人工智能在基層央行守衛押運工作轉型中的應用探究

丁悅

摘 要：新發展時期科學技術不斷創新，傳統守押工作亟須轉型，人工智能技術支持的視頻監控、押運路線規劃、安全智能駕駛等方面對守押工作而言有著非常重要的現實意義。文章闡述了傳統守衛押運工作面臨的問題和傳統守押工作轉型的必要性，探討了人工智能技術應用的可行性和應用場景，分析了守衛押運工作轉型面臨的諸多挑戰，以期對銀行資金的安全保障工作有所幫助。

關鍵詞：人工智能;守衛押運;風險防范;人臉識別

0 ? 引言

近年來，以大數據、人工智能技術為基礎的人臉識別、車牌識別、異常檢測、無人駕駛等發展較成熟的技術已廣泛應用于醫療、交通、教育、制造業、貿易等領域，為國民經濟發展和社會穩定提供了基本保障，在預防和應對各類重大事故中發揮了關鍵作用。守衛押運中心是中國人民銀行保衛發行庫和發行基金安全的重要部門。雖然人工智能技術已應用于金融業，但成熟的AI產品在基層守押工作中的應用并不廣泛。因此，本文將對人工智能技術在基層守押工作的應用進行深入的探討，并就押運路線智能規劃、安全駕駛智能識別等方面做主要分析。

1 ? 傳統守押工作轉型的必要性

基層央行守衛押運中心是央行履行貨幣發行和安全保衛職能的重要組成部分，主要職責是組織協調發行基金調撥和武裝押運、守衛發行庫和發行基金安全。工作中存在風險系數高、安全隱患多和調運能力有限等突出問題。面對新發展時期中堅持將科技創新擺在我國現代化建設全局中的核心地位的要求，央行開啟科技金融的新發展模式，傳統模式下的守衛押運工作必將面臨轉型。

2 傳統守衛押運工作面臨的問題

2.1 守衛押運不確定因素較多，安全隱患較大

以西寧中支為例，一是守衛值班人員要求連續24小時不間斷對發行庫及周界重點部位進行視頻監控，由于監控范圍廣泛，守衛值班人員需要及時發現庫內設備安全故障及各類異常情況。二是守押人員需要密切關注商業銀行調款人員、發行庫管理人員、外包服務人員等是否按規定進出庫區，要對相關人員進行身份確認和箱包檢查，稍有大意可能造成安全隱患[1]。

2.2 ?視頻監控死角防范難，發行庫內盜案件頻發

攝像頭安置難免存在監控死角，即使守衛值班人員有效履職，對監控死角的防范依舊難度較大。又由于有權限進入發行庫的人員結構較復雜，思想政治水平參差不齊，人為因素導致發行庫內盜案件頻發。

2.3 ?新發展時期科技創新能力亟須提高，專業技術人才欠缺

守衛押運部門缺乏專業人才，掌握最新科技的能力明顯不足。西寧中支守押中心現有行員8人，其中獲得學士學位及以上人員2人;總行聘用制人員8人，獲國民本科教育7人;勞務派遣人員11人。非行員受教育程度有差異，學習能力、文化素質、業務技能與正式行員有一定差距，難以適應新技術的學習要求，研究能力不足以應對守押工作科技轉型的需要。

2.4 ?數字經濟環境導致現金使用量下降，押運業務受到較大影響

伴隨著移動互聯網、人工智能、第三方支付等新技術新業態的快速興起，非現金支付方式以其支付方式便捷、操作流程簡單、安全系數較高等優勢迅速改變了人們傳統的消費和支付手段。從央行持續發布的年報中可以看出，2015年以來，現金交易金額逐年下降，非現金交易金額不斷加速增長。數字經濟環境導致社會現金使用量減少，發行基金調撥及押運業務量呈零增長趨勢，基層央行守押人員不能得到充分利用，造成人員浪費和人力成本的逐年上漲。

2.5 ?高原惡劣的氣候及自然環境對押運安全造成極大影響

青海地處青藏高原，自然環境艱苦，給發行基金的押運安全造成極大影響。一是平均海拔3 000 m以上，容易造成守押人員高原缺氧。二是地勢多為山脈、懸崖、陡坡、峭壁，氣候惡劣，雨雪天氣使行駛路面結冰，有時還會遇到山體滑坡，對守押人員和駕駛員的業務能力有極高的要求。三是青海省地域遼闊，行駛交通不便，押運路程較遠，容易造成駕駛員疲勞和大意松懈。

