金融是与安全密切相关的领域之一。对于安全人员来说，财务安全是金矿。在安全行业中，金融安全是“富人，有钱人，金钻贵宾和土豪”的代名词。金融的核心需求是风险控制。银行和其他金融机构一直迫切需要安全有效的安全预防计划。在人工智能和信息技术的全面革命下，对金融安全的需求在不断增长，公司需要使用AI来建立智能的安全和防御系统。 2017年，中国农业银行在全国范围内采用了人脸识别技术，这是一种AI安全应用程序。通过刷脸取钱，将脸部识别从实验室转移到应用程序，这也使安全公司可以看到金融部门对安全升级的需求。随着信息技术的不断发展和对金融安全管理要求的加深，传统的“视频观看，监视”技术日益成熟。安全设备不再能够满足日益复杂的财务安全需求。迫切需要建立一个智能的，信息化的，网络化的，集成的金融安全系统。接下来，安全公司的财务安全需求将从信息技术和数据融合应用两个方面构建计划，并充分利用识别认证，深度学习智能分析和大屏幕可视化等先进技术来链接防盗警报，识别终端，访问控制，停车场管理等子系统可实现深入的数据挖掘，网络互连和预警，并提高了完善的银行安全管理水平。在过去的两年中，海康威视，大华股份有限公司等安全公司也感受到了金融情报升级带来的商机，并针对实际的金融应用场景推出了更为详细和升级的金融安全网络系统。 2018年4月，海康威视在杭州举行的2018年AI Cloud生态国际峰会的金融峰会论坛上，向海康威视正式发布了专用于金融领域的边缘域设备-海康金融的``Smart Eyes''设备。多机合一的机器，而将AI应用于智能插座则令人怀疑。人员调查，自助银行异常数据收集，软件平台安全集成预警，AI值班自动化等。8月初，大华推出了“猫头鹰”无人机。基于SOA架构的集成业务安全预防和控制平台，该平台集成了安全和消费者链接，部署和撤防监督，旅客流量统计，人脸识别，自助银行智能预防，防护舱管理和库房远程授权，智能操作与维护检查，统计分析和其他银行服务相集成。从新的安全产品的介绍中可以看出，安全产品的应用不仅具有传统的安全意义，而且还具有非物理性的应用，例如通过大量分析用户消费，财富管理和贷款行为。数据和库房AGV的智能调度，并实施异地贷款后检查。值得注意的是，新的金融安全时代需要考虑安全性，易用性和成本这三个要素。下面以银行面部识别认证为例。由于银行的特殊性，人脸识别错误率的容忍度很低。这要求面部识别认证“优选不知道某事，不要错误地识别一个人”。准确性是最重要的。其次，人脸识别认证的识别速度不能低，触发业务时需要快速响应。此外，人脸识别认证过程不应太繁琐，否则会直接影响用户体验，因此在设计之初就应考虑用户交易的便利性。为了解决上述问题，安全公司还必须考虑时间，人力，资本等方面的成本，并且需要将它们控制在一定范围内以确保获利。结论：一般来说，安全公司不能用旧的眼光看待金融安全。用旧的惯例和盲目地思考很难在新常态下把握金融安全的痛点，并且很难满足需求，并且这将是“不可接受的”。 ，患有“适应症”。