自AI開始全面滲透安防行業后，安防的邊界，也就變得愈加模糊。而攝像機的身份，猶如手機從通信器材升級為線上互聯網入口一樣，隨之突變為線下數據收集的入口。與此同時，作為人工智能的重要應用場景，金融服務行業的規則在也發生了改變。

在此背景下，傳統金融機構與AI安防公司共同參與，構建起了更大范圍的高性能動態生態系統。也因此，金融機構與AI安防公司之間將形成一種深層次的信任與合作關系，提升金融公司的商業效能。

AI安防技術多方面賦能金融

現在各大科技公司的人臉識別技術已經走向了成熟，并且已經有不少技術應用在金融相關行業。不少銀行的辦公區域就是利用人臉識別技術甄別人員身份，以此來確定有沒有外部人員進到銀行辦公區域內部。視頻監控系統也成為了金庫門的第三把鎖，金融行業用戶可以通過視頻核對入庫人員身份，進行“遠程授權”，實現現場無人值守，降低內控風險的同時減少了非法入侵時人員的傷亡。

隨著對金融安防管理要求越來越高，AI安防不僅需要滿足安全防范的功能，還要滿足對金融機構各個日常經營業務管理的需求。例如，在智慧風控領域，大數據、人臉識別、聲紋識別等技術也以一種強勢的姿態入局。目前已經有許多安防企業推出集合前端生物識別平臺+政務特征數據平臺+第三方數據云的平臺，有利于銀行留存用戶圖像等信息，打通生物特征、身份信息、數據信息不對稱的壁壘。

此外，云計算、云存儲等技術在金融安防行業已經成功應用，例如在銀行大樓監控項目，金庫項目中“私有云平臺”的項目逐漸增多，云技術已經不再是空中樓閣。

推動金融行業邁入全面智慧化時代

隨著全行聯網的逐步實現帶來的海量數據匯聚，安防系統與業務系統融合的業務需求不斷凸顯，安防管理水平要求的不斷提高，同時視頻結構化技術的逐步成熟，大數據應用會在出金融安防行業逐步出現，將幫助金融行業管理決策從“經驗依賴”轉向“數據依據”，最終數據的有效利用將催生出很多新的關于金融行業的智能應用。

在當下智慧銀行的建設大背景下，金融安防企業可以在可視化技術、生物識別技術、語音技術、大屏顯示技術、智能分析技術、RFID無線射頻技術等方面提供支撐，助力金融行業走向智慧銀行階段。

結語：總的來說，近幾年有許多安防企業都在推動金融行業智慧化發展的過程中表現出革新能力與創造能力，構建了各自的生態體系，并在賦能產業應用中實現了初步效果。未來，AI安防行業將以金融用戶業務管理需求為導向，把安防系統與業務管理系統深度整合，實現金融安防系統與業務系統的無縫對接。