網(wǎng)上有很多關(guān)于pos機(jī)銀行商業(yè),觀點(diǎn)丨人工智能技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用探討的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于pos機(jī)銀行商業(yè)的問題，今天pos機(jī)之家(www.tjfsxbj.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來看下吧!

本文目錄一覽：

1、pos機(jī)銀行商業(yè)

2、pos刷卡機(jī)是哪個(gè)銀行的都可以刷嗎?謝謝？

pos機(jī)銀行商業(yè)

本文選自《金融電子化》2019年09月刊

作者：中國人民銀行成都分行科技處 馮一洲

近年來，隨著信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等新興技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)被廣泛運(yùn)用在人們的工作和生活中。作為與信息技術(shù)融合最深的行業(yè)之一，金融行業(yè)積極推動(dòng)人工智能應(yīng)用落地，在提升業(yè)務(wù)效率、優(yōu)化成本控制、完善風(fēng)控體系、推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新等方面取得了明顯突破。

1.提升業(yè)務(wù)效率。人工智能作為新興技術(shù)代表，推動(dòng)了商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)效率顯著提升。以浦發(fā)銀行“網(wǎng)貸通”、招商銀行“閃電貸”、民生銀行“小微寶”等針對(duì)個(gè)人、小微企業(yè)主的在線信用貸款產(chǎn)品為例，以銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，融合POS流水記錄、個(gè)人征信、訴訟、稅務(wù)等第三方機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，充分運(yùn)用信用評(píng)分模型、決策系統(tǒng)等大數(shù)據(jù)處理和專家系統(tǒng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的綜合信用評(píng)價(jià)與差異化風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，從客戶提出申請(qǐng)到審批完成貸款只需幾分鐘。依托人工智能和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，極大提高了銀行貸款審批的效率，提升了銀行客戶辦理業(yè)務(wù)的體驗(yàn)。

2.優(yōu)化成本控制。（1）人力成本。采用智能機(jī)器人、智能客服、智能發(fā)卡機(jī)等技術(shù)，可有效替代商業(yè)銀行的簡單銷售、客服、基礎(chǔ)營銷等崗位，減少銀行的基礎(chǔ)崗位人員需求，逐步降低銀行人力成本。據(jù)BCG咨詢的報(bào)告顯示，到2025年，銀行業(yè)受人工智能技術(shù)應(yīng)用的影響，崗位將削減23%。

（2）運(yùn)營成本。通過引入人臉識(shí)別、語音識(shí)別和智能機(jī)器人等技術(shù)，采用實(shí)時(shí)電子照片、電子簽名和電子憑證等方式，銀行在業(yè)務(wù)處理過程中降低了對(duì)紙質(zhì)材料的需求，減少了紙質(zhì)憑證的輸出，有效控制銀行運(yùn)營成本。

（3）客戶成本。銀行推出的在線信用貸款產(chǎn)品，采用在線申請(qǐng)、在線提貸以及在線還款的全流程在線模式，打破了時(shí)間和空間限制，提高了客戶辦理業(yè)務(wù)的效率，節(jié)省了客戶的時(shí)間和人力成本。

3.完善風(fēng)控體系。（1）針對(duì)貸款服務(wù)客戶，構(gòu)建立體化的智能風(fēng)控體系。在個(gè)人風(fēng)控領(lǐng)域，依托大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行及時(shí)有效的識(shí)別、預(yù)警和防范，提升個(gè)人征信的廣度和精度。在企業(yè)風(fēng)控領(lǐng)域，借助大數(shù)據(jù)和知識(shí)圖譜等技術(shù)，充分整合企業(yè)工商信息、法院訴訟信息、工商稅務(wù)信息、關(guān)聯(lián)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等數(shù)據(jù)，優(yōu)化企業(yè)信用評(píng)估模型，及時(shí)準(zhǔn)確地把控企業(yè)的經(jīng)營狀況和潛在風(fēng)險(xiǎn)。

（2）針對(duì)貸款業(yè)務(wù)流程，構(gòu)建全流程的智能風(fēng)控體系。依托人工智能等技術(shù)，在選取客戶、綜合審批和貸后跟蹤等各環(huán)節(jié)采取恰當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施。在選取客戶環(huán)節(jié)，利用多維分析和知識(shí)圖譜技術(shù)，對(duì)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，全面評(píng)估客戶風(fēng)險(xiǎn)狀況，建立客戶黑名單，為銀行選取客戶選取提供科學(xué)依據(jù)。在綜合審批環(huán)節(jié)，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等方法建立綜合信用評(píng)分模型，完成客戶信用評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分結(jié)果實(shí)時(shí)提供審批策略，確定貸款額度，有效規(guī)避信貸審批過程中的主觀因素，降低人為操作風(fēng)險(xiǎn)。在貸后跟蹤環(huán)節(jié)，依托內(nèi)外部數(shù)據(jù)對(duì)客戶經(jīng)營和消費(fèi)等行為進(jìn)行實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)分析，捕捉并挖掘客戶行為的潛在相關(guān)性，把控客戶信用風(fēng)險(xiǎn)變化，提升應(yīng)急處置效率，有效降低資金風(fēng)險(xiǎn)。

