金融安防 | 智能视频分析技术助力精细化管理

文/中国民生银行上海分行 李强 李艳月 尚晓东

智能视频分析技术是一种利用计算机视觉、深度学习和人工智能等手段，自动从视频数据中提取、分析并理解成有价值信息的新型技术。根据《2021全球视频智能分析技术方案研究报告》显示，全球视频智能分析市场正呈现出强劲的增长势头，预计未来几年内的年复合增长率将保持在15%以上。近年来，该技术在银行安防管理领域取得了显著进展，不仅实现了实时监控与预警，其强大的数据分析能力更是银行管理优化的重要工具。通过对海量监控数据的深度分析和挖掘，银行可以洞察不同时间段、不同区域的安防需求变化，科学调整安保资源配置，实现精细化管理。本文将以民生银行上海分行为例，探讨智能视频分析技术在银行安防管理的应用效果。

银行安防视频监控及管理现状

根据监管要求及实际需要，监控摄像头、视频采集卡、硬盘录像机（DVR）和监视器很早就被广泛用于银行网点、ATM机和金库等场所。各银行建立视频监控中心，通过集中化管理平台实现从分行到支行网点的远程视频监控。监控管理主要依靠监控中心值班员7×24小时人工值守，连续观看视频图像并判断摄像机图像质量和监控现场是否正常。

存在的弊端：一是值班人员人为因素导致漏报或误报，无法及时发现和处理异常事件；二是值班人员长时间盯着屏幕，容易疲劳和注意力分散，导致监控效率低下；三是夜间或低光环境下监控视频效果不佳，增加了人工查看视频内容的难度；四是远程监控发现问题后，难以实现多系统联动应急处理。

如何充分利用现有监控视频平台和数据流资源，实现对视频中对象、行为、事件等的识别、分类、分析和预警，让视频产生更大的安防管理价值，已成为各银行探索智能视频安防管理的必然趋势。

银行智能视频分析的应用场景

智能视频分析技术通过深度学习的人工智能技术与计算机视觉技术相结合，通过对网点采集的视频数据进行结构化的分析和事件化的处理，形成一套完整的智能化识别体系。尤其在安保条线，充分利用智能技术监测打砸纵火、人员尾随、加装侧录设备、黏贴欺诈广告等重大风险事件，以及自助服务区、金库、钞车停靠位置等需重点监守区域，替代监控中心人工盯屏，发现问题更智能，为集中视频监控、压降人力成本提供支撑。将智能监测方式变被动值守为主动预警，快速锁定事件并自动预警，为银行安防管理提供了新的解决方案。前期，民生银行上海分行经过深入探讨和多次测试，上线了“案件及风险事件监测模块、内部人员违规行为监测模块和安防设施监测模块”，分别对网点环境、安防设施完善、员工履职、遭遇破坏、不按规定落实等不同场景进行监测，各类“异常场景”经过后台分类汇总，分别分发给相关管理部门处理。以下主要对用于安防类的4类监测场景进行举例（见图1）。

图1 智能视频分析的应用场景

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1. 环境目标监测类场景

摄像机遮挡监测。智能视频分析技术监测到画面变黑或花屏，系统会立即发出告警，分行监控中心值班人员收到后通知支行网点现场查看或进行维修。

自助设备监测。智能视频分析技术全面监控银行自助设备及人员行为（试点的5家支行网点），包括遗弃物监测、出钞口异常监测、键盘篡改监测、一米线尾随、人员长时间徘徊等。例如，当监测到自助设备附近有遗弃物或出钞口异常时，或监测到潜在危险行为时，系统会自动发出告警（自定义报警类型和报警级别），提醒安保人员及时处理，同时根据需要将报警信息传送给监控中心，有效提升了自助银行的安防能力。

银行环境监测。智能视频分析技术实时监测银行中的重要部位和设备是否处于正常状态。例如，在营业前和营业终时间段内网点大门门闸未放下、消防通道等重点区域存在大件物品、人员进入加钞间长时间门未锁闭等情况时则发出告警提示。

2. 人脸识别类场景

人员面部验证监控。通过智能人脸识别技术，对进入银行的员工和用户进行身份验证和跟踪，及时发现可疑人员，从而提高安全性并减少潜在的欺诈行为。例如，系统识别出戴口罩或头盔等遮挡面部特征的异常行为时，将做出现场语音提示，若取款人在设定时间内仍没有抬头或取下面部遮挡物，系统会自动向监控中心人员发出告警。

