共计 3219 个字符，预计需要花费 9 分钟才能阅读完成。
全面防备和化解危险是银行永恒的主题。据银保监会统计，2022 年银保监系统对银行业机构共开出 2223 张罚单，罚没金额达约 15.85 亿元，其中波及内控有余的违规成重灾区。
例如，某农信社员工擅自转走储户贷款上千万元，被判处无期徒刑，银行被罚款数十万元。相似这样的守法案件在银行零碎虽非频发，但一旦产生，就会给银行造成微小的经济和名誉损失。
银行案防监督难，如何防备危险？
为了预防相似案件，现阶段银行案防管控次要采取预先抽检的“人防”形式，即通过视频抽检进行日常监督，或是案发之后进行视频取证。但这种办法存在的较大问题是无奈做到全面实时的监管。
以某城商行为例，该行有近 500 个网点，均匀每个网点有 60 个左右的摄像头，每日产生的视频时长为 720,000 小时，如此宏大的数量，如果投入人力去做监督，银行至多须要装备百人级的专岗团队能力实现，对银行来说，这无疑是一件投入产出比极低的事件。
预先抽取还存在其余弊病。如发现违规事件时可能是一周、数月之后了，此时损失曾经产生。另外，因为人情和人的懈怠性等因素，监管容易流于形式，一些有侥幸心理的员工，感觉有破绽可钻，就容易逼上梁山。
因此，银行内控形式从事后核查转变成事先预防、事中实时监测对于银行案件防控和化解系统性危险具备重大意义。
自 2020 年起，银保监会就出台了一系列监管文件，要求银行业金融机构要增强现金管理，摸索利用技术手段，严防现金管理畛域违法犯罪行为。在“强监管、严问责”的政策指引下，银行案防管控工作被晋升到更为重要的议程。
2020 年，中国银保监会出台《对于预防银行业保险业从业人员金融违法犯罪的领导意见》
4 个“数字员工”当起银行智防监督员
基于对银行业务场景的粗浅洞察，专一于人工智能在行业中落地的四川仕虹腾飞信息技术有限公司 (简称仕虹腾飞）研发团队于 2018 年开始，历经两年工夫，终于研发出了“银行数字员工零碎”。
该零碎采纳端边云对立调度的设计方案，通过计算机视觉、行为辨认技术，将银行业务零碎与视频监控零碎进行交融剖析，开发了 200+ 个算法模型，面向银行的不同业务场景分类，打造了现金督察员、服务质检员、交易复检员、厅堂助手 4 个“数字员工”，其模型均匀准确率达 95%，为银行案件预防提供了高效的技术手段，帮忙银行实现全面、实时、事先的监督剖析。
银行数字员工零碎图目前该零碎曾经在省级农信社、城商行、法人联社等 5 家银行、200 多个网点胜利实现落地和利用。2022 年 6 月，银行数字员工零碎在四川省科技厅受权的第三方机构组织的科技成果评估报告中，取得了国内领先水平的评估。
据仕虹腾飞的研发经理胡雷介绍，银行数字员工零碎上线后，为银行的案防管控工作带来了显著晋升，开辟了银行智能案防的新模式：
- 以前银行几日才发现问题，当初 10 秒钟 内就能生成一条预警信息， 1 分钟 就能够做出反馈处理；
- 以前上百人能力做到全面监控，当初只需 2 人 就能实现数千路的视频监控工作；
- 以前抽检只笼罩 10% 问题，当初能笼罩 90% 以上问题，还更精确；
- 以前人看视 频，带有主观性，难以发现一些轻微破绽，当初 AI 联合业务后，能够 提取更多细节，将违规事件扼杀在摇篮里。
胡雷谈到，“咱们心愿用最新的技术和行业教训，开发出银行真正须要的产品。银行数字员工零碎解决了银行在智能案防畛域从无到有的问题。因为零碎笼罩了银行的监控场景和全流程，做到 7 *24 小时不停机，这种技防辅助人防的形式，彻底改变了银行内控监督形式，齐全能执行银行次要的监督工作，包含卡把、加钞、查库、交易过程、人员违规行为等，有助于全面晋升银行危险防控的能力，推动银行案件管控走向智能化。”
金融专家跨界 AI 借飞桨开发银行内控零碎
专家经验