（3）針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，構(gòu)建全場(chǎng)景的智能風(fēng)控體系。充分識(shí)別和評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、欺詐風(fēng)險(xiǎn)等各類風(fēng)險(xiǎn)，并提供應(yīng)對(duì)措施。在信用風(fēng)險(xiǎn)方面，憑借客戶畫像、專家系統(tǒng)等技術(shù)和方法，消除信息不對(duì)稱，保證決策的正確性。在操作風(fēng)險(xiǎn)方面，利用大數(shù)據(jù)采集處理技術(shù)及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)銀行內(nèi)部員工的經(jīng)營行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析，揭示相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)并提前防范化解。在欺詐風(fēng)險(xiǎn)方面，憑借銀行內(nèi)外部多種數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析方法，挖掘用戶行為特征、用戶關(guān)聯(lián)特征等異常事件，結(jié)合手機(jī)唯一識(shí)別碼、手機(jī)卡信息、IP信息、GPS定位等多維度分析潛在欺詐風(fēng)險(xiǎn)，有效提高銀行反欺詐效率。

4.推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新。依托POS流水、工商、稅務(wù)、法院等第三方數(shù)據(jù)，結(jié)合銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)，借助信用評(píng)分模型和決策系統(tǒng)等智能化分析手段，各銀行不斷推出在線信用貸款產(chǎn)品。通過在線信用貸款的方式，銀行給客戶提供了便利，有效降低客戶融資成本。

1.數(shù)據(jù)資源問題。（1）數(shù)據(jù)資源利用不足。一是銀行內(nèi)部的存量數(shù)據(jù)整合不充分，數(shù)據(jù)分散在不同業(yè)務(wù)條線、不同系統(tǒng)，難以整合。大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為各項(xiàng)業(yè)務(wù)的憑證，沒有得到處理和分析，發(fā)揮不出潛在價(jià)值。二是外部數(shù)據(jù)的引入不夠，目前銀行的數(shù)據(jù)無法形成對(duì)客戶的完整全面評(píng)價(jià)及建立科學(xué)的信用評(píng)估體系。

（2）交易市場(chǎng)不夠規(guī)范。一是數(shù)據(jù)交易環(huán)境有待完善。在國家層面，相關(guān)的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)尚未制定，沒有專門的政府職能部門制定監(jiān)管規(guī)則，規(guī)范市場(chǎng)行為，引導(dǎo)行業(yè)健康發(fā)展。二是數(shù)據(jù)交易形式過于粗放。交易過程中缺乏統(tǒng)一的定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，難以準(zhǔn)確衡量數(shù)據(jù)實(shí)際價(jià)值，部分?jǐn)?shù)據(jù)存在格式不規(guī)范、內(nèi)容不完整等問題，影響了數(shù)據(jù)使用質(zhì)量。

2.技術(shù)支撐問題。（1）技術(shù)人員儲(chǔ)備不足。一是商業(yè)銀行的科技人員數(shù)量不夠，與金融科技公司、互聯(lián)網(wǎng)公司相比尚有較大差距。二是缺乏數(shù)據(jù)分析挖掘、人工智能、算法等專業(yè)人才。目前商業(yè)銀行科技人員主要為軟件開發(fā)、系統(tǒng)運(yùn)維、網(wǎng)絡(luò)機(jī)房等方面，數(shù)據(jù)分析挖掘和人工智能的人員較為匱乏。

（2）缺乏行業(yè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。現(xiàn)階段，人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用總體處于探索階段，金融機(jī)構(gòu)在人工智能的研發(fā)落地階段需要協(xié)調(diào)的廠商、領(lǐng)域眾多，工作協(xié)調(diào)難度大，難以建立統(tǒng)一的行業(yè)規(guī)范、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)同機(jī)制。

3.行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)問題。（1）技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。一是數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用，商業(yè)銀行內(nèi)部存放了大量內(nèi)外部數(shù)據(jù)，考慮到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境存在的信息攻擊、大數(shù)據(jù)平臺(tái)存在的漏洞，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失、篡改和泄露的風(fēng)險(xiǎn)，從而使銀行和客戶遭受損失。二是系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)。隨著人工智能技術(shù)與銀行業(yè)務(wù)的深度融合，相關(guān)的應(yīng)用也將成為網(wǎng)絡(luò)黑客實(shí)施金融攻擊的對(duì)象，例如智能機(jī)器人訪問接口、網(wǎng)貸產(chǎn)品的訪問接口和決策模型等。

（2）業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。借助智能投顧、智能客戶和知識(shí)圖譜等技術(shù)，各種模型被應(yīng)用在銀行的經(jīng)營管理、客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)防控和客戶影響等方面，提高了銀行的智慧水平，也引入了模型應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)。

（3）監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)。在當(dāng)前的金融監(jiān)管體系下，對(duì)人工智能的監(jiān)管面臨“黑箱理論”和金融活動(dòng)“可溯源性”的矛盾。一是無法準(zhǔn)確追蹤人工智能自身學(xué)習(xí)和自我決斷的行為。二是無法明確人工智能的權(quán)責(zé)應(yīng)用主體。這給相關(guān)部門的監(jiān)管帶來了挑戰(zhàn)，并極大提高了解決成本。

