黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，出臺了一系列重大政策，構(gòu)建了從頂層設(shè)計(jì)、戰(zhàn)略規(guī)劃到具體措施的政策支持體系，推動(dòng)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得顯著成就，為經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展注入了強(qiáng)勁動(dòng)力智能安防 。
當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛、輻射廣泛、影響深遠(yuǎn)，數(shù)字化正在深刻改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)和生活方式智能安防 。銀行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，既要“搶抓先機(jī)”，更要“行穩(wěn)致遠(yuǎn)”，銀行在注重創(chuàng)新金融服務(wù)場景、開拓業(yè)務(wù)發(fā)展模式的同時(shí)，還應(yīng)考慮銀行中后臺智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展，在新的安全威脅和日趨嚴(yán)格的精細(xì)化監(jiān)管要求下，銀行必須不斷提升安全運(yùn)營管理水平、強(qiáng)化全面風(fēng)險(xiǎn)管控能力，充分確保業(yè)務(wù)運(yùn)營和發(fā)展的時(shí)效性、合規(guī)性、可控性和安全性。
交通銀行河北省分行 朱宏濤
銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型概述
數(shù)字化轉(zhuǎn)型給銀行業(yè)帶來了新機(jī)遇，銀行應(yīng)結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)和自身情況制定數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略、搭建信息基礎(chǔ)設(shè)施平臺、完善數(shù)據(jù)信息管理策略，應(yīng)利用先進(jìn)信息技術(shù)、建設(shè)智能化運(yùn)營管理平臺，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升競爭力，為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)，同時(shí)提升銀行運(yùn)營效率、降低成本預(yù)算、確保風(fēng)險(xiǎn)可控智能安防 。
當(dāng)前，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要側(cè)重以下三方面內(nèi)容智能安防 。
一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和效率的提升，對金融產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行方便、高效、個(gè)性化推廣智能安防 。如利用大數(shù)據(jù)分析客戶群體，了解客戶多樣性需求，提供定制化產(chǎn)品和服務(wù)，提升精準(zhǔn)營銷能力。
二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以拓展銀行的業(yè)務(wù)范圍和場景建設(shè)智能安防 。銀行可利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，簡稱VR）技術(shù)，開展線上線下業(yè)務(wù)融合，提升業(yè)務(wù)和渠道的覆蓋度，消除時(shí)間或空間對業(yè)務(wù)開展的制約。
三是數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)銀行中后臺智能化風(fēng)險(xiǎn)控制管理，特別是利用數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)，建立及時(shí)有效的風(fēng)險(xiǎn)評估和動(dòng)態(tài)監(jiān)測機(jī)制，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控預(yù)警能力，從而有效防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)，牢牢守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的底線智能安防 。
銀行作為經(jīng)營“風(fēng)險(xiǎn)”的行業(yè)，其運(yùn)營與內(nèi)控管理要求往往較其他行業(yè)更為嚴(yán)格智能安防 。安全風(fēng)險(xiǎn)控制作為銀行業(yè)務(wù)能力提升和穩(wěn)健高質(zhì)量發(fā)展的重要輔助環(huán)節(jié)，是銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心。通過將大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)與銀行風(fēng)險(xiǎn)控制業(yè)務(wù)管理流程相結(jié)合，分析數(shù)據(jù)信息，得出風(fēng)險(xiǎn)等級并預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢，實(shí)現(xiàn)銀行風(fēng)控流程和內(nèi)容的線上化和智能化。進(jìn)而全面提升銀行風(fēng)險(xiǎn)控制能力，并消除各類風(fēng)險(xiǎn)和安全隱患。
基于人工智能的視頻識別分析技術(shù)
人工智能（AI）是研究和開發(fā)用于模擬、延伸或擴(kuò)展人類智能的一門技術(shù)科學(xué)智能安防 。通俗地講就是通過計(jì)算機(jī)來模擬人類大腦的思維方式，從而做出相應(yīng)的判斷和操作。最終使其具備一定的邏輯思維和認(rèn)知能力，實(shí)現(xiàn)模擬“人”的效果，能做到“像人一樣思考、像人一樣判斷、像人一樣行動(dòng)”。該領(lǐng)域研究包括機(jī)器學(xué)習(xí)、語言識別、圖像識別、自然語言處理等方面。
