近年来，以数字化、信息化、网络化、智能化为主要特征的信息科技进步和互联网模式的兴起，催生出以实时化、个性化、社交化为主要特征的金融消费方式、支付方式、交易方式，互联网金融得到了迅速发展并。追求移动化、智能化、信息化、轻型化的转型、打造智慧银行已成为全银行业的转型发展新趋势。而这些都无不对传统安防系统建设提出了更高的要求。诸如：各安防子系统间“孤岛”似断层模式极大制约相互间的互操作性；对突发事件的处置更多依赖操作人员的主观臆断，“单点失效”隐患明显；事件发生后，繁琐且分散证据收集过程无法给予事件全景视角；日常运营过程中，对团队人员绩效考核模糊，第三方服务质量无法考究等等问题。因此，现代化的安全管理显得尤为重要 。
一、实现金融安防管理规范化、物联化、数据化、智能化
鉴于此，上海天跃科技股份有限公司（以下简称天跃科技）持续创新研发，顺应行业安防管理化升级趋势，基于自主研发的安防智能管理系统TY-SIMS推出新一代金融安防智能管理解决方案，该方案聚焦金融业务场景化需求，凭借TY-SIMS系统“中心端+移动端”完美融合优势，深度应用人工智能、大数据、移动互联等新技术，通过平台规划管理业务，快速识别风险预警风险，同时，依托移动端app智慧考拉云，将相关报警事件信息、撤布防管理等异常情况、维保跟踪情况直接反馈到用户移动端，形成互联互通、监管透明化、协同高效的应急事件处置机制，实时呈现安全状态，满足各层级管理需求，实现安防管理的规范化、物联化、数据化、智能化。
图1 报警处置
图1 智能运维
二、多方协同监管，杜绝“单点失效”
目前大多数银行的“入侵报警系统”都是只接入联网监控中心或110指挥中心，所有信息仅仅局限在监控中心内部。一旦有警情发生，仅监控中心这一“单点”可及时获得报警信息，但人员素质高低不齐的情况下，这一“单点失效”所存在的安全隐患和威胁是巨大的。针对以上痛点，该方案基于天跃TY-SIMS将平台入侵报警系统与智慧考拉云平台相对接，依托云端协同、移动互联的强大优势，将报警处置流程延伸到移动端。报警事件发生后，采用扁平化报警管理模式，及时通知到相关责任人有效建立应急事件监督机制。平时可督促相关人员执行布防、巡更、巡查等工作，确保风险事件处置、巡更管理等的合规和标准化，通过日常的规范化管理，降低人员、设备以及制度执行等的风险，有效消灭管理盲区。比如系统报警处置过程可实时记录，日常管理以及处警全程可追溯，可以有效提升检查效率、网点布防效率和处警效率，降低误报率，从而降低第三方报警服务费。
三、系统设备运维，维保全过程可溯
目前很多报修量比较大的银行网点都存在或多或少的维保问题，比如技服工程师工作时段受不到监督，导致故障维修效率低下，增加风险暴露时长；传统的沟通不顺畅、无法收集和整理出有效价值数据的问题等。针对此问题，该方案中的智能维保服务，对于平台已添加的设备，自动纳入资产管理，资产状态自动更新；巡检服务器自动执行巡检任务，设备异常状态及时推送；系统统一电子化管理设备的故障信息和维修记录，并支持对资产状态、故障处理情况、维保服务质量进行数据挖掘分析，提供多维度报表统计，为管理改善提供数据依据。对于故障信息，可通过智慧考拉云推送维修人员移动端进行报修，同时管理者在报修的第一时间就可以随时随地通过手机知道报修是否被接受、服务人员位置、到达时间、人员信息、维修进展等信息，并跟踪报修全过程，直至维保结束。
四、重点部位日常巡查，从“被动”到“主动”变革
以往值班人员监管不到位、考核模糊的情况时有发生，本次方案设计中，特别把这项作为一个重要管理环节。根据《银行营业场所安全防范要求》中的安全防范要求提取出检查标准项，并将这些标准检查项与实际的场所部位关联，强调对重点部位、高风险部位的主动检查，提前发现并消除隐患。并提供工作指导，让值班员工作从“无序”到“规范”，巡检过程详细记录，巡检结果监督复核，提高值班员的巡检工作规范程度和责任意识，全面提高安防管理水平。
五、自动化履职监管，定期推送研判报告
在银行人员的日常工作中，每日的任务多且杂，安全负责人员每日都需要了解当天工作人员的工作完成情况，工作检查点是否存在安全隐患，而管理人员无法逐一验证查看，也无法监督人员的任务完成是否按照要求、标准执行。鉴于此，该方案中通过安装在网点前端的传感器，时时监控环境、人流及对象的状态，遇到异常及时报警，同时这些检查任务可通过智慧考拉云的履职管理模块进行建立，任务清单自动勾选已完成设备检测任务。同时系统每日定时向相关人员推送规定要求执行的履职任务，各负责人在要求的时间内完成对网点的安防检查任务，并形成结果报告呈现给各级领导，通过查看履职报告，可以掌握银行的日常安防履职工作完成度及完成结果数据，从而管理日常风险。
六、数据支撑：大数据驱动管理化AI
在以往的日常安保管理中，大部分银行安防信息数据资源管理和使用相对独立，没有与其他有需要的业务和管理部门共享信息等；分行监控中心平台缺乏信息数据分析、处理的能力，没有充分发挥平台应有的作用，因此在该方案中，通过将重要工作过程数据化展示、重要环节的运行状态数据化呈现来对系统的风险控制进行实时的准确的感知、判断和决策。例如按照不同报警类型、不同时间段和不同的场所（金库、营业网点、自助银行和ATM），以及多个设备的监管运维，对海量的离散警情信息以及设备环境指标进行整体汇总和挖掘分析，生成风险数据报告，综合掌握整体风险状况和重点环节，查找安全管理的薄弱环节，便于制定前瞻性防范对策，提高了消除安全隐患的实效性。揭示整体风险和主要发展趋势，为业务高速发展保驾护航。
图2
通过运用大数据、云计算、人工智能等新技术，银行安防正经历从传统向AI智慧转型升级的过程。这种升级将改变传统安防只能事后查证、人工决策的劣势，使得全程监控、智能决策成为可能。通过运用后端云计算与前端边缘计算相融合的方式，更多数据的采集和计算未来都将在前端进行边缘节点计算，前端初步处理分析后回传到后端进行深度分析，前端智能和后端智能互相协同，更精准、更智能地对海量物联感知数据进行特征识别及处理分析，再通过对大量数据进行综合的逻辑判断，形成系统化的管理判断，为科学决策提供可靠依据，提升安防管理价值的最后一公里。只有深度融合硬件和软件系统功能，以及数据互联共享融合应用的有效结合下才能实现全息化、系统化感知风险，全覆盖事件处置风险、精准预测潜在风险，最终实现“精准防范、智慧管理”。从而助力加快智能化转型步伐，探索协同高效的信息科技治理模式，谱写Bank4.0阶段的商业银行金融科技创新发展新篇章。
