智能化助推金融安防的立体化

□ 文/本刊记者 何遥

未来，银行业基于私有云以及私有云架构下的银行安防应用将迎来蓬勃发展的新局面，将为银行安防业带来新的思维、新的思路，其影响将更为深远。金融业正迎来“大安防”时代，利用好智能硬件与软件系统，将是通往致胜之路的重要方式。

金融服务业的安全防范关系到社会稳定和人民财产安全，一直以来都是安全防范行业发展的重点。随着银行网点的增多和社会治安形势的日益复杂，针对银行机构的刑事、治安案件明显上升；内部作案、内外联合作案也有上升，安全防范系统建设逐步向外部防范方向发展。以银行为例，作为一个国家货币流通的主要场所，业务中涉及大量现金、有价证券及贵重物品，因而银行的安全一直以来都是国家安全防范的重点。近年来，整个金融市场发展迅猛，营业网点、ATM机、银行资金流动也更加频繁，银行安防系统所面临的挑战越来越大。

智能化的人脸识别技术的进步，赋能金融安防，建立具有“大安全”格局的立体化防控成为发展趋势。

智能化为金融安防赋能

据统计，人脸识别精度在最近的一年提高了75.6%。技术的进步有力推动了安防产业的发展，而在安防行业应用中，包括银行、保险、证券交易等部门在内的金融业占了很大比例。

人脸识别精度的提高，意味着在特定场景下用户将获得更好的体验，以及单位工作时间内效率低大幅提升，比如在银行场景下的顾客会获得更好的体验，公共安防领域的一线警务人员的无效工作量将会大幅降低。

根据 NIST 官方今年发布的成绩，目前全球最好人脸识别技术水平为千万分之一误报下的识别准确率接近 99%，这意味着受限场景下，在千万分位误报上，人类已经将机器的人脸识别能力推向了极限。

NIST在2017年6月也发布过全球竞赛成绩，彼时人脸识别技术的最好水平为千万分之一误报下识别准确率 95.5%。时隔一年，人脸识别技术的准确率提升了 75.6%，去年这一指标的最好水平在 2018 年排到了第九位。

全球人脸识别性能的高速增长，还体现在机器的人脸识别规模上。2017年全球人脸识别最高水平可识别规模在 20 亿人，比 2016 年可识别千万规模提高了两百倍，比 2015 年已经提高了数万倍。而在 2015年，特定场景下，机器识别人脸的水平已经正式超过人类，刷脸支付等场景被解锁。

从本次发布的榜单上看，全球前五名在万分位误报率的指标下，已经很难区分算法性能，作为比赛的发起者，NIST 也在逐年提高“考卷”的难度。对一个算法模型来说，将误报率从万分位提升到百万分位，漏报率(即应该报警却没有报警)会增加，相当于提高了“考卷”难度。

本次公布的成绩显示，在百万分之一误报下，当前全球最好水平识别准确率达到 99.3%，冠军获得者依图科技是唯一将漏报率做到 1% 以下的参赛者，并且与第二名中国科学院深圳先进技术研究院相比，相同漏报率下的误报也减少十倍，相同误报下性能提升接近了一半。

误报率（False Negative）是指本来是负样例（两张不同人的人脸），但分类成了正样例（算法认为是同一个人），通俗地讲可以称之为“报警错误”。“报警错误”的次数/总次数，得出的数据即为误报率。在误报率相同的情况下，识别准确率越高，则表示技术的性能越好。

根据官方介绍，NIST 举办的人脸识别算法测试，数据集全部来自美国国土安全局的真实业务场景，例如美国出入境、刑侦过程中的大量照片等，测试结果代表着技术在实战场景中的表现。

受益于人脸识别性能的提升，安防后端处理系统平台可以同时处理的前端产品数量也大幅增加。这反过来大大促进了前端高清采集和探测设备的产品升级、整体市场需求的扩大，以及存储设备的增长。国内传统安防公司海康威视和大华受益于此，连续几年整体营收中的一半都由硬件摄像头产品营收所贡献。

而值得一提的是，FRVT 2018 竞赛成绩中，中国算法团队占据了半壁江山，除了冠军再度被中国公司依图科技摘得以外，第二名被中国科学院深圳先进技术研究院拿下，商汤科技的联合创始人汤晓鸥教授正是该院副院长;夺得第五名的是另外一家人脸识别独角兽旷视科技。

在如此强劲的中国算法力量加持下，中国智能安防市场的增长特别是硬件市场的增长还将持续。而伴随着人工智能性能的提升，更多极低误报率下对通过率有要求的场景也将被率先解锁，比如支付、强门禁等领域将迎来人工智能技术和大数据应用驱动下的新一轮业务创新和市场增长。

以人脸识别技术为代表的人工智能技术已经开始在全球公共安全领域广泛应用。英国市场研究机构 Juniper Research 近期发布的一份研究新报告提到，智能安防已经成为全球安防产业增长的原动力，预计到 2023 年全球安防产业规模将从 2018 年的 120 亿美元增长到 450 亿美元以上，增长将超过260%。