視頻識別分析技術(shù)作為當(dāng)前人工智能研究的一個(gè)分支，是通過對視頻數(shù)據(jù)信息的目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測、識別和跟蹤，分析出視頻中人或物的狀態(tài)和行為，并對其結(jié)果進(jìn)行分類管理和操作智能安防 。
視頻識別分析技術(shù)的優(yōu)越性如下智能安防 。
自動(dòng)化識別：能夠自動(dòng)化識別和分類不同目標(biāo)行為，節(jié)省人力和時(shí)間成本，提高工作效率智能安防 。
實(shí)時(shí)監(jiān)控：可以實(shí)時(shí)監(jiān)控場景中的不同狀態(tài)和行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警異常情況，提高時(shí)效性智能安防 。
高精度識別：計(jì)算機(jī)視覺分析算法可對不同行為進(jìn)行高精度識別，提高準(zhǔn)確性智能安防 。
數(shù)據(jù)分析：對海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，對管理決策和風(fēng)險(xiǎn)評估提供數(shù)據(jù)支持和判斷依據(jù)智能安防 。
智能識別分析技術(shù)的發(fā)展使視頻監(jiān)控逐步實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)式的事后取證向事前預(yù)警和事中處置轉(zhuǎn)變，提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和應(yīng)急處置聯(lián)動(dòng)能力智能安防 。同時(shí)降低監(jiān)控值班人員工作強(qiáng)度，解決人員視覺疲勞、注意力分散、存在主觀判定、效率低下、預(yù)警周期長等問題，真正實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)字智能化應(yīng)用。
智能視頻分析技術(shù)在銀行運(yùn)營安全管理中的應(yīng)用分析
AI視頻分析系統(tǒng)一般由目標(biāo)監(jiān)測、目標(biāo)跟蹤及行為分析三部分構(gòu)成智能安防 。深度學(xué)習(xí)是視頻識別分析的主流方法，它是通過建立多層次網(wǎng)絡(luò)模擬人類大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)提取數(shù)據(jù)特征，總結(jié)數(shù)據(jù)規(guī)律的一類算法總稱。該技術(shù)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取人員語義特征，完成人員異常行為模型的自適應(yīng)構(gòu)建，再對異常行為進(jìn)行監(jiān)測?；谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)監(jiān)測算法健壯性更強(qiáng)，泛化能力也更強(qiáng)，更容易應(yīng)用于實(shí)際場景。
按照識別分析目標(biāo)的特點(diǎn)，可分為以下4種分析方法智能安防 。
一是對象分析是通過目標(biāo)監(jiān)測和跟蹤技術(shù)，進(jìn)而對目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的識別、定義和統(tǒng)計(jì)智能安防 。
二是屬性分析是對目標(biāo)的屬性如大小、狀態(tài)、顏色、位置等描述性信息進(jìn)行識別、測量和計(jì)算分析智能安防 。
三是行為分析是目標(biāo)在特定場景內(nèi)產(chǎn)生的動(dòng)作行為的描述性信息，應(yīng)用在具有時(shí)序性特征的異常行為監(jiān)測上智能安防 。如打架、摔倒、規(guī)范操作等。
四是事件分析是把對象、屬性、行為等元素綜合化的概念智能安防 。它利用AI視頻識別技術(shù)對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行整體導(dǎo)向分析。如視頻內(nèi)容檢索，語義視覺定位等功能。
當(dāng)前AI視頻分析系統(tǒng)應(yīng)用主要有以下3種部署方式智能安防 。
一是本地計(jì)算智能安防 。將AI算法嵌入到攝像機(jī)中，由前端攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)對異常情況的智能分析監(jiān)測，該方式適用于較固定的場所。如占用消防通道、區(qū)域內(nèi)禁止堆放雜物、電動(dòng)車禁止進(jìn)入電梯、倉庫物品保管、非法闖入等靜態(tài)場景。
二是邊緣計(jì)算智能安防 。邊緣計(jì)算的部署模式最為常見，它是一個(gè)在社區(qū)或園區(qū)內(nèi)部署“邊緣盒子”的設(shè)備，監(jiān)控視頻信息接入該設(shè)備，“邊緣盒子”內(nèi)置的AI算法會對視頻信息進(jìn)行智能分析。如監(jiān)測施工人員未戴安全帽、工作期間抽煙、長時(shí)間使用手機(jī)、空缺崗、人員違規(guī)操作等動(dòng)態(tài)行為。
三是云端計(jì)算智能安防 。為便于集中管理和無限擴(kuò)展，將AI視頻分析設(shè)備部署在云端，該方式適合大型項(xiàng)目。如將分散各地的工地、園區(qū)、銀行網(wǎng)點(diǎn)的視頻信息通過云服務(wù)匯聚到集團(tuán)總部的AI算法服務(wù)器上進(jìn)行集中處理，該方式對后臺服務(wù)器的算力以及網(wǎng)絡(luò)帶寬要求較高。
項(xiàng)目應(yīng)根據(jù)實(shí)際視頻通道數(shù)、圖像質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)帶寬、功能要求、算力性能、預(yù)算成本等因素，選擇合適的部署方式智能安防 。邊緣計(jì)算由于部署實(shí)施較容易，對網(wǎng)絡(luò)帶寬要求較小，實(shí)施的費(fèi)用成本較低，是當(dāng)前主流使用的部署方式。
