WiMi微美全息AI+全息AR金融提供視覺算法拼接

　　人工智能(AI)在金融領域已形成了一些AI場景，AI應用可以提高運營效率和用戶體驗，同時也可降低運營成本，實現可持續化的商業模式。人工智能在人臉識别、語音識别、手寫體識别、人證合一、行為識别、用戶畫像等方面的自動化能力可極大提高系統安全性，優化用戶體驗，降低風險，逐步推進前沿人工智能技術在金融行業應用。然而不管傳統金融領域還是新金融，現在都把金融科技放在非常重要的戰略高度。人工智能AI、大數據、雲計算、全息AR、生物識别以及正在興起的區塊鍊都在改善着金融效率。

　　在金融行業，布局AI已然是金融機構搶占下一個高地必須落子之處。當前，無論是傳統金融機構，還是出身于互聯網巨頭的金融科技公司，無一不為此投入重金進行戰略性布局，以搶占金融業未來的高地。不隻是互金公司，銀行對于金融科技的重視程度也是前所未有，在這場金融科技浪潮中也在着力布局，尤其是大中型銀行，對金融科技的投入并不比新金融領域少。

　　在國内，記者觀察到，銀行“砸錢”科技逐漸成為競争的硬實力指标。如在近年來銀行發布的年報中，“人工智能”“大數據”等成為技術投入的熱詞。據銀保監會統計，去年銀行對科技總投入同比增長13%，信息科技人員同比增長了近10%，部分股份制銀行科技人員同比增長超過20%，科技人員占比超過4%，增長近一倍。中國銀行業協會發布的2018年“陀螺”(GYROSCOPE)評價體系披露了各家銀行在金融科技方面的真實投入。上榜銀行的金融科技投入從此前普遍占總營收的1%升至2%，部分城商行金融科技投入占比達到了3%以上。據此粗略估算，銀行業整體在金融科技上的投入一年就近千億元。

　　大多數銀行已經進行了新科技金融的轉型，個人業務可實現機器辦理，複雜業務也可通過視頻系統提供遠程櫃員咨詢服務。無人化的實現，背後依靠的是生物識别、語音識别、數據挖掘、機器人、VR、AR、全息投影等技術的集合。大數據、雲計算、AI、、區塊鍊、生物識别、活體檢測等與金融相關的技術，以及銀行底層的交易系統、支撐業務的IT構建等，現在的銀行系統都在涉獵，在具體的技術布局上與互聯網系的金融科技公司差别不大。

　　金融科技的出現，使得普惠金融成為可能，讓普羅大衆都能享受到平等、有尊嚴的金融服務，人工智能技術應用至金融領域可極大地提升服務效率。同時通過科技創新，相關數據的使用可更加規範，用戶隐私也可得到保護，為金融行業的監管和審查供了更加高效的流程。未來的行業格局，會是金融科技公司向銀行賣技術賣服務，銀行自己也做金融技術，也從外部購買金融科技服務。所以，現在的大中小銀行基本都與金融科技公司建立了戰略合作關系。

　　以人臉識别為代表的科技技術早已成為金融行業的寵兒，但随着時代的發展，金融市場場景化應用愈加多樣化和複雜化，單純的金融網點已不能滿足客戶需求，提供随時随地、随心随需的金融服務才能立于不敗之地。微美全息針對金融領域推出全新的應用方案，高仿真AI視覺，全息化融入金融領域的AI算法拼接，多維度服務于金融業務。

　　今年以來，伴随着移動互聯網紅利逐漸消失，當前貿易形勢下，所有人都在尋找新的經濟和科技增長點。經過幾年高速發展日趨成熟的AI産業，逐漸成為新一輪科技革命的核心驅動力，不僅對新産品新技術進步産生新的想象空間，更成為産業智能化升級不可或缺的強力助推器。移動互聯網和人臉識别等新技術的應用，使金融服務自然融入用戶的經濟生态圈和生活圈。微美全息全新的AI視覺”人臉技術“，如何有效解決照片、視頻等防僞性問題。微美全息臉識别技術不斷将算法疊代升級，其目的在于保證識别率更快的情況下，追求拒真率、誤判率不變或是安全系數更高。相信随着提高人臉識别安全性與準确性的技術的日益成熟，人臉識别将在金融行業發揮出更大的作用。