银行安防系统现状

不断深化的经济金融改革, 催生了银行业新的经营理念和管理方式，银行自身经营业态也发生着革命性变化，尤其是互联网技术的延伸，自动存、取业务及无卡业务、线上服务的推广，银行网点更趋轻型化、智能化。面对新常态，其实银行安保的责任更为重大、形势更为复杂。银行完善安保体系，建立大保卫、大安全格局，迫在眉睫。

在整个银行安防系统里，监视系统约占整个系统投入的75%，而摄像机和DVR是其中的两个大类产品。银行的防盗系统一般都在公安部门的统一要求下进行安装，同时与公安部门进行联网，其比重约占整个安防系统投入的15%。门禁与对讲系统在银行安防系统里所占的比例约为10%，但随着门禁系统的发展与生物识别技术的兴起以及银行需求的增加，也将提高门禁在银行中的比例。

银行安防系统需求升级

随着IP智能、高清、生物识别等技术的迅速发展，同时随着计算机和图像处理技术的发展，先进成熟的IP智能安防系统将成为主流。新技术的推动发展、银行系统对安防系统需求的转变，为新一轮银行安防改造埋下了伏笔，同时也为安防行业提供了巨大的商机。

众所周知，金融行业因其职能的特殊性、敏感性，直接影响着社会安全与稳定，从货币制造到流通发行，从金融交易到数据处理，从业务流程控制到交易人员安全，每一个环节都存在非常高的风险隐患。

此外，随着银行网点的日益普及和社会治安形势的日益严峻，针对银行机构的刑事、治安案件明显上升，甚至上演“无间道”进行内部作案、内外联合作案。同时，互联网时代，随着技术普及，网络诈骗、智能敲诈、支付漏洞等案件手段也花样百出，防不胜防。

事实同样严峻，《2016年国内银行卡盗刷大数据报告》显示，2016年，全网统计银行卡盗刷共7095次，累计造成客户损失1.83亿元，其中，65%的盗刷渠道为快捷支付，23%为网银支付，且盗刷案件的解决率极低，这些事件都对银行的信誉造成非常严重的损失。

看来，银行安全防护，要时时警惕，更要跟上技术步伐，全方位的大安保或是方向。以华夏银行为例，近年来，华夏银行紧跟大数据和信息化安防转型发展需要，围绕大安全观，加强管理模式的创新发展，组织研究布局银行现代安防工作，逐步推进安全管理质量向“大安全”观迈进，更好的服务全行经营目标安全稳健运营。

智能硬件+软件：综合信息管理平台

要应对突发事件，银行安全保卫工作已不能再局限于守护押运，也难以再用“三防一保”加以概括，建立与业务经营和生产紧密关联的“大安全”管理体系，是银行风险管理与内部控制的重中之重。

“我们要从过去看家护院向融入到业务各环节进行转变和延伸”，华夏银行相关人员表示，随着科技化、信息化发展，安保工作既要看住看得见的，还要管住看不见的。“既要看住银行的财产，还要看住客户的财产”。因此，银行要明确职能定位，既关注已发生的风险，又须关注可能存在的风险。做到预警、评估、完善有机结合。提前识别、评估和预防风险隐患。

从安保手段来看，银行安防工作已从传统型向智能型转变延伸。以华夏银行为例，商业银行正在强化技术手段，实施“两步走”，一是加强预防预警，加强和厂家及工程商合作，向科技要警力、在效率上下工夫。二是非现场管理，银行从实现智能化管理和非现场指挥考虑，把监控中心的潜能和作用挖掘出来，如报警监控联网平台、自助银行大门“远程锁闭功能”，都是通过远程实行硬控制，发挥其作用。

而谈到非现场指挥，就必然需要新技术武器，这也是应对当前日趋智能化、科技化和信息化高科技犯罪的重点手段。应对这样的发展趋势，金融机构安防工作也必然要走向信息化，重新铸造信息化之剑来保卫金融安全，构建现代化安全防控体系。

基于此，华夏银行借鉴“互联网+安全”理念，发展安全有效的物联网技术和应用，创建全行统一的安全保卫信息化管理平台。大规模安防联网必然带来海量信息数据的产生和汇聚，这些成千上万的数据中，就蕴含着对安防工作尤为关键的风险性、预警性、报警性的重要数据，华夏银行采用云平台云计算所具备的大数据处理能力，能够承担这些海量数据的快速处理。

总的来说，不断提高安防系统集成化、智能化程度，推进安全信息资源共享，以安全防范系统智能化和业务处理智能化，降低对人的行为准则和技能的依赖程度，减轻劳动强度，加强业务流程风险监控和预警，提高工作效能，掌握安全管理主动权，提升安全管理工作的科技含量和现代化水平。未来，银行业基于私有云以及私有云架构下的银行安防应用将迎来蓬勃发展的新局面，将为银行安防业带来新的思维、新的思路，其影响将更为深远。金融业正迎来“大安防”时代，利用好智能硬件与软件系统，将是通往致胜之路的重要方式。