离行式自助设备监控。对离行式自助设备出钞口和取款人员的面部特征进行监控分析，可以判断操作人员是否在办理正常业务，还可以识别是否存在异常人员。

后台加钞间入侵监测。对进入后台加钞间的人员进行监测，确保只有授权人员才能进入加钞区域，当监测到未经授权的人员进入时，系统会自动向监控中心发出告警。

3. 人员行为分析类场景

押运行为监测。智能视频分析技术实时监测押运行为的整个流程，将多个监控画面动态整合，按押运路径同时呈现在画面上，对安保人员押运环境检查、押运车辆号牌核对、库箱运送行为等进行监测。如出现押运员未戴头盔等护具、运钞车未停靠指定位置、款箱在现金区外逗留等候、运钞车停靠范围内出现其他物体等异常情况，系统会及时触发告警。

破坏行为监测。智能视频分析技术监测到自助银行内发生暴力敲击、打砸自助设备等破坏行为时发出告警，有助于迅速响应突发事件，保护客户和员工的安全。

异常行为监测。智能视频分析技术不仅能够处理和分析视频图像，还能理解图像内容的语义。例如，可以识别出徘徊、奔跑、打斗等特定行为并进行预警，从而在潜在威胁发生之前采取预防措施（这种多层次的智能分析能力是传统监控系统所不具备的）。

4. 远程应急处置类场景

报警联动。通过视频监控联网系统，实现对银行各区域的全方位监控，具备智能报警功能，能够自动识别异常行为并发出警报，同时支持远程报警通知，确保迅速响应。

联网平台智能化。通过应用智能视频分析技术，将对讲系统、门禁系统等相关子系统融合，实现主动、实时监控，及时处理有威胁的突发性事件。例如，系统识别出自助设备前出现打砸异常行为时，根据风险事件等级，第一时间启动现场提示语音、警示灯闪烁、联动前端门禁锁闭等，做到早期的侦测和防范（详见表）。

表 自助银行风险事件应急处置

传统安防视频改智能视频分析系统需增加设备

前端：利用银行网点现有数字摄像机、网络，在每家网点增加一台“边缘计算盒子”，对接NVR进行实时视频分析（不占用网络资源）。

后台：在分行监控中心增加“智能预警管控平台”，对各“边缘计算盒子”发现的问题进行汇总、分析，识别异常行为，并触发报警系统。

应用：银行根据“监测模块”的不同需要，将现场获取的“异常场景”，分别传输给运营管理部、零售金融部和安全保卫部。各部门针对系统自动推送的异常场景，进行相应的管理、管控和处置。具体如图2所示。

图2 智能视频分析的拓扑图

银行智能视频分析在安防管理上的优势

通过民生银行上海分行智能视频分析系统上线后形成的数据看，智能视频分析系统对“提高安保管理效率、提升安防管理能力、强化内部人员行为规范化管理”等方面有明显提升。

一是从人工监控到智能识别。传统的银行安防视频监控主要依赖人工现场或回看监控视频，效率低且容易出现疏漏。通过视频智能分析技术，银行可实现对异常情况的智能识别和现场管控，这种转变大大提高了监控的准确性和及时性，减少了对人工监控的依赖。

二是从单一功能到多功能集成。智能视频分析技术使银行安防系统从单一的监控功能发展到集成多种功能的综合系统。通过集成视频监控、门禁控制、报警系统等，银行可以实现多系统的集中管理和联动控制，提升整体安防处置能力。

三是从被动响应到主动预警。传统的安防系统通常是在事件发生后进行响应，而视频智能分析技术可以实现主动预警。一旦监测到异常情况，系统能够立即发出警报，并通过人脸识别、车牌识别、行为分析等技术迅速锁定目标信息，为后续的应急处理提供精准数据支持，这种主动预警机制能够有效地将潜在风险扼杀于萌芽状态。

四是从分散管理到集中化、数字化管理。智能视频分析促进了银行安防管理的集中化、数字化、流程化转型。通过建立一个覆盖全域的数据共享安防联网管理平台，银行能够实现对各类风险的预测、预警、预防和预控，制定不同级别的预警标准和响应预案，从而提升安防管理的监督效率。

五是从单一安全管理到泛安全管理。通过运用物联感知、视频+AI认知、大数据等技术，银行安防管理从传统的单一安全管理向泛安全管理转变。异常情况的识别从人工检查转向智能识别，现场管理向中心化、数字化、流程化管理发展。

综上所述，智能视频分析技术通过自动化处理和分析视频数据，显著提升了安防预警信息提取的效率和准确性，在银行安全管理中发挥了关键作用，这不仅有效解决了传统视频监控的局限性，而且在柜台、金库等合规操作行为监测方面，还将拓展更多“监控视频+”的应用场景，使海量监控视频数据产生更大的管理价值，为银行提供更加全面和智能化的安全保障。

（此文刊发于《金融电子化》2025年1月下半月刊）