　　此外，微美全息AI視覺應用場景非常廣泛，包括櫃台、自助、遠程集中和外出展業等。随着未來金融業務線上化比重持續地上升，視頻交互場景的需求将進一步擴大，以AI視覺識别為代表的金融場景解決方案是一個很好的切入點。通過AI視覺識别系統等一些列解決方案，場景化能積累大量經過标注的運算數據，可對人工智能圖像技術進行開發并“反哺”解決方案的優化，形成場景技術閉環。特别是表情、微表情識别技術，将可用于反欺詐、營銷等等場景的解決方案。

　　微美全息WIMI全息雲線上廣告推出以來，在技術輸出中不斷疊代，WIMI全息雲互聯網廣告覆蓋的範圍也正變得越來越廣，汽車、金融、地産、餐飲、家居、快銷等行業都有廣告案例。金融與科技的深度融合不斷加速。在不同的應用場景下，需要的生物識别技術也不盡相同。單一的生物識别難以滿足未來多樣化的需求，微美全息多模态生物識别或将成為金融科技未來趨勢。

　　全息面部變化技術基于全息3D圖層替換技術，包括基于AI的圖像識别和動态融合處理技術，實時跟蹤圖像以及用其他面部替換面部。該技術取代視頻幀中的人臉，合成視頻并添加原始音頻。微美已經在全息AR插件廣告應用中驗證了這些技術模塊，并将繼續開發和升級這些技術模塊。微美相信這項技術将為名人廣告，電影發行和直播視頻流等應用帶來新的業務增長。

　　全息行業是典型的高技術服務業，每一次的技術創新和技術進步都會持續推動行業發展。對于WIMI微美全息雲而言，計算機設備的日新月異，智能化、網絡化、數字化水平的提高，系統軟硬件的更新換代、數據庫技術和中間件技術的推陳出新，新的開發平台和設計思想的日益湧現，都在某種程度上不斷提高WIMI微美全息雲的服務與技術水平。技術的提高推動了AR全息行業的服務不斷升級，AR全息呈現形式不斷的疊代也豐富了全息視覺傳達的表現形式，更好的滿足客戶的個性化需求。此外，近年來随着網絡帶寬的迅速擴大和5G網絡的逐步商業普及，數字内容傳播速度加快，各種高品質全息内容在移動端的應用将會更加廣泛，高品質的内容又可有效提升客戶的體驗度。

　　王強博士作為AI金融專場的收官嘉賓指出未來計算機視角研究要從客觀感覺和主觀感知兩個方向共同入手，加強在圖像認知層面的理論與研究突破。計算機視覺發展40年，進度一直受限。王強認為其主要原因一是傳感器的能力，二是面對高維算力，三是3-D攝像機大規模應用，四是柔性姿态的估計能力以及合成圖像細粒度與泛化能力沖突問題。三維視覺端的場景之一是三維人臉識别，這一領域當然也面臨着很多挑戰。一是柔性姿态的變化大幅降低識别率，二是樣本庫問題難以實現離線大規模學習，三是終端芯片的算力不夠，這些挑戰也為三維人臉識别在金融交易領域的剛性應用帶來了阻礙。在金融交易這樣高标準嚴要求的行業，人臉識别的準确率必須高于99.9%，而現在的技術尚未能達到這樣的要求。

　　我們相信，未來随着更多企業、學者的加入，用自己積澱的數據與技術實力，共同構建一個更安全、更高效的AI大數據生态，最終反哺自身的業務，實現産業升級。這或許就是AI生态的下一站。