边缘计算在银行智慧网点的应用及挑战分析

想了解更多相关内容，可以下载报告《银行业大规模异构边缘节点管理实践指南》查看，以下内容都是根据该报告总结的，仅供参考。

农行初步实现基于边缘计算的智慧网点场景，通过利用现有安保摄像头，引入边缘计算、人工智能技术对农行网点和金库进行视频识别分析，通过视频监控自动识别违规行为，代替“人盯人”防控，有效提升网点和金库场所智慧管理水平，推进网点数字化战略转型。目前农行从智慧风控、智慧管理、智慧服务、智慧金库四个方面，将边缘计算应用于超柜代客操作、三方人员驻点、特殊客户关怀、加钞间行为监测和管库员虚假轮岗等监控场景。初步搭建起了数据实时更新、实时预警、事后核查、数据披露的全业务链路，通过金融科技应用降低网点操作风险，助力运营管理决策，加强金库风险防控，为后续的边缘计算体系建设乃至智慧网点能力输出打下坚实基础。

农行探索物联网、边缘计算与业务系统互联，实现了十余个智慧网点业务应用场景，在多个省份、三十余个网点试点并取得良好业务效果。实现客户活动区域检测、超柜代客操作、加钞间行为监测、窗口工作状态检测等网点业务应用场景智慧识别，平均准确率达85%。实现异常入侵检测、环境火焰检测、金库异常行为检测等安防及风控场景智能识别，平均准确率达 90%以上。

农行边缘计算体系建设作为云端计算的有力补充，将计算前移至网点端，为智能化转型提供算力支持，提升了现场服务和管理水平。边缘计算体系建设以边缘计算、云计算和人工智能为技术手段，以网点智能管理为推手、以视觉分析为落脚点，构建出面向网点运营、安防、风控、营销等多领域、多场景的智慧银行新模式。为银行不断丰富的智慧新金融夯实基础，一方面有效辅助大堂经理和内勤行长对厅堂出现的情况进行及时处理，减轻内勤行长现场管理压力，提升网点柜员工作效率，极大的提升了用户体验；另一方面实现对营业网点、自助银行、金库等机构的安防智能化升级，辅助预警各类风险事件及异常行为，强化风险防控能力，同时支持各地“平安城市”、“雪亮工程”建设，为社会治安防控作出积极贡献。

随着银行业数字化转型进程加速，网点端进行数据处理的需求急剧增加，智慧网点建设迫在眉睫，边缘计算体系能够以生物识别、物联网、人工智能等技术为基础推动智慧网点场景实现，进一步扩大数据智能分析应用，满足运营、安防、营销、风控的智慧化需求，但银行在大规模异构边缘节点管理实践中仍然面临下述挑战：

一是资源共享。传统云计算中的资源都是集中式的管理，难以支持大规模的网点需求，且大多数的边缘计算技术并未考虑到边缘节点池化的问题。真实场景需求中，资源算力的共享、总体效率的提升也是不可忽视的一个关键需求，如何实现边缘侧的算力池化、节点池化能力，是未来银行边缘计算体系建设的一个核心诉求。

二是虚拟化技术。聚焦于边缘计算技术的解决方案通常不会专注边缘设备上的具体业务域，而实际的边缘计算场景往往涉及到多套应用在同一设备上的切换或并行，为了方便资源的有效管理，边缘计算需要虚拟化技术的支持。如何打破虚拟机和容器的规则与界线，实现边侧 GPU、NPU 等推理资源的虚拟化以及虚拟资源的按需分配，也是一大挑战。

三是多主体管理。边缘计算服务提供商往往只考虑单一主体管理整个边缘计算体系下的所有资源、设备，但实际场景中边缘计算各部分往往被不同的主体所管理和控制，比如用户控制终端设备、网络基础设施提供商控制路由器、应用服务供应商控制边缘服务器与内容传输网络。实现灵活的多主体资源管理、合理租户权限分配划分，是一个富有挑战性的问题。

四是编程模型。边缘计算资源动态、异构与分散的特性带来了应用程序的开发困难。为减少应用的开发难度，需要制定一套可以适应多种架构、多种操作系统、多种图形计算设备等多维度的统一应用标准。