以下為某銀行機(jī)構(gòu)采用第二種部署方式的系統(tǒng)整體架構(gòu)圖（如圖1所示）智能安防 。
圖1 系統(tǒng)整體架構(gòu)圖
系統(tǒng)整體流程簡單描述如下：具備AI視頻分析功能的“邊緣盒子”放置在基層營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的設(shè)備間，“邊緣盒子”旁路讀取網(wǎng)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(jī)（NVR）采集的前端視頻信息智能安防 ?！斑吘壓凶印睂σ曨l信息按照設(shè)定的算法和策略進(jìn)行計(jì)算分析，得到的結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)備傳送到部署在上級行的智能綜合管理平臺。平臺具有接收、轉(zhuǎn)發(fā)、存檔取證、基礎(chǔ)管理等信息處理能力，最后通過各類終端設(shè)備將信息顯示給用戶。
“邊緣盒子”具備對監(jiān)控視頻中的人、物、狀態(tài)和動(dòng)作的識別監(jiān)測，通過監(jiān)測和提取視頻中的對象，基于經(jīng)過訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別它們，按照既定的規(guī)則和特定算法對動(dòng)作行為進(jìn)行分析，然后對每個(gè)對象進(jìn)行分類，以啟用智能搜索、過濾、警報(bào)、數(shù)據(jù)聚合和可視化等分析功能智能安防 。深度學(xué)習(xí)算法可提高監(jiān)測精度和分類能力，進(jìn)而識別異常可疑行為和事件，解決了傳統(tǒng)視頻監(jiān)控頻繁誤報(bào)和時(shí)效滯后等缺點(diǎn)。
以銀行的安全合規(guī)、內(nèi)控操作風(fēng)險(xiǎn)管理為例，智能視頻識別分析系統(tǒng)可作為監(jiān)測識別的場景有：值班睡覺或脫崗、長時(shí)間玩手機(jī)、非法侵入、客戶異常裝扮、客戶摔倒或打斗、消防通道占用、煙火監(jiān)測、聯(lián)動(dòng)門出入管理、柜員合規(guī)操作、款箱交接/清點(diǎn)、金庫/日間庫現(xiàn)金管理、柜面交易、印章管理等智能安防 。
使用場景和安全防范的要求不同，采用的AI算法也不同智能安防 。有些利用視頻截取圖片的前后實(shí)時(shí)對比技術(shù)，確認(rèn)物品擺放位置。如滅火器被挪動(dòng)位置，雜物擺放占用逃生通道等情況。不宜安裝煙感溫感的場所采用煙霧火焰監(jiān)測算法利用視頻監(jiān)控及時(shí)發(fā)現(xiàn)火災(zāi)隱患。有些利用人臉識別技術(shù)確認(rèn)戴口罩、帽子，遮擋面部的異裝打扮客戶，提前做好異常情況預(yù)警處理。有些場景為通過人數(shù)統(tǒng)計(jì)異常發(fā)出預(yù)警信息，如ATM防護(hù)艙或進(jìn)入現(xiàn)金區(qū)聯(lián)動(dòng)門內(nèi)一般情況為1人，對于監(jiān)測到多于1人的情況發(fā)出預(yù)警信息。類似的還有雙人值班管理等情況。利用人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)分析算法對人員摔倒、打斗、長時(shí)間操作手機(jī)等行為動(dòng)作進(jìn)行識別預(yù)警。
智能管理平臺是整個(gè)系統(tǒng)的中樞，它的核心功能是適配和調(diào)度各類軟硬件資源，增強(qiáng)各模塊和應(yīng)用的協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)能力，提升系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和操作性智能安防 。智能綜合管理平臺具備多格式視頻接入和分發(fā)、遠(yuǎn)程監(jiān)控、視頻回放、數(shù)據(jù)共享/統(tǒng)計(jì)、算法下發(fā)、系統(tǒng)升級、告警推送、工單處置、設(shè)備/配置/系統(tǒng)/業(yè)務(wù)/綜合管理等功能。智能管理平臺實(shí)行模塊化管理，針對不同的應(yīng)用場景，可靈活定制，且多層次開放方便集成。實(shí)現(xiàn)對整個(gè)系統(tǒng)中視頻數(shù)據(jù)的采集、挖掘和分析，以及數(shù)據(jù)處理結(jié)果的可視化呈現(xiàn)進(jìn)行全流程管理。
未來發(fā)展和趨勢展望
隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，視頻識別分析技術(shù)將向“更好，更穩(wěn)，更精準(zhǔn)”的方向發(fā)展智能安防 。未來基于視頻的復(fù)雜場景下人體行為分析將是研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。分析過程主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)、深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和調(diào)整、目標(biāo)動(dòng)作的監(jiān)測、跟蹤和識別等多重方法相結(jié)合。這其中包括算法的優(yōu)化、算力的提升、業(yè)務(wù)流程的部署等問題。還包括如何解決外部環(huán)境對視頻監(jiān)控信息質(zhì)量的影響，如視頻采集時(shí)光線的強(qiáng)弱、飛入物的干擾、異常振動(dòng)，識別對象變化速度不穩(wěn)定、行為持續(xù)時(shí)間難以確定、邊緣服務(wù)器負(fù)載過重等問題，以及系統(tǒng)整體穩(wěn)定性和成本控制等情況。如何實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控、識別分析、平臺管理的有效統(tǒng)一，從而構(gòu)建一個(gè)低成本、強(qiáng)擴(kuò)展性、安裝方便、操作靈活的高效應(yīng)用系統(tǒng)，將是未來需要進(jìn)一步研究和努力的方向。
（此文刊發(fā)于《金融電子化》2025年1月下半月刊）