观点 | 构建智慧安防体系，服务金融高效发展——中国农业银行打造企业级智慧安全管理平台

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中国农业银行安全保卫部总经理    杨国月

当前，大数据、人工智能、云计算等新技术日臻成熟，与金融行业融合度不断加深，已经渗透到从业务营销、产品设计到风险控制、安全管理等各个场景。2019年以来，中国农业银行推行数字化转型战略，成效显著。作为全行战略转型重点部门，农总行安全保卫部全力打造企业级智慧安全管理平台，构建全行统一智慧安防体系，逐步实现“平台、技术、场景、数据”四轮驱动，不断提升安防基础工作科技化水平，为全行业务转型发展提供现代化的安全支持、保障、服务能力。

打破系统竖井，建设企业级智慧安全管理平台

1.由安防到管理的正向探索。传统安防平台紧密围绕公安部GA38标准，建设视频监控、报警、门禁、语音对讲四大模块，依托营业机构本地部署的前端安防设备，构建远程监控中心管理平台。2010年，农业银行率先在金融同业中实现视频监控等四大模块大联网，建立了360座远程视频监控中心。但是，安全保卫人防为主的被动轮巡局面仍未彻底改观，安全管理基础数据缺失、过程管理缺位、技术应用落后的问题仍然较为突出，基层行“减负增效”呼声强烈。如何让安全平台更具智慧，以更强大的功能服务基层工作实际，必然要自我革命。2019年开始，农业银行安保部探索建设企业级智慧安全管理平台，运用大数据和云计算技术，逐步从专业安防转向全面安全管理。

2.企业级平台必须打破竖井。伴随视频监控联网、智能行为分析、运钞电子交接、电气火灾监测、楼宇消安一体化等项目投产，农行科技安保体系系统初步建成，但是距离企业级智慧安全管理平台仍有差距。一方面，企业级平台需要整体架构设计，基于外部法规、GA38、监管要求等一事一议建设的科技系统虽能发挥效用，却亟待顶层设计、总体规划、统筹整合；另一方面，视频存储与调阅、简单逻辑的报警、非标准的音视频等不能满足商业银行安全管理和场景金融需求，人、物、事件、业务等线下信息迫切需要智能技术的淬炼转变为有用的安全大数据，海量的安防设备和实体设施也迫切需要实现自动化管理与自我监控。可以说，科技安保系统“打破竖井”“做好减法”的时代已经到来。让人的行为有过程监控、物理实体有自我感知、声音视频可计算应用，实现安防大数据标准化、可视化，在实现高效安全管理的同时，进一步解放人、赋能业务发展，这就是农业银行打造“金智云鼎”智慧安全管理平台的目的和初衷。

3.智慧安全管理的1+N新模式。“1”就是一个平台，即总行在全行建设统一的企业级智慧安全管理平台，实现“端—边—云”统一架构，利用边缘计算和分布式集群部署构建统一的物联网平台、搭建安防大数据湖，实现在N个系统或模块之上的数据汇聚与统一管理；N代表系统或模块，具有可拓展性，也符合系统应用建设的历史过程。目前，农行现有的应用模块包括：履职、音视频、智能分析、物联、电气火灾等。具体来看，履职模块是用数字化手段实现各级安保人员履职尽责监管，以实现真实的过程管理；音视频模块基本功能是非结构化原始数据调用，根据业务需求提供客户端支持；智能分析模块利用边缘计算能力对音视频数据做结构化处理，服务安全、风控、营销、服务等各金融场景；物联模块和电气火灾模块是利用各种物联感知探测器对建筑物实体进行智能监测、数据分析和实时预警，同时物联网主机及网关具有边缘计算能力，自动监测前端设备运行状态。

推广边缘计算，构建智慧安防技术架构与体系

1.边缘计算带来的契机。得益于芯片技术进步，边缘计算长足发展，对海量视频数据分析成为可能。目前，边缘计算实现上主要分为两种，一种是端边结合模式，如算法摄像机、行为分析仪等；另一种是独立边缘盒子模式，如分析比对主机或智能网关。无论哪种模式，均是在前端设备与数据交换机之间增加了计算能力，利用智能算法来分析人的行为、事件、轨迹及设备状态，都是对原有传统安防架构的颠覆。在边缘计算技术基础上，金融领域物联网、人工智能、大数据等技术应用场景更加广阔，实现了模型定制、AI自学习、数据叠加分析等功能，覆盖身份识别、行为分析、业务识别和风险管理等领域，提高了安防设备的智能化水平。单就视频监控而言，边缘计算实现的智能化是对感知数据进行融合、分析和处理，并与业务流程集成主动做出响应，实现从“看得清”向“看得懂”转变，并且将安全防范从事后分析转变成事前预防和事中控制，极大地提高了安防平台服务金融业务的能力。