3 人工智能技術應用的可行性

3.1 ?科技技術日趨成熟，為守押工作科技化轉型提供了有力支撐

人工智能發展和應用提高了社會生產效率和質量。大數據信息的交互，可以使各個行業深度融合。云計算和5G網絡的快速發展，為數據交互、數據傳輸提供保障。這些新技術的發展，給守押工作科技化轉型提供了有力支撐[2]。

3.2 ?新發展時期，科技創新得到國家政策的鼓勵支持

為培育高端高效的智能經濟，2015年國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中提出，要在金融等重點行業試點應用人工智能技術。2019年，科技部印發《國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引》，要求形成促進人工智能與經濟社會發展深度融合的新路徑。在國家政策的大力支持下，人工智能應用在守押情景也將成為必然趨勢。

4 人工智能技術應用場景的探討

西寧中支守押中心多年來加強技防標準化建設，對監控平臺進行數字化升級改造，已經在一定程度上實現了自動化，結合目前守衛押運的工作情景，可以對未來智能化守衛押運工作進行設想和探討。

4.1 ?押運線路智能規劃

目前西寧中支已實現實時遙控、查看押運車隊運行及周邊道路情況。但由于高原惡劣的自然條件，押運分隊在行駛途中并不能有效規避風險，因此押運線路的智能規劃可以為押運提供最優方案。根據押運季節、時間、載重、距離、天氣、路況等規劃約束條件，得出預定路線的風險概率和建議行駛路線，不僅可以優化線路和提高押運物流的效率，還能有效規避風險隱患。車輛實時軌跡得到有效監控，形成多車多任務最優路線智能規劃為主，手動調整線路為輔的智能路線選取模式。

4.2 ?安全駕駛智能識別

在長期押運行駛過程中，押運車輛駕駛人員容易出現疲勞駕駛（犯困、長時間駕駛等情況）、違規駕駛（吸煙、打電話、不良駕駛習慣等情況），針對此類問題，采用人臉識別可以快速有效檢測到駕駛人員的異常行為，避免押運車輛不規范駕駛導致交通事故等意外事件的發生，大大提高押運業務的安全性。

4.3 ?機器人智能化守庫

2020年某市中心支行發生發行基金內盜案件，其原因為管理制度未得到嚴格執行，使得發行基金安全防線層層崩塌，對守押隊伍建設和業務轉型造成了巨大沖擊。采用智能化機器人，可設置發行基金搬運程序，自動叉車行駛及運輸，設置自動分揀功能，可以有效減少庫管員的數量和相關業務人員在庫區內的走動，同時提高作業效率，保障發行基金安全。

4.4 ?AR智能化應急演練

由于守押工作的需要，防搶劫、防自然災害、防突發公共事件等各類應急演練也是提高守押人員業務水平的重要途徑。通過開發AR眼鏡，可使守押人員實現可視化實景訓練，增強對應急演練的實戰經驗，不斷提高守押人員應急處置能力和業務水平[3]。

5 ? 守衛押運工作轉型面臨諸多挑戰

5.1 ?數據庫建立不完善

為實現押運線路智能規劃功能，需要與氣象、地質、交通部門的數據信息平臺相互接入。目前相關部門信息數據分散采集，各系統相互不兼容，使得信息的有效交互成為難點。因此，應當與相關部門建立大數據信息交互平臺，標準化的數據信息和規范的監督管理，可以使智能規劃路線功能更加精準。

5.2 ?高海拔偏遠地區通訊信號弱

由于高原平均海拔較高，氣候惡劣，自然環境艱苦，山脈、懸崖、陡坡、峭壁、戈壁、無人區等行駛路段通信訊號極弱，嚴峻的自然環境使得通訊基站的建設困難重重，成本增大。又由于青海省垣遼闊，無人區較多，地廣人稀，全省范圍的信號全覆蓋實現難度較大，因而通訊無法快速有效地傳導。

6 結語

通過上述對人工智能技術和基層守衛押運工作的探討可見，在大數據時代，傳統的守押工作轉型已成為必然趨勢。人工智能與守衛押運工作的結合，在政策上有國家的大力支持，在技術上已逐步成熟優化，在應用上有足夠的業務場景支持，對守押工作的未來發展趨勢具有重大意義，可為央行有效履職提供更好的安全保障。雖然目前在實現過程中還存在一些困難和問題，但通過一系列技術手段，加強專業人才培養、提升守押人員應急處突能力，人工智能技術一定能助力基層守押工作轉型，更好地適應新發展時期的更高要求。

[參考文獻]

[1]陳鋼.論人工智能在武裝押運行業的運用[J].金融科技時代，2020（3）：62-66.

[2]郭磊.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的運用[J].科技風，2021（7）：73-74.

[3]秦婧.關于借助人工智能建設智慧央行的思考[J].西部金融，2018（11）：86-88.

（編輯 何 琳）