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金融智能化监控市场需求与应用趋势分析 安防智能化进入快速增长期，行业客户对设备的智能化水平有了更高的需求，基于人脸和车牌识别这类智能安防的核心应用也因此获得了很大的市场增长。但是在金融领域，必须是基于整体解决方案的智能化才能解决客户的需求，单点的智能对金融领域没有太大的价值，必须是智能设备与平台的协同结合。 文/ 刘玉宇 随着安防智能化的普及应用，客户对于什么是安防智能化有了更加客观的认知，智能化不是无所不能，更加便捷、安全、高效地解决业务需求才是设备与系统智能化的初衷。在金融领域，银行的柜台点钞机的监控设备，需要将柜台与客户的人脸抓拍起来形成联动的录像，然后通过对接后端的设备进行存储。对于ATM的防护，一旦发生报警，需要及时与保安系统进行对接，让安保人员采取措施，如通过IP对讲进行喊话，或者通过闭锁功能对门进行关闭，最终通过智能设备与平台及安保人员的协同作业，确保智能化系统应用的价值最大化。 客户接受度提升 智能化应用在扩展 安防智能化早期的应用，会出现很多的问题，比如误报和漏报，使得客户对智能化设备和系统产生不信任，但是设备高清化，算法精细化的进步提升了识别的准确度，让客户对于金融监控智能化的认知和接受度有了很大的改善，也带动了安防监控由事后处置转向事中实时预警的发展，虽然现在事前预知还不成熟，但是大数据与云计算等技术的不断发展，事前预判的能力将会大大地提高。现在客户也比较客观地看待这个问题，不急功近利，将现有设备系统的价值最大化是当前智能化的重点。 比如，在人脸识别技术应用方面，工商银行与招商银行都推出了“刷脸”办理业务的功能，但是这类智能化的应用，客户在安防监控上不是有很大的需求，安防企业的重点也不是涉及这类业务，而是在银行的安全防护上下功夫。 并且目前普遍的反馈是，在对人脸识别进行客户身份识别这个功能应用上，客户不是非常的满意，所以在金融领域也只是小规模的进行试点。但是监控智能化的应用在不断地扩展是事实，比如在协助银行放贷业务的监控智能化方案，可以为客户提供可视化的追踪与管理模式，建立和完善信用评估平台的技术方法。当然类似这样的功能是不是银行业务本身需要进行投资的业界还存在疑问，但银行监控到企业的仓库、生产车间等场景，肯定是需要安防的介入。 智能实时预警系统 需要专业运维团队 金融客户对于安防监控的设备及系统一向比较挑剔，在智能算法不断优化演进的过程中，银行千差万别的应用场景需要算法自适应能力比较强，以确保在各种恶劣条件下设备及系统的性能不出现明显的下降。根据智诺科技在银行多年的经验，如果出现性能下降，会造成对银行大面积的误报，有时一台设备的误报，一天就可能产生上万条的误报信息，而一个安保人员一天大概只能处理两三百条信息，如果出现这样的情况，一台设备就会把整个银行的安保人力都占用了。 而如果摄像机本身的成像效果不理想，如人脸模糊发黑，就没有办法去解决智能分析等问题。因此，安防监控智能化的应用有它特定的使用场景限制。这就需要在综合而复杂的应用细则环境下，需要一个强大专业的运维团队去做支撑，这个团队除了将设备系统的智能化的算法能够在客户面前做到最佳的呈现，还需要能够及时处理售后问题，第一时间解决客户的遇到的麻烦。这个非常的重要，如果没有这样的交付及售后团队，哪怕算法再优秀，整个智能化的方案也无法得到合理的配置与处理，智能化的功能应用也无法达到最大化。 例如在成熟的金融智能化方案中，单点的智能化最后必须嵌入到银行的系统中，为客户服务，包括报警主机、门禁、IP对讲等设备。另外，对银行安保流程的了解也非常重要，比如有些银行监控选择分行的监控进行汇总，有的是简单的案件先处理，对于复杂的案件再进行上报到分行，进行分级、分域的平台建设。这些一整套智能化完成的东西，才是银行真正需要的东西。所以金融智能是非常体系化的智能，需要算法团队、设备研发团队、平台的集成团队、售后支撑团队等方面的综合协同。 技术革新让市场面向新的蓝海 金融监控传统领域一直是竞争激烈的安防细分市场，友商的属性的差别也使得安防技术革新加快。以传感技术为例，传统的安防监控企业进入金融市场，会选择在摄像机做主要的安保的集成与延伸，但是很多新进来的友商，会通过摄像机投射红外光或者捕捉物体的三维信息，即利用三维传感摄像机去做银行的安保需求。 也有一些企业通过生物摄像机，模仿人的左右脸，通过两边人脸的匹配获得深度分析的信息，然后基于这些深度信息去做智能化分析。也有的企业通过多摄像机的融合，比如ATM上的震动传感器、环境传感器等进一步将多维的传感信息融合到摄像机里面。这些都是非常具有差异化的技术革新，给安防技术多元化带来更多的可能。但是从目前的态势分析，最终还是要看这些非传统安防技术的功能应用，呈现在客户项目