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318這個五一假期，你用上數(shù)字人民幣紅包了嗎？還在試點中的數(shù)字人民幣已然強勢來襲，不但落地北京、上海、深圳、成都、長沙、海南等十幾個城市，除了線下支付，還對接了美團、京東、滴滴和 B 站等十幾個第三方平臺。
過去的五年間，支付寶和微信代表的移動支付開啟了“無現(xiàn)金時代”，顛覆了整個社會對于貨幣的認知。而如今，帶有國家屬性的數(shù)字人民幣殺入支付市場，或許將顛覆目前的移動支付格局。
數(shù)字人民幣的全稱是 DCEP（Digital Currency Electronic Payment），即數(shù)字貨幣電子支付，是中國人民銀行發(fā)行的數(shù)字形式的法定貨幣。簡單來說，就是紙質(zhì)人民幣的數(shù)字化，功能和屬性同紙質(zhì)人民幣完全一樣，每張數(shù)字人民幣也有唯一編號。區(qū)別于比特幣這樣私人發(fā)行的虛擬貨幣，央行發(fā)行的數(shù)字貨幣是法幣，具有國家信用、法償性，其效力和安全性也最高。
單從這一點來說，它與支付寶微信這類第三方支付手段都不構(gòu)成競爭關(guān)系，因為這兩者就不在同一個維度上。以后的商家可以說不接受微信、支付寶，但是說拒絕數(shù)字人民幣則是違法的。由此可見，數(shù)字貨幣帶來的不只是一種新的支付方式，更是可能顛覆現(xiàn)有支付行業(yè)的格局。
據(jù)悉，目前工、農(nóng)、中、建、交、郵儲等六大國有銀行已經(jīng)開始大力推廣數(shù)字人民幣貨幣錢包，這意味著商業(yè)銀行作為數(shù)字人民幣兌換、流通等一系列相關(guān)服務(wù)的提供者，將直接成為流量入口。
流量就意味著數(shù)據(jù)，而在人工智能時代，數(shù)據(jù)也正在被重新定義。
由于數(shù)字人民幣把錢從根本上進行了數(shù)字化，也就是說人民幣從發(fā)行、流通、存儲、投資、跨境流動等所有環(huán)節(jié)都可以變成“數(shù)據(jù)”，這為金融產(chǎn)業(yè)利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、甚至物聯(lián)網(wǎng)來連接和處理這些數(shù)據(jù)打通了“最后一公里”。
在金融產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化進程中，挑選技術(shù)產(chǎn)品正如行走江湖的大俠需要挑一件趁手的兵器，最重要的是切合實戰(zhàn)的需求。Milvus 作為新一代非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理平臺，結(jié)合人工智能技術(shù)，已經(jīng)成為企業(yè)在實際業(yè)務(wù)部署中不可或缺的一環(huán)，為消費者提供智能客服、理財產(chǎn)品推薦、資訊推薦、資產(chǎn)規(guī)劃等專業(yè)級服務(wù)。
下面為大家分享數(shù)字人民幣的大趨勢下，三個極有潛力的金融科技場景。
金融生物識別：多模態(tài)融合已成應用趨勢
數(shù)字錢包作為數(shù)字人民幣的載體，在交易時也要驗證身份以進行授權(quán)。目前應用較為廣泛的認證方式就是基于生物特征數(shù)據(jù)的多因子身份認證技術(shù)，而生物識別在金融領(lǐng)域的落地，也逐漸由單模態(tài)識別和技術(shù)應用，過渡到多模態(tài)融合。只有通過多模態(tài)生物識別的統(tǒng)一融合，才有可能覆蓋盡量多的應用場景和應用人群。微信和支付寶目前都上線了基于聲紋動態(tài)口令的登錄方式，作為指紋識別和面部光學識別的補充。此外，在信貸業(yè)務(wù)中引入聲紋識別技術(shù)作為反欺詐手段，還可有效降低冒用他人身份進行騙貸以及多頭貸款等事件的發(fā)生率。
消費金融：打造千人千面的定制化投顧服務(wù)
數(shù)字錢包的推行，除了以支付為基礎(chǔ)，在消費金融領(lǐng)域也有機會挖掘更大的市場。借助算法和模型完善用戶畫像，金融機構(gòu)可以對用戶的消費習慣、風險偏好等數(shù)據(jù)進行挖掘，提供更多個性化和有針對性的理財產(chǎn)品，實現(xiàn)“智能投顧”級別的產(chǎn)品推薦。通過查詢客戶的實時金融數(shù)據(jù)，智能客服也可以主動發(fā)現(xiàn)消費者的需求，最大化的實現(xiàn)金融業(yè)務(wù)價值。
基于 Milvus 語義向量的智能客服系統(tǒng)，與傳統(tǒng)客服技術(shù)相比，極大的降低了企業(yè)的 IT 投入和技術(shù)門檻。借助于 Milvus 的高性能和可擴展性，智能客服系統(tǒng)可以支撐上億級別的語料庫。從體驗感出發(fā)，不僅可以幫助用戶找到所需的關(guān)鍵信息或某條內(nèi)容，還可以支撐產(chǎn)品、功能以及業(yè)務(wù)的召回。目前在金融行業(yè)，交通銀行、鵬華基金和泰康人壽均應用 Milvus 構(gòu)建了他們的智能客服系統(tǒng)，
智能文本處理：推動金融行業(yè)信息智能轉(zhuǎn)型
金融業(yè)對傳統(tǒng)數(shù)值型數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)相對成熟，而對基于文本的大數(shù)據(jù)分析還處于起步狀態(tài)。對于金融機構(gòu)的研究者來說，他們每天需要分析大量投研相關(guān)文本，以此來把握行業(yè)動態(tài)。文本數(shù)據(jù)往往以非結(jié)構(gòu)化的形式存儲，且數(shù)據(jù)規(guī)模較大，傳統(tǒng)處理方法很難滿足需求?；谏疃日Z言模型的智能文本處理，可以通過文本向量化的方式，實現(xiàn)關(guān)鍵信息檢索、文檔智能審閱，以及投研報告的半自動生成。其中，結(jié)合 Milvus 對文本進行語義相似度的檢索，可以極大提高文本處理效率。
