过程中异常行为(倒地、呼救、逗留、人数超限、移动过快、人员接近等)。

加钞间:人脸识读设备采集进入加钞间的工作人员人脸图片,识别该人员的身份信息,进行身份鉴定;专用摄人脸像机对进入加钞间的工作人员进行身份二次识别,防止出现替换、尾随的情况发生。通过主动捕获加钞间内工作人员的人脸图片,判断是否有非授权人员入侵。加钞间利用三维智能分析设备对加钞间内的工作人员进行行为分析,对人数异常(单人加钞、加钞人数和报备人数不一致等)、超时滞留、钞箱未关等异常行为精确判断和报警,保证加钞过程合规安全。

金库:利用人脸识读设备对进出金库的人员进行身份鉴定;专用人脸摄像机抓拍金库内人员的人脸图片,判断该人员是否有该区域进出权限,当出现非授权人员、非授权时间段的越权人员及库外人员进入金库特定区域是,系统进行实时报警。三维智能分析设备可对人数异常(单人进出、多人进入单人离开)、长时间滞留、二或三人同进同出等行为进行监测分析。

数据应用展示上,例如天地伟业利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行各种交互处理的理论、方法和技术,其中涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域,通过将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和研发工具发现未知信息。

数据可视化既不是简单枯燥的功能实现,也不是极端复杂的绚丽多彩的视觉展示,而是建设数据可视化系统,理清数据的逻辑关系,将后台数据与前端呈现系统完美对接,把抽象、枯燥或难以理解的内容,包括看似毫无意义的数据、信息、知识等以一种容易理解的视觉方式展示出来,通过技术手段多维分析数据,深挖数据信息,发挥数据价值,整合行业信息资源和服务,实现大数据的有效应用。

2、我国银行业在“AI智慧银行”安防领域的困境

AI智慧银行在落地实施上存在发展不均衡情况。从地区的智能化应用分布上来看,经济发达地区的确要比欠发达地区在人工智能的落地上成熟度要高,国有大型银行更是走在了深度应用的前列,例如农业银行、建设银行及中国银行早已开展部署人脸应用、智能分析等技术,但大部分欠发达地区的银行机构对这些技术的认识和理解还相对薄弱,未能有效利用人工智能带来的科技变革,去提升安防及服务的水平能力,相对而言效率较为低下。

AI人工智能的本身的局限性。人工智能在“机器学习”阶段之后已快速发展,人工智能的应用和银行业的业务应用领域已逐渐互相融合,各种AI技术落地效果显著,但与此同时,AI技术的创新速度相对于之前的发展比较缓慢,大部分还只是停滞在智能感知阶段,通过感知的信息做一些既定设计上的应用。如何让机器“自主思考”和“正确判断”成为各家金融企业和安防企业努力尝试和探索的方向。

AI人工智能在监管体制的约束性。除了技术能力对科技发展应用的影响之外,还有监管体制对其的发展因素存在影响。对于银行业内部来说,人工智能技术带来的利弊无法准确的判断和监管,往往需要人为去决定正确与否。对于银行业外部来说,需要准确判断人工智能技术是否不违背我国相关法律法规的有关规定,尤其是人脸数据的应用,是否涉及侵权行为等。

3、我国银行业在“AI智慧银行”安防领域的发展趋势

在AI智慧银行人性化、智能化提升的同时,更需要全面加强和更新现有的银行安全防范系统,以适应银行机制转轨和业务发展。为了遏制和打击犯罪、减少金融风险,提升服务能力,银行需要对重要地点进行有效和可靠的安全防范,实现对管理区域的可视化管理,结合实用的智能化技术,在实现可视化的同时,有效提高综合安防管理的业务效率。从银行内部来看,经济金融改革的不断深化,催生了银行业新的经营理念和管理方式,同时银行自身经营业态也发生着革命性变化,其更重视数据资源的挖掘收集和应用,建立自己的数据库和数据分析模型,充分利用大数据进行安全风险分析、研判和处置,更具有前瞻性和创新性,安防领域已逐渐和商业化银行进行融合,更注重对客户的数据收集和分析。

众多的人工智能产品软硬件都将依托银行的海量业务数据和需求进行升级迭代,为银行业提供智能应用服务,尤其是互联网技术的延伸,高清化、智能化和集成化已成为其发展的主流方向,通过现有的安防数据资源,如何增强风险管控、提升服务能力及改善服务水平,更全面细致的定制化服务应用将成为银行业AI发展的风向标。


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