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AI成功應用銀行武裝押運
2020-08 來源：宇視科技 作者：上海安全防范報警協會
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統一的黑色著裝、全封閉的押運車、分工有序的押運環節，每天穿梭于城市街頭、銀行營業網點的金融武裝押運，充滿神秘感。但押運物品的特殊性使這一行業暴露于高危下，如何加強風險防控？宇視科技（uniview）成功引入人臉識別，智能手段進行人員核驗。以建行安徽黃山市分行試點為例，0.2s快速識別押運人員，代替傳統人工核對，提高銀行尾箱（柜員經手保管的現金或重要空白憑證的多少）交接安全性。
圖 宇視人臉識別交接系統部署于黃山市分行交接區域，后端實時查看，實現精細化管理
宇視方案vs傳統人工
傳統的尾箱交接身份認證依賴人工核對，不僅效率低下，而且存在極大安全隱患。宇視經對市分行中心庫金庫、營業網點、押運員尾箱交接流程的梳理。在銀行重點交接區域部署人臉門禁一體機，將人臉識別引入武裝押運交接細分場景，成功解決尾箱交接身份認證手段單一的弊端，加強風險防控，提升銀行精細化管理水平。
- 前后端層面：針對銀行武裝押運網點多、人員復雜情況，宇視武裝押運人臉識別交接系統支持提前導入押運人員相關身份信息，依托宇視自研深度學習算法模型，尾箱交接時0.2s快速識別押運人員，有效提升交接效率；對應的人員信息同步至后臺，生成實時記錄，方便事后回溯。
- 產品設計：針對金融行業高安保性需求，宇視優化產品識別可靠性，識別率99.9%，保障人員管控可靠性；支持活體檢測，有效杜絕通過照片、視頻等方式偽造；押運人員從人臉識別終端前通過，語音播報提示是否為系統錄入人員，減輕營業網點尾箱交接人員工作壓力。
截至目前，宇視已成功服務于中國人民銀行、中國農業銀行、中國建設銀行、中國郵儲銀行、中國工商銀行等銀行網點與機房、大樓項目，用AI、大數據、邊緣計算等新技術，不斷探索開啟現代金融技術防范工程新方式，深耕細分場景，守護安全美好生活。
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