导读人工智能(AI)在金融领域已形成了一些AI场景,AI应用可以提高运营效率和用户体验,同时也可降低运营成本,实现可持续化的商业模式。人工智能在人脸识别、语音识别、手写体识别、人证合一、行为识别、用户画像等方面的

人工智能(AI)在金融领域已形成了一些AI场景,AI应用可以提高运营效率和用户体验,同时也可降低运营成本,实现可持续化的商业模式。人工智能在人脸识别、语音识别、手写体识别、人证合一、行为识别、用户画像等方面的自动化能力可极大提高系统安全性,优化用户体验,降低风险,逐步推进前沿人工智能技术在金融行业应用。然而不管传统金融领域还是新金融,现在都把金融科技放在非常重要的战略高度。人工智能AI、大数据、云计算、全息AR、生物识别以及正在兴起的区块链都在改善着金融效率。

在金融行业,布局AI已然是金融机构抢占下一个高地必须落子之处。当前,无论是传统金融机构,还是出身于互联网巨头的金融科技公司,无一不为此投入重金进行战略性布局,以抢占金融业未来的高地。不只是互金公司,银行对于金融科技的重视程度也是前所未有,在这场金融科技浪潮中也在着力布局,尤其是大中型银行,对金融科技的投入并不比新金融领域少。

在国内,记者观察到,银行“砸钱”科技逐渐成为竞争的硬实力指标。如在近年来银行发布的年报中,“人工智能”“大数据”等成为技术投入的热词。据银保监会统计,去年银行对科技总投入同比增长13%,信息科技人员同比增长了近10%,部分股份制银行科技人员同比增长超过20%,科技人员占比超过4%,增长近一倍。中国银行业协会发布的2018年“陀螺”(GYROSCOPE)评价体系披露了各家银行在金融科技方面的真实投入。上榜银行的金融科技投入从此前普遍占总营收的1%升至2%,部分城商行金融科技投入占比达到了3%以上。据此粗略估算,银行业整体在金融科技上的投入一年就近千亿元。

大多数银行已经进行了新科技金融的转型,个人业务可实现机器办理,复杂业务也可通过视频系统提供远程柜员咨询服务。无人化的实现,背后依靠的是生物识别、语音识别、数据挖掘、机器人、VR、AR、全息投影等技术的集合。大数据、云计算、AI、、区块链、生物识别、活体检测等与金融相关的技术,以及银行底层的交易系统、支撑业务的IT构建等,现在的银行系统都在涉猎,在具体的技术布局上与互联网系的金融科技公司差别不大。

金融科技的出现,使得普惠金融成为可能,让普罗大众都能享受到平等、有尊严的金融服务,人工智能技术应用至金融领域可极大地提升服务效率。同时通过科技创新,相关数据的使用可更加规范,用户隐私也可得到保护,为金融行业的监管和审查供了更加高效的流程。未来的行业格局,会是金融科技公司向银行卖技术卖服务,银行自己也做金融技术,也从外部购买金融科技服务。所以,现在的大中小银行基本都与金融科技公司建立了战略合作关系。

以人脸识别为代表的科技技术早已成为金融行业的宠儿,但随着时代的发展,金融市场场景化应用愈加多样化和复杂化,单纯的金融网点已不能满足客户需求,提供随时随地、随心随需的金融服务才能立于不败之地。微美全息针对金融领域推出全新的应用方案,高仿真AI视觉,全息化融入金融领域的AI算法拼接,多维度服务于金融业务。

今年以来,伴随着移动互联网红利逐渐消失,当前贸易形势下,所有人都在寻找新的经济和科技增长点。经过几年高速发展日趋成熟的AI产业,逐渐成为新一轮科技革命的核心驱动力,不仅对新产品新技术进步产生新的想象空间,更成为产业智能化升级不可或缺的强力助推器。移动互联网和人脸识别等新技术的应用,使金融服务自然融入用户的经济生态圈和生活圈。微美全息全新的AI视觉”人脸技术“,如何有效解决照片、视频等防伪性问题。微美全息脸识别技术不断将算法迭代升级,其目的在于保证识别率更快的情况下,追求拒真率、误判率不变或是安全系数更高。相信随着提高人脸识别安全性与准确性的技术的日益成熟,人脸识别将在金融行业发挥出更大的作用。

此外,微美全息AI视觉应用场景非常广泛,包括柜台、自助、远程集中和外出展业等。随着未来金融业务线上化比重持续地上升,视频交互场景的需求将进一步扩大,以AI视觉识别为代表的金融场景解决方案是一个很好的切入点。通过AI视觉识别系统等一些列解决方案,场景化能积累大量经过标注的运算数据,可对人工智能图像技术进行开发并“反哺”解决方案的优化,形成场景技术闭环。特别是表情、微表情识别技术,将可用于反欺诈、营销等等场景的解决方案。

微美全息WIMI全息云线上广告推出以来,在技术输出中不断迭代,WIMI全息云互联网广告覆盖的范围也正变得越来越广,汽车、金融、地产、餐饮、家居、快销等行业都有广告案例。金融与科技的深度融合不断加速。在不同的应用场景下,需要的生物识别技术也不尽相同。单一的生物识别难以满足未来多样化的需求,微美全息多模态生物识别或将成为金融科技未来趋势。

全息面部变化技术基于全息3D图层替换技术,包括基于AI的图像识别和动态融合处理技术,实时跟踪图像以及用其他面部替换面部。该技术取代视频帧中的人脸,合成视频并添加原始音频。微美已经在全息AR插件广告应用中验证了这些技术模块,并将继续开发和升级这些技术模块。微美相信这项技术将为名人广告,电影发行和直播视频流等应用带来新的业务增长。

全息行业是典型的高技术服务业,每一次的技术创新和技术进步都会持续推动行业发展。对于WIMI微美全息云而言,计算机设备的日新月异,智能化、网络化、数字化水平的提高,系统软硬件的更新换代、数据库技术和中间件技术的推陈出新,新的开发平台和设计思想的日益涌现,都在某种程度上不断提高WIMI微美全息云的服务与技术水平。技术的提高推动了AR全息行业的服务不断升级,AR全息呈现形式不断的迭代也丰富了全息视觉传达的表现形式,更好的满足客户的个性化需求。此外,近年来随着网络带宽的迅速扩大和5G网络的逐步商业普及,数字内容传播速度加快,各种高品质全息内容在移动端的应用将会更加广泛,高品质的内容又可有效提升客户的体验度。

王强博士作为AI金融专场的收官嘉宾指出未来计算机视角研究要从客观感觉和主观感知两个方向共同入手,加强在图像认知层面的理论与研究突破。计算机视觉发展40年,进度一直受限。王强认为其主要原因一是传感器的能力,二是面对高维算力,三是3-D摄像机大规模应用,四是柔性姿态的估计能力以及合成图像细粒度与泛化能力冲突问题。三维视觉最高端的场景之一是三维人脸识别,这一领域当然也面临着很多挑战。一是柔性姿态的变化大幅降低识别率,二是样本库问题难以实现离线大规模学习,三是终端芯片的算力不够,这些挑战也为三维人脸识别在金融交易领域的刚性应用带来了阻碍。在金融交易这样高标准严要求的行业,人脸识别的准确率必须高于99.9%,而现在的技术尚未能达到这样的要求。

我们相信,未来随着更多企业、学者的加入,用自己积淀的数据与技术实力,共同构建一个更安全、更高效的AI大数据生态,最终反哺自身的业务,实现产业升级。这或许就是AI生态的下一站。