2.“端—边—云”的架构设计。边缘计算的深度推广和应用造就了金融安防的“端—边—云”架构。农业银行加强智慧安全管理平台整体架构设计，加大了边缘计算设备投放力度，以提升前端安防设备的智能性和算力，深度挖掘视频和语音大数据，形成“端—边—云”的扁平化智慧安防架构和体系。同时，为了确保“端—边—云”架构平稳运行，关键设备之间的网络传输能力也需要补强和提升，5G技术恰恰大大弥补了数据传输面临的带宽和速度局限性，LoRa无线传输技术有效解决远距离、低功耗传输需求，云存储技术解决了关键视频数据和特征数据的存储和管理问题，区块链技术则用来解决数据并发安全问题。这些技术的整合应用为视频数据结构化和多维信息叠加使用创造了场景，基于上述技术的应用，运钞交接全过程的人员身份、定位、物品、车辆等多维度数据就可以全流程追踪、认证与信息共享，同时在消除数据孤岛、防范信息泄露、维护系统安全稳定方面发挥效用。

深挖场景应用，强化智慧安防服务金融发展能力

1.智能安防场景应用。通过智能分析设备和安保视频大数据，分析自助银行客户服务区安全情况，及时预警处置暴力侵害、火焰等异常行为和情况；分析自助设备加钞间合规进入和人员行为情况，如单人加钞、违规进入、逗留过久、镜头异常告警等，及时向管理人员预警提示加配钞违规行为等。

2.智能风控场景应用。借助前端智能设备、安保视频和人员信息大数据，系统可自动进行合规与风控侦测预警，实时识别进入营业网点的重点关注人员，如黑名单人员告警、踩点人员告警、疑似外部销售人员告警，智能判断关键区域岗位隔离情况等。向营业网点员工手持终端推送相关信息，强化业务风险精准防控；支持后督平台识别重点业务柜面异常操作；识别违反防疫要求行为或人员聚集状态。

3.智能服务场景应用。通过智能分析设备和安保视频大数据，在依法合规的前提下，实现网点客流分析、区域热度/群体动线分析、同行人分析、员工言行分析等，分析每日到客数量，客户在营业网点行为轨迹和聚类情况，员工服务行为形象等，智能判断营业场所业务分区和劳动组合有效性，判断客户业务关注点，进一步优化营业网点布局、人员配备、客户服务。

4.智能营销场景应用。借助营业网点算法摄像机及场景智能化分析系统，在依法合规前提下，对进入营业网点的客户进行快速智能识别，网点可自动进行迎宾点位人数统计、营业区域人流变化等，还可对营业网点客户所在区位信息、动线进行智能分析，并实时推送至厅堂人员手持移动终端，实现精准营销和个性化服务，并对网点营销服务做智能分析。

5.减负增效场景应用。运用大数据和物联网技术，对全行安全管理的基础数据、履职行为、运维保障等情况进行自动化的“动态监测、实时提醒、跟踪评价”，实现替代和辅助80%的人工安全履职事项，为营业网点每人每日节约30分钟；同时自动监测安防设备运行状态，掌握辖内机构安全管理全貌，感知异常安全隐患预警，释放农行员工劳动力，实现设备商、工程商维保服务闭环管理。

积累数据资产，提高安防大数据综合运用水平

1.逐步积累底层有效数据。数据是信息化的核心，数据资产化是走向智能化的关键。农业银行智慧安防体系具有显著的平台特征，系统脉络覆盖全行实体领域，具备广泛采集海量数据的能力，为大数据分析奠定了良好基础。充分运用智慧安全管理平台各子系统或子模块功能，汇聚安防设备、音视频资源、预警事件、实体状态、灾害事故等内外部信息，大力提升数据规模，提高数据结构化水平，把数据标签化、资产化、价值化，建设企业级安保数据集市，让数据资产可持续、可应用、能共享。

2.严格把控数据质量和标准。在数字化转型进程中，数据质量是数据之根本，大数据分析和应用必须建立在高质量、可用、可靠的数据基础之上，否则无疑会与我们的战略目标背道而驰。一是运用先进的深度学习技术、借助高性能硬件平台，实现视频结构化算法，例如对视频画面中的目标进行结构化信息提取，输出人体、行为、车辆相关属性信息及建模特征信息，统一数据字典和管理标签。二是数据的一致性、可信性和准确性对于管理决策至关重要，强化系统间数据互通，打破数据壁垒，避免形成数据孤岛，要进一步规范数据对接标准，构建统一数据模型，建立全域数据视图，持续保证数据有效可信。

3.依法合规应用和管理数据。由于监管合规关注度增强、个人信息主体对信息保护意识度的提升、《个人信息保护法》等一系列法律法规的出台促使金融业数据安全及隐私保护尤为迫切。面对安全管理的高标准、严要求，一方面要在进一步强化个人信息保护的基础上，划定红线，明确原则，审慎授权，提升内外部风险的甄别、防范和化解能力。另一方面要注重防范数据合规使用风险，完善数据合规使用标准，纵观数据采集、存储、处理、分析等重要环节，建立覆盖全生命周期的数据治理和安全管理体系，加强制度建设和数据应用教育培训，切实保护安防大数据合规使用。

（栏目编辑：张丽霞）

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