胡雷自身经验比拟传奇，算是金融“科班出身”跨界到 AI 畛域的专家。2012 年，胡雷从德国柏林工业大学经管类业余毕业后，一开始从事的经济财务方面工作，能够说「和技术一点关系都没有」，直到 2015 年，他在一家跨国公司做 IT 项目经理，因工作须要用到 IT，他便决定自学计算机前后端、数据库、服务器技术。2018 年底，一次偶尔机会，他加入了百度飞桨组织的 AI 快车道流动，接触到了飞桨，从那时起在飞桨的学习与实训社区 AI Studio 上进行学习，加入了 50 项课程后开始入门 AI，并迅速成长为 AI 技术专家。
跨行业背景让胡雷率领团队既能迅速捕捉到金融行业痛点，又能提出切实的技术解决方案。回顾其研发历程，胡雷感叹到每个环节都曾遇到不同水平的挑战。
比方，AI 模型和理论我的项目预期有差距，如何让算法模型上线后能获取更高的检出率、准确率指标，让客户更称心？如何让模型在低成本模式下进行复用？如何让模型更具鲁棒性去适应金融业务的不同场景？
当然，更大的挑战还在于对于仕虹腾飞这样的小守业团队来说，仿佛并没有太多精力去开发每一个所需的工具。
抉择飞桨
在屡次尝试比照后，他们看中了飞桨的 PaddleDetection、PaddleVideo 开发套件。作为计算机视觉畛域的利用工具，飞桨 PaddleDetection、PaddleVideo 体现优异。在视频间断帧中，基于间断帧判断的 PaddleVideo 适宜对人员的违规行为进行辨认；而 PaddleDetection 具备丰盛的模型和参数，不便调节参数，优化网络结构以及工程化部署，在动态帧高精度辨认的根底上反对不同跟踪算法，切入到不同的简单业务场景。同时，应用飞桨也合乎银行基础设施国产化的思路。
这里延长一个计算机视觉的概念。计算机视觉是一种让机器代替人眼“看”世界取得图像的一种技术。其中指标检测和视频辨认与定位是计算机视觉畛域使用的关键技术，飞桨为计算机视觉开发者提供了方便快捷的模型套件。
PaddleDetection 是飞桨提供的端到端指标检测开发套件，不仅笼罩了支流的全系列通用指标检测算法，还笼罩旋转框检测、小指标检测、实例宰割、关键点检测、指标追踪、行人剖析、人脸检测、车辆剖析、静止剖析等垂类工作，能够帮忙开发者搭建出各种检测模型，高质量实现各类指标检测工作。
PaddleVideo 是飞桨开源模型库 PaddleCV 里提供的视频辨认与定位工具集，能帮忙开发者解决动作辨认 / 视频分类、指标追踪、视频 - 文本学习、视频宰割等方面的模型配置与训练难题，可广泛应用到工业、体育、医疗、媒体、平安等诸多畛域。
开发过程
开发过程中，胡雷的研发团队将好用易用的飞桨套件工具与公司自研的 AI 中枢平台联合，使得视频流从摄像头解码，到实现图像预处理、模型推理、逻辑解决等全流程，都能在 GPU 中并行流转解决，且局部流程解决性能快至毫秒级。
胡雷进一步解释，传统安防视频监控是一个动态视频帧所失去的动态图像，数字员工零碎因为对接银行的外围业务零碎，能统计传统安防的检测后果，同时收集多维度信息，造成间断视频帧；而后，通过自研的规定引擎对环境、动作行为、流程等进行场景化辨认检测，从而推导出检测指标在办理业务的属性，最终将长达几分钟的视频形象进去，提取相干的工夫、身份、环境等结构化的信息，失去是否违规的后果，以供银行监督人员判断和决策。
比方，在交易监控场景中，零碎上线运行之后，在柜员办理交易的过程中，零碎会依据事后配置的须要监控的交易类型，对满足条件的交易按设定的模型进行危险探测，监测现场是否有现金、受权人员是否到位、客户是否在现场、资金快进快出、同一人员到不同网点高频交易等状况。一旦满足预警条件，零碎就会向平台实时推送预警信息，监管人员能够通过平台实时、精准、快捷的调取该笔交易的录像进行危险确认。
据理解，胡雷退出百度飞桨 AI Studio 社区后，当了成都领航团的团长，2020 年加入了百度 AICA 首席 AI 架构师培训。在与飞桨的更多接触和沟通中，仕虹腾飞与百度建设了更为亲密的单干关系。2021 年，仕虹腾飞正式退出飞桨技术合作伙伴打算。
在飞桨助力下，置信仕虹腾飞凭借本身的研发实力和金融行业的积淀，将一直深耕开辟金融科技市场，赋能金融行业智能化降级。
