2020年8月5日 机器视觉与计算机视觉技术

机器视觉如何改变金融服务

事实证明,在金融领域应用机器视觉不仅对企业有利,而且对一般消费者也有利。尽管这在5年前似乎遥不可及,但金融机构一直在使用先进技术开展业务。这些技术能够改进客户体验并减轻员工的工作负担。到2025年,全球机器视觉市场的年复合增长率预计将达到7.7%,达到182.4亿美元。然而,金融机构和消费者对机器视觉在金融领域的应用仍然存在一定程度的不确定性。

机器视觉在金融中的应用

机器学习正在缓慢但肯定地进入金融领域,各大银行已经在利用其易用性机制。它正在为自动化流程铺平道路,取代金融机构遵循的当前常规和重复做法。

目前,一个简单的KYC过程需要几个小时,使用机器视觉技术可以将其缩短到几分钟。许多大银行已经开始利用机器视觉技术来简化这一过程。例如,毕尔巴鄂Vizcaya Argentaria银行(BBVA)正在使用机器视觉进行KYC验证。顾客现在可以通过自拍或视频通话用智能手机开户。这种数字验证方法不需要手工验证。顾客可以在舒适的家中开立账户。这对银行来说也是一个双赢的局面,因为他们可以吸引更多的客户,利用节省下来的时间和人力资源来完成更重要的任务。

不断创新

在金融领域使用机器视觉最重要的好处之一是消除了我们对实物货币的依赖。机器视觉可以帮助银行取代传统的货币以及信用卡和借记卡。取而代之的是客户智能手机上一次性使用的数字代码。这一过程消除了携带实物卡的需要,提供了更好的安全性,并打击欺诈。2017年,富国银行(Wells Fargo)宣布,其13000台atm将在没有借记卡的情况下工作,代之以用户智能手机生成的代码。

苹果(Apple)、谷歌和三星(Samsung)等主要科技公司已经推出了他们的移动支付系统,这有助于摆脱携带实物卡的情况。它们以数字方式存储用户的卡片信息,并在销售点(POS)通过生物识别技术进行验证。虽然这些支付方式目前还不能完全消除我们对银行卡的依赖,但是机器视觉在金融领域的应用可以帮助我们在未来实现真正的数字社会。

机器视觉在金融领域的好处

机器视觉可以帮助消除目前由金融机构完成的文书工作,节省时间、资源和金钱。它可以用数字流程提供的服务取代金融部门使用的传统方法。使用数字方法可以更快更有效地开立新帐户和客户验证。它还有助于改进后端操作,后者目前非常耗时。

在今天这个时代,开立帐户这样的简单任务是很乏味的,因为客户验证过程需要几天甚至一周的时间。使用支持机器视觉的服务,这可以减少到几小时甚至几分钟。

机器视觉还可以帮助我们更接近一个真正的无纸无现金的未来,在这个未来,每笔交易都是在智能设备上数字化完成的。移动电话和智能手表等设备可以用来进行交易。这项技术的进一步改进可以带来这样一种情况,即即使没有数字代码,事务也可以完成。

客户的虹膜扫描等生物特征数据可用于验证客户并授权交易。这可以提高安全性并解决虹膜扫描难以复制时的隐私问题。银行诈骗的案例可以大大减少,为用户提供一个更安全的环境。这增加了客户对组织的信任,甚至可能有助于吸引新客户。

机器视觉还可以用于快速、准确地解决保险索赔问题,尤其是在汽车市场。使用机器视觉,人们可以评估损害的程度,并辨别出事故是不幸的还是有欺诈意图的。使用照相机有助于迅速和准确地核实索赔要求。在某些情况下,机器视觉可以在提供准确实时数据的同时,消除对人工检查人员的需求。保险公司可以从中获益良多,因为它消除了欺诈和虚假索赔的机会。

在金融领域应用机器视觉的挑战

尽管机器视觉可能对金融业有益,但它也并非没有局限性和挑战。消费者对使用机器视觉技术持怀疑态度,因为他们仍然更喜欢使用传统的纸笔方法来获得服务。消费者仍然习惯于传统的实践,因为数字服务刚刚开始进入工作实践。

消费者需要了解在不损害其私人数据的情况下有效使用数字服务的好处。银行应传递足够的信息,告知客户每项先进数字服务的注意事项。

银行诈骗有很多例子,罪犯利用信用卡信息骗取客户的钱。他们向他们发送垃圾邮件以获取他们的机密信息。这样的例子会让客户产生恐惧,他们会考虑采用其他数字服务,甚至继续使用现有的服务。如果银行不安全存储客户数据,那么客户数据可能会被泄露和利用。银行需要比骗子早一步或多一步,并采取严格的措施防止灾难的发生。

此外,研发软件和硬件的成本也很高,诈骗者无法轻易利用这些成本。需要投入大量的时间和资金来提供无缝和安全的用户体验。不是每个金融机构都有能力投资必要的资本和人力资源。只有当技术变得可以负担得起,小型机构才能在不显著影响运营成本的情况下为客户提供服务。

