技术应用 | 深化边缘计算应用，助力工行数字化转型

人民银行《金融科技发展规划（2022—2025年）》，明确提出布局先进高效的算力体系，围绕高频业务场景开发部署智能边缘计算节点，打造技术先进、规模适度的边缘计算能力，实现金融业务边缘侧数据的筛选、整合与处理，有效释放云端压力、快速响应用户需求，为金融数字化转型提供更为精准、高效的算力支持。工商银行加速全行数字化转型进程，践行“科技驱动、价值创造”理念，率先同业开展边缘计算技术研究、能力建设和应用创新工作，在风险防控、客户服务等领域的双录质检、网点非现场服务督导等多类场景中开展应用，业务处理效率和服务能力提升70%，有效提升金融服务质效能，先后荣获国金认证金融数字化能力成熟度评估最高档、信通院边缘AI优秀实践、亚洲银行家中国最佳物联网项目等奖项。

坚持科技引领，构建边缘计算创新应用技术能力

工商银行积极跟踪业界边缘计算技术发展动态，开展物联网端边云体系结构、关键技术、能力建设等探索研究，经过不断论证与实践，率先同业建成企业级端边云协同服务体系，形成涵盖资源、数据和智能等多维度的端边云协同核心能力，向用户提供可离线、低延迟、高灵活的边缘计算服务。目前，端边云协同服务体系已纳管边缘计算节点数超百个，沉淀代客操作检测、话术质检等近20项边缘智能原子服务，为金融领域各类边缘计算场景的快速落地提供技术支撑。

1.建立一体化的资源协同调度能力。按照“边端资源、云上统管”的模式，基于云原生边缘计算框架，构建一体化的边云资源协同调度和管理能力。边缘计算框架为边缘应用提供容器化部署环境，屏蔽不同设备硬件差异，边缘应用开发只需关注业务功能实现，无需关注边缘节点底层硬件差异，简化边缘应用的开发难度。同时，云端物联网平台通过对边缘网关、边缘一体机等边缘节点的纳管，实现对边缘节点的计算、存储、网络等资源的统一管理和调度，为边缘应用提供按需分配、弹性扩展、动态伸缩的资源调度服务，支撑业务创新场景的快速迭代上线。

2.打造边云协同的数据分析处理能力。遵循“就近存储、充分挖掘”的原则，构建边云协同的数据分析处理能力，对于低价值密度的源数据就近存储在边缘计算设备，有潜在价值的数据上云纳入数据湖统一存储和分析，充分挖掘银行非结构化数据富矿所蕴含的巨大价值。边缘节点主要负责现场/终端数据的采集，按照规则或数据模型对数据进行初步处理与分析，并将高业务价值的相关数据以及处理结果上传给云端；云端负责对海量、多源数据的汇聚融合分析，挖掘数据中蕴含的巨大价值，助力业务创新应用。

3.搭建边缘智能模型研发支撑能力。按照“云上训练、边端推理”的原则，基于行内物联网、人工智能、大数据等云端平台能力，搭建边缘智能模型研发生产流水线，降低边缘智能应用研发技术门槛，满足银行边缘智能应用场景的快速上线和推广需求。边缘/终端形成训练数据上传云端，云端基于数据标注、模型构建、模型训练与评估等工具快速构建专业领域模型，根据边缘节点的硬件条件和业务场景要求，利用模型转换压缩工具将云端构建的模型进行转换，得到边缘智能模型，然后将边缘智能模型推送到边缘部署，实现数据收集、模型训练、模型部署的全流程闭环。

践行创新驱动，推进边缘智能应用助力效能提升

边缘计算就近提供充足的计算能力，融合人工智能算法，在网络边缘侧提供边缘智能服务，满足金融行业数字化转型在实时响应、降低传输成本、挖掘非结构化数据等方面关键需求，为实时性和带宽要求较高的金融业务场景提供更好的支持，助力金融服务质效提升。

1.打造智能风控新模式，提升风险防控能力。运用边缘计算和计算机视觉技术，构建“AI辅助审查+人工复核”的风险智能管理新模式，实时无死角全方位监管网点业务交易和重点场所，对潜在风险进行及时预警与处置干预，保障金融服务全程安全合规。

以理财室双录质检为例，在网点边缘计算设备上部署视频分片服务和智能双录质检模型，按照“产品讲解、客户答复、动作操作、信息核对”等情景类型将录音录像划分若干个视频片段，针对视频每个片段进行语音识别、语义理解、证件检测、动作识别等处理，实时智能检测业务人员在营销过程中是否存在“误导性”表述内容或遗漏风险提示等情况，同步输出检测质量分析报告，判定本次营销过程是否合规。有效解决双录合规检查流程复杂、人工质检耗时耗力、标准不统一等痛点问题，将事后质检转变为事中质检，提升双录质检防控的时效性，保护客户合法权益。

