北京金融科技产业联盟：2023物联网技术金融应用研究报告【下(共两册)】.pdfVIP

83 （四）智慧网点 本部分提供的相关案例主要是基于物联网技术，使银行网点 等场所内相关设备实现协同工作，通过实时采集、识别场所内物、 人等相关数据信息，提升客户服务水平和风险管控能力。 1.中国农业银行网点智能化解决方案 （1 ）业务背景 利用金融科技解决传统网点痛点，打造体验升级、服务高效 的新型网点是银行网点智能化转型过程的大趋势。利用物联网技 术能整合网点技术资源，精细管理及风险控制、提升网点资源共 享，更好地进行资源管理和配置。边缘部署方案基于数据近端与 终端相连，可就近进行智能化操作，非常适合承担物理位置分散 的众多网点端的计算任务。 中国农业银行基于打造智慧网点的愿景，通过在边侧利用 “算法+算力+数据”部署服务，将边缘计算体系与运营管理深度 融合，破冰网点智慧管理新模式、释放网点端侧的潜在价值，为 潜客挖掘、运营合规管理等提供强有力的技术手段和解决方案。 （2 ）实现方案 中国农业银行通过采用“机器视觉算法+边缘计算+摄像头” 的云边端协同方案，将算力和服务下沉到边侧，实现网点前端设 备、边缘计算设备与业务系统互联。边缘设备部署在网点，设备 管理平台完成对边缘设备的管理。行内AI 训练平台将机器视觉 算法模型发布到应用镜像仓库，设备管理平台依据算法部署需求 84 发送指令至边缘设备，边缘设备根据指令到镜像库中拉取应用镜 像自动部署。网点将摄像头采集的视频流数据传输至边缘设备中， 边缘设备通过算法模型对视频流进行本地处理和分析，并经过云 端将相关分析结果推送到网点工作人员手持的设备中，帮助工作 人员及时发现和响应客户需求或处理特定事件，支撑各业务系统 的决策和服务。边缘计算助力网点智能化转型场景方案，见图29。 支撑网点多场景智能化示例，见图30。 图29 中国农业银行边缘计算助力网点智能化转型场景方案 85 图30 支撑网点多场景智能化示例图 （3 ）关键技术 （a ）特色识别技术 项目组首创手势识别、服饰识别等场景算法，突破以往人脸 识别的模式，新的识别机制符合客户信息保护相关法律要求，如 利用人体体态识别算法实现特殊客户关怀、利用手势识别算法实 现超柜代客操作预警等。采用视频检测分析员工违规行为，代替 人盯人防控，能够有效减轻了内勤行长现场管理压力，并可及时 纠正员工错误行为、引导客户以正确的方式自行办理业务。人体 体态识别算法应用、手势识别算法应用分别见图 31、图32。 86 图31 人体体态识别算法应用 图32 手势识别算法应用 （4 ）业务推广情况或意义 中国农业银行利用“物联网+边缘计算+AI 算法”开展线下数 据采集与线上数据挖掘，探索多维源数据的应用和分析。目前从 智慧风控、智慧管理、智慧服务及智慧金库四个方面，探索实现 了“超柜代客操作、一号位空岗、特殊客户关怀、加钞间行为监 测、窗口工作状态监测、客户活动区域监测、客户流量统计、金 库管库员虚假轮岗、金库非法进入库区、金库操作岗位制约”11 个应用场景功能，为行内网点智能化建设夯实基础。 2.中国银行网点及重点场地安全风控解决方案 （1 ）业务背景 网点与重点场地的安全风险防控一直是银行安保工作的重 要一环，传统场景下监控中心值机员需要人工轮巡海量监控视频 87 来检查是否存在异常事件。这种人工轮巡的方式存在人员工作量 过大、轮巡间隙容易产生异常事件遗漏、对值机员巡视工作经验 要求高等弊端。 在深度学习等技术条件成熟的前提下，项目通过建立人工智 能行为识别模型，并结合物联网边缘计算技术保证视频解帧及模 型分析算力的下沉，支持银行异常行为自动化识别，将识别结果 事件化处理，并主动推送事件化结果完成自动预警，