一、前言

 　　在安全防范工作方面，金融行業對新技術、智能技術的應用一直處于 。特別是銀行行業對安全防范工作，越來越注重事前防范，越來越關注與金融業務發展的匹配。

 　　安防應用市場進入后高清時代，當各種各樣的監控信息積聚成汪洋大海時，銀行開始關注怎樣讓海量的監控數據轉變為結構化數據，讓監控更高效更實用;銀行業開始關注怎樣利用智能識別技術，讓智能識別技術保障銀行和客戶的生命財產安全;開始關注金融業務的開展與監控有效結合，保障雙方利益。

 　　二、大數據應用篇

 　　全球最 的管理咨詢公司麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”數據爆炸式的增長，大數據時代到來，金融安防行業如何利用海量的監控視頻數據，更好地保衛銀行以及銀行客戶的生命財產安全? 　　以銀行網點為例，傳統的尋找可疑人員的方式為先鎖定人臉特征，再通過回看錄像的方式，記錄相同人臉出現的時間和地點，效率較低，且準確率也無法保證。

 　　�？低�視可疑人員排查系統解決方案利用人臉抓拍機在銀行營業網點，對經過營業網點門口的人員進行人臉抓拍，經過智能比對分析，識別在網點門口反復出現的可疑人員。同時對人臉圖片進行管理，建立人臉信息數據庫，運用大數據技術，通過對視頻進行結構化處理，可 查詢出相同人臉出現的時間段和地點，大幅提高工作效率。

 　　與此同時，結構化視頻可快速匹配人臉圖片，對若干天內出現次數比較多的人臉(天數和次數可設置)，產生預警提示。將傳統的事后偵查模式轉變為事前防范，有效提升了銀行的安全保衛水平和科技含量。

 　　三、智能運用篇 　　前斷時間，谷歌機器人AlphaGo對弈國際 圍棋選手李世石，結果機器人贏了本次勝利，人工智能一時間成為了非常熱門的話題。在安防領域，以高清圖像為基礎的智能化視頻監控系統成了安防市場 增長潛力的新興領域。未來的安防監控系統將是具備“大腦”的安防視頻監控系統。

 　　以銀行為例，周克華事件的曝光、自助行搶劫犯罪事件的增多、金庫監守自盜、內外勾結的內盜案件時有發生以及大樓管理薄弱等情況出現，各大銀行開始高度重視對銀行安全的事前防范，之前監控布防模式已不再適合。 　　在ATM自助行中特別是離行式的自助行，由于沒有安保人員，更加需要通過智能技術對異常人臉，比如故意遮擋面部、帶帽子以及故意低頭、躲避鏡頭等行為進行識別，并與報警系統聯動，及時報警至監控中心。特別是對于多張人臉的識別，對于防護艙內出現1人以上的情況進行報警，防止不法分子尾隨或者劫持正在進行交易的客戶，保障客戶的生命財產安全。

 　　對于在ATM上黏貼小紙條，安裝讀卡器，打砸ATM設備等行為，通過智能技術進行識別并進行及時報警，特別是近年來越來越多的電話詐騙行為，智能識別技術可以有效識別長時間通話，可實時報警，同時進行對講聯動，監控中心收到報警后，開啟遠程對講，提醒正在進行轉賬匯款的客戶，謹慎匯款，防止詐騙。提高自助行的安全性，同時也能夠保證客戶的財產不受損失。

 　　四、理財風險管控 

由于理財產品到期后，收益與預期收益相差甚遠導致的糾紛事件頻發，或者買了銀保產品出現虧損，卻因無證據證明自己是“被忽悠”而**難;均暴露出當前銀行業在大步發展理財業務過程中，所存在的種種問題與風險。監管機構已要求銀行業從業人員在銷售理財產品時，同期進行錄音錄像，保障消費者權益。

 　　為提升銀行理財類產品銷售服務質量，強化理財產品銷售的規范性管理，保障客戶與員工的合法權益，加強對理財產品類風險的管控，�？低�視為銀行量身定制了理財風險管控系統解決方案。

 　　�？低�視理財風險管控系統解決方案在錄音錄像時，不僅能夠對銀行業從業人員以及辦理業務客戶雙方的正臉進行清晰拍攝，而且其獨特的雙鏡頭設計，可以完全看清雙方的面部特征，保證查詢錄像時，能夠準備匹配各自身份，保障雙方權益。

 　　在完成錄音錄像的同時，�？低�視理財平臺軟件還具備快速查詢以及權限管理的功能，在發生糾紛時，能夠根據從業人員工號，姓名，錄像類型等信息，快速搜索相關錄像。同時對于錄像的查詢，至少需要分行監管中心權限才可查詢， 的保障客戶隱私。

 　　五、結束語 

未來，技術會持續引領銀行安保，我們相信，大數據引擎帶來的生產力的提升一定會為安防行業創造更多更大的價值。我們相信理財的“雙錄”管控一定可以有效防范從業人員的不規范操作，也能為事后糾紛提供有效的監控證據，保障雙方利益。我們相信智能技術的發展一定可以讓銀行業的安全等級邁上一個新臺階，從事后追蹤改變為事前防范。