小编:互联网 来源:互联网 | 时间:2022-09-23 00:00:00
随着5G、物联网技术的成熟与大规模应用,人工智能在智能风控、刷脸支付等领域广泛使用,金融机构云服务器需要接入更多的智能设备和处理更多的数据,传统云计算模式已经不能有效满足低时延、高 效率、高安全的计算要求。而边缘计算部署在应用端,能够有效降低时延并减轻云计算服务器的负载,两者紧密结合,能够激发出更广泛的应用场景。
-解决方案-
针对金融机构海量数据处理需求,安擎推出边缘计算解决方案。边缘侧采用基于昇腾的边缘服务器EG900A-G20,部署多边缘节点,实时处理端边智能设备计算需求;云侧采用安擎AI系列服务器与存储系列服务器,进行大规模计算及边缘侧计算结果的永 久存储,并通过控制节点实现边缘节点的远程运维与任务调度。整体架构具有低时延、高流量、高安全等优势,可应用于人脸识别、行为识别、语义识别、合规检测等。
-应用场景-
智能视频监控
边缘计算节点能够协助金融机构内ATM、机房和金库安保等海量图像数据的处理,利用人工智能技术和预处理方式,实现人脸识别、表情识别和行为检测等多种典型应用,有效提高了金融监控视频的分析速度,保障人员安全,防范欺诈风险。
智慧柜台服务
边缘计算节点以超强算力赋能银行智慧柜台,构建人脸识别、语音/语义识别等深度学习模型,提供高清视频协作通话、语音对话、人脸检测、客户属性分析等能力,通过人机交互实现开户、销户、支票入账等多种对私、对公业务,有效降低网点运营成本。
-方案价值-
一是降低时延。用户数据无需每次从端到云再到端进行传输,而是将数据传输至靠近用户侧的边缘计算节点进行分析并返回计算结果,交互对象主要是边缘端,减少传输响应时间,时延接近实时水平。
二是节省带宽。主要负载传输由用户端到云中心变成用户端到边缘端,数据传输带宽降低,同时也节约了成本。
三是安全性强。用户数据不需要全部上传到云端进行处理,不仅避免了广域网中的数据传输延迟,也提升了数据的隐私安全级别,减少了数据泄露的风险。
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