以网点安防敏捷预警为例，基于边缘计算、可疑物品检测、网点异常事件检测等AI技术，实现网点7×24小时全天候安防视频实时分析，对自助银行、网点发生的人员摔倒、晕倒、睡觉、聚集、群体事件、电瓶车充电等异常行为进行鉴别，生成告警信息，提醒监控中心人员及时关注并妥善处置，有效避免事态恶化，由之前“事后取证”转变为“实时告警”，提升主动防控能力和案件处置效率。

2.创新线上线下协同服务模式，提升对客服务体验。融合应用音视频、视频智能分析等技术，将网点边缘计算打造成线上线下交互枢纽中心，强化线上线下连接服务，打通线上与线下渠道壁垒，构建线上调度线下、线下唤起线上的协同服务能力，满足网点实时、本地化业务服务需求，创新网点对客服务模式。

以网点伴随式服务为例，在边缘计算设备上，部署ReID、目标跟踪等视频分析服务，实现网点大堂内每个客户的等候时长，当出现客户等候时长超过阈值等情况出现时，立即发送通知消息给大堂客服经理，大堂客服经理忙时，通过手中Pad一键发出指令给大堂智能机器人，智能机器人根据指令信息立即前往客户所在位置，提供茶水、聊天等关怀服务，形成以大厅经理+智能机器人为核心的群体协同服务模式，助力打造更具科技感、未来感、温度感的金融服务体验。

以网点全息视频通话场景为例，基于边缘计算等技术，打造画质智能引擎，对音视频数据进行高保真压缩、还原等处理，实现视频画质超分辨率增强等功能。通过在网点与远程坐席之间架起全息视频通话通道，打破传统视频通话二维平面的局限，实现裸眼3D画面实时双向互动，为客户提供沉浸式“面对面”交流的全新体验。客户与线上远程业务专家进行全息视频通话时，边缘计算承载的全息舱应用，使得远程业务专家如同“坐”在客户面前一样，为客户提供专业的投资理财咨询、产品推荐、业务办理指导等金融服务，助力网点营销及服务提升。

3.构建网点运营管理新模式，提升智能运营水平。借助边缘计算和计算机视觉技术打造营业厅智能运营系统，通过在网点部署摄像头和边缘算力，实现对视频监控数据本地实时智能化分析，直观反映营业厅运营情况，有效提升网点管理精细化水平，推进网点各类资源合理化调度，释放人力资源，提高营销转化率。

以网点画像屏为例，基于网点边缘设备算力基础设施，综合应用目标检测、属性识别、轨迹跟踪等技术，对网点视频流进行实时分析处理，通过对到店客户进行性别、年龄等属性识别并及时推送给客服经理，为精准营销提供辅助手段，同时对到达网点内的客户进行轨迹追踪，实现网点客流量统计、客户停留时长分析、窗口实时排队人数和区域密度热力分析等功能，并将这些数据作为网点运营画像实时呈现给网点管理人员，帮助网点管理人员洞悉网点客流、区域人员出入、密度拥挤等情况，辅助进行业务流程优化，合理调整业务区域分布、自助设备摆放以及人员配备。

以网点非现场服务督导为例，应用跨镜跟踪、人体姿态估计等技术，对网点视频流进行边缘端本地化分析处理，实现对网点员工服务行为的智能督导检查，代替人工排查营业场所环境和服务过程中存在的问题，对代客操作、越权辅助指导、未满时营业等不合规行为实时主动识别，及时提醒网点进行优化改进，提升网点员工服务水平，进而提升客户体验和满意度。

未来展望

未来，工商银行将加强边缘计算行业标准、场景应用和金融生态等方面的深入探索，不断推动金融服务升级和业务模式变革，全面推进数字工行建设和边缘计算产业发展。

一是推动边缘计算应用标准建设，基于工行在边缘计算体系规划、路线选择、定制开发、应用适配等方面积累的成功实践经验，联合边缘计算产业各方，深入挖掘提炼标准化提案，扎实推动金融行业边缘计算应用标准制定工作，为边缘计算产业的健康发展奠定基础。二是拓展边缘计算应用，立足现状和金融业务未来发展需要，以端边云协同服务体系为基础，融合人工智能、物联网、音视频、机器人等技术，持续深化“边缘计算+”融合技术创新应用，进一步强化边缘计算在金融行业应用的深度和广度，推动金融服务提质增效。三是强化金融生态建设，围绕企业客户数字化转型过程中存在的问题，为企业客户提供“金融+科技”的一揽子综合服务方案，通过制定差异化服务策略为企业客户提供更加精准的数字化服务，促进企业高质量发展，进一步拓展金融生态圈。

（此文刊发于《金融电子化》2024年8月下半月刊）