金融服务中的图像技术 - 金融

2020-01-14 16:04:36
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图像都是普遍和强大的,他们不能轻易复制。人脑根据视觉媒介来解释周围的环境。

由于计算机处理数据(位和字节),缺乏通过图像区分和处理信息的能力一直是计算机技术的一个主要缺点。在解释图像时,计算机必须像人类的头脑一样工作。

与人工智能相关的视觉技术的发展为解释视觉上可用的数据提供了方向,从而预示着计算机辅助决策的新机遇。

国防和医疗行业是最早采用图像技术的行业之一,因为这些部门利用了大量的图像数据。

金融服务行业在利用图像来提升其业务绩效方面进展缓慢,同时修改了其产品以提供卓越的客户服务。

迅速处理贷款申请的银行通常会把业务抓紧。银行不断研究应用图像技术来增强客户服务。

影像数据和相关分析的传播

图像是真实和无处不在的,这是不容易操纵的。因此,图像是大数据的存储库。这些数据的使用可以为金融机构提供宝贵的信息。

要了解信息的数量,请考虑以下方案:

  • facebook有超过1000亿张图像,而这个数字每天都在增加。
  • Youtube 预计将有大约 6.9 亿个视频。

在金融行业,保险公司拥有大量数据 - 车辆图像、X 光照片、扫描、医疗报告,这些数据很少被利益相关者使用 - 遗留承保、保单管理、索赔和处理过程中的错误。

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同样,银行拥有大量的无序数据,如果解释得当,它可以对金融机构的增长潜力产生深刻的见解。

目前,先进的它可以解释数据的形式图像。因此,图像数据可以以多种方式使用。图像分析是将不受控制的数据 - 图像/视频转换为系统可解释的框架/变量以提供有用信息的方法。

图像技术对图像进行各种变换,使其在一流的时间序列模式中转换为相关的输出框架。

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通过找出低级特征,将数据组织到相关群集中。数据逻辑组织后,可以采用各种方法进行综述,算法(边界、边缘检测、颜色直方图和矢量检测)用于处理成像信息。

转换期

早期的成像技术在文档数字化中应用了它。技术进步使图像中的模式得以识别。后来,它被用于生物识别技术。

目前,它正被各种应用使用 - 购物到银行。渐渐地,在金融服务中使用成像分析见证了从简单提取到智能决策的转变。

起初,成像技术解决方案强调通过表单数字化来降低人力资源成本。ocr和ict技术被广泛用于从图像中提取数据内容。

金融部门在应用程序/kyc 表单、文档工作流解决方案、检查成像和截断系统的数字化中确定其用途。据测算,数字化可降低80%的加工成本。

一些组织正在利用基于图像细分的分析来索引完整的图像、视频、地理空间目录库。

一些保险公司利用"驾驶证"和"车辆识别号"的图像,在智能手机中使用摄像头和条形码功能来预装汽车保险。

成像技术的下一步是从映像创建模式,并在未来对应模式。模式识别的一个完美例子是面部特征学,其中,银行利用成像技术来识别和验证客户。

汇丰等银行在数据中心建立了"面部生物识别访问控制单位"。

预测结果

在利用图像/视频作为未知数据储存库方面的进步鼓励某些金融机构根据图像中的数据预测结果。

已创建多个系统来评估视频/图像的变化,并为特定的不需要的态度提供信号。

银行正在使用预测性视频分析来及时通知安全,以对抗 atms/分支机构中的有害事件。某些公司正在利用通过社交媒体进行图像分发,以监控通过组织的影响程度。

促进创新和提高运营效率的要求促使企业整合基于图像的技术。

更快的图像处理和存储技术的进步加速了这一变化。该技术已广泛应用于各种产品 - 条形码读取、qr码读取、欺诈检测、安全改进和索赔处理。

图像技术将从根本上改变金融服务业的创新过程。

智能手机、移动应用的使用增加,以及迅速解释图像/视频中的信息的技术进步,为使用成像技术提供了动力。谷歌玻璃等可穿戴技术的存在增强了转化过程。