机器视觉在金融领域的应用可以大大减少欺骗客户和企业的欺诈行为。它将为银行在金融业创造巨大的机会,让它们在放弃繁琐程序的同时赢得客户的信任。这将帮助银行削减成本,节省时间,因为大多数服务将在几乎没有人为干预的情况下实现数字化。因此,考虑到计算机视觉的所有优点和局限性,如果能很好地实现这项技术,它的使用将会创造奇迹。

Banner
Related Posts

表面缺陷检测系统方案实施的七个步骤

2019年5月24日

2019年5月24日

表面缺陷检测系统主要以相机成像和图像处理技术为主,配置合适的相机和光源可以使被检测物体凸显表面缺陷或特征,使其检测系统能够实时、准确的对物体表面缺陷进行检测。

用于食品标签的光学字符识别(OCR)视觉系统

2019年4月24日

2019年4月24日

在食品制造工厂,系统需要从传送器中剔除带有错误打印数据代码的包装食品。虽然以前的系统运行还算正常,但它已经陈旧,原始软件开发的升级换代也无法得到支持。

新的视觉系统可以在传感器内计算,无需将信息转换成数字格式

2020年3月5日

2020年3月5日

研究人员开发了一种图像传感器阵列,它作为自己的人工神经网络,可以同时捕获和识别光学图像,无需将信息转换成数字格式即可快速处理信息。

机器视觉相机类型以及接口标准详解

2018年8月9日

2018年8月9日

随着成像技术的进步,相机及其接口的类型不断演变,以满足大量应用的需求。对于检测和分析至关重要的半导体,电子,生物技术,装配和制造行业中的机器视觉应用而言,使用最好的相机系统来完成手头的任务对于获得最佳图像质量至关重要。

基于线扫描相机的表面缺陷检测系统

2019年5月17日

2019年5月17日

表面缺陷检测系统也叫表面质量检测系统或者表面质量检测设备。应用的领域十分的广泛,我例举一下最主要的应用领域吧,钢铁冶金,有色金属加工,高精铜板带,铝板带,铝箔,不锈钢制造,电子材料,无纺布,织物,玻璃,纸张,薄膜。

基于计算机视觉和深度学习的智能缺陷检测

2019年9月4日

2019年9月4日

自亨利·福特首次引入装配线系统以来,质量控制一直是制造中的一个关键因素。其理念是,质量可以通过大规模生产流水线来实现,只要每个人在生产过程中各尽其责。从那时起,我们显然已经走了很长一段路。传统的装配线仍然以许多形式存在,尽管机器已经取代了许多手工过程。

机器视觉可以使用无线电波来穿透墙壁和黑暗

2019年10月10日

2019年10月10日

机器视觉有很强的识别能力。它具有超人的能力来识别人、脸和物体。它甚至可以识别许多不同的行为。

智能高光谱成像与食品安全的未来

2020年3月9日

2020年3月9日

智能高光谱成像技术有望快速准确地检测病原体、异物以及产品的新鲜度和损伤。

如何利用机器人视觉进行拣货作业

2019年4月27日

2019年4月27日

机器人进行拣货作业定义了不同的过程,在这些过程中机器人用于从箱子中拾取和放置货物。 Bin pick是机器人领域中棘手的机器人任务。但是,您不必使用复杂的解决方案来解决它。使用机器人视觉的拣选可以以简单的方式执行。

基于相机和激光传感器的车顶视觉检测系统

2019年4月24日

2019年4月24日

像多单元高速列车这样的现代轨道车辆需要定期进行检查维护,以确保最车辆的安全稳定运行,增加使用寿命并最大限度地减少列车的磨损

机器视觉模式匹配的基础:光源、相机、算法

2019年10月11日

2019年10月11日

机器视觉系统还需要能够发现和识别模式。任何机器视觉任务的第一步都是模式匹配,即根据形状属性(如边缘)的预期排列,在视场中定位目标。这个过程是如何工作的?

用于目标识别的自学习机器视觉系统

2019年7月8日

2019年7月8日

机器视觉是工业4.0,即工业物联网背景下高度自动化和无缝联网过程的关键技术。使用诸如深度学习之类的新的人工智能过程变得越来越重要。许多好处使这项技术具有吸引力,但同时它也有局限性。

研究人员开发了一种非侵入性果实成熟度检测方法

2019年6月25日

2019年6月25日

昆士兰的研究人员开发了一种新工具,可以在收获前评估芒果作物的成熟度,这可能会提高收获时间和果实质量。

深度学习在机器视觉中的应用与发展

2019年5月7日

2019年5月7日

在短短几年内,深度学习软件已经比任何传统算法可以更好地对图像进行分类处理,而且可能很快就可以超越人工检查。

3D视觉系统技术方案详解

2019年4月21日

2019年4月21日

近年来,随着芯片技术的发展以及相关软硬件系统的深入,视觉传感器得到了极为广泛的应用。社会越来越智能,可以使用人工智能和大数据技术将人们记录下来的图像智能地利用起来,而不是用一个个柜子将图像、视频束之高阁。

Comments
发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注