1.加強(qiáng)內(nèi)外數(shù)據(jù)的整合。為充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，商業(yè)銀行應(yīng)構(gòu)建全行統(tǒng)一的金融大數(shù)據(jù)平臺(tái)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和全面的數(shù)據(jù)模型，深度整合銀行、電商、社交、消費(fèi)、電信以及政府部門相關(guān)數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)清洗，從而充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的技術(shù)能力，最大限度發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。同時(shí)努力擴(kuò)大數(shù)據(jù)源頭，整合行內(nèi)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，拓展外部數(shù)據(jù)源頭，通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)造價(jià)值。

2.重視高端人才的培養(yǎng)。隨著人工智能等新技術(shù)與銀行業(yè)務(wù)的深度融合，商業(yè)銀行對(duì)技術(shù)人才的需求將逐步側(cè)重為數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法工程師等高級(jí)專業(yè)人才。商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)專家的引進(jìn)和培養(yǎng)。一是加強(qiáng)與研究機(jī)構(gòu)和科研型企業(yè)的合作，通過項(xiàng)目的合力建設(shè)達(dá)到培養(yǎng)銀行技術(shù)人才的目標(biāo)。二是優(yōu)化內(nèi)部培訓(xùn)體制。做好銀行內(nèi)部的人才梯度建設(shè)，結(jié)合員工現(xiàn)有的知識(shí)和技術(shù)儲(chǔ)備，幫助員工在新技術(shù)的應(yīng)用中找準(zhǔn)自己的定位。三是拓展人才引進(jìn)渠道。建立靈活的人才引留機(jī)制，采用多種方式引入急需緊缺的新型技術(shù)人才，并提供良好的發(fā)展空間。

3.推動(dòng)核心技術(shù)的研發(fā)。當(dāng)前,大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)突飛猛進(jìn)，市場(chǎng)環(huán)境瞬息萬變。商業(yè)銀行只有充分掌握技術(shù)創(chuàng)新的主動(dòng)性，才能在緊跟市場(chǎng)需求的過程中占得先機(jī)。完全采取技術(shù)外包、研發(fā)人員外包等方式，即使短期取得市場(chǎng)效果，也會(huì)在技術(shù)持續(xù)迭代、需求層出不窮的大環(huán)境下錯(cuò)失長期的發(fā)展機(jī)遇。此外，采用外包的方式，也存在第三方公司或團(tuán)隊(duì)通過項(xiàng)目建設(shè)、系統(tǒng)建設(shè)掌握相關(guān)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致銀行數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。為此，商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)創(chuàng)新機(jī)制建設(shè)，在制度、人力、財(cái)務(wù)、技術(shù)等方面給予扶持，完成核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)的組建，確保核心技術(shù)由銀行自主掌握，形成從技術(shù)創(chuàng)新到產(chǎn)品創(chuàng)新的內(nèi)生驅(qū)動(dòng)力。

4.做好數(shù)據(jù)安全的保障。一是建立數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)管理體系。在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與展示、數(shù)據(jù)銷毀等環(huán)節(jié)采取必要的安全防護(hù)措施。二是建立數(shù)據(jù)分級(jí)保護(hù)制度。根據(jù)敏感程度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并采取不同的數(shù)據(jù)安全保護(hù)策略。充分保證身份鑒別信息、重要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等敏感數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)和使用過程中的保密性。敏感數(shù)據(jù)必須經(jīng)過脫敏后，才能進(jìn)入系統(tǒng)開發(fā)、測(cè)試和外包環(huán)境等場(chǎng)景。三是建立數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制體系。規(guī)定某個(gè)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，在何種條件下，準(zhǔn)許用戶進(jìn)行何種操作，避免用戶對(duì)資源的越權(quán)訪問。

pos刷卡機(jī)是哪個(gè)銀行的都可以刷嗎?謝謝？

只要是銀聯(lián)卡，就都可以刷。

1、只要卡上有銀聯(lián)標(biāo)志就都可以刷pos機(jī)。

2、值得一提的是借記卡刷卡不要手續(xù)費(fèi)，而信用卡有0.8%~1%不等的手續(xù)費(fèi)，不過一般會(huì)由商家承擔(dān)。

3、但是請(qǐng)大家理性消費(fèi)，同時(shí)在刷卡支付時(shí)請(qǐng)注意遮擋，保障交易安全。POS系統(tǒng)基本原理：先將商品資料創(chuàng)建于計(jì)算機(jī)文件內(nèi)，透過計(jì)算機(jī)收銀機(jī)聯(lián)機(jī)架構(gòu)，商品上之條碼能透過收銀設(shè)備上光學(xué)讀取設(shè)備直接讀入后馬上可以顯示商品信息加速收銀速度與正確性。每筆商品銷售明細(xì)資料自動(dòng)記錄下來，再由聯(lián)機(jī)架構(gòu)傳回計(jì)算機(jī)。擴(kuò)展資料1、不能刷整數(shù)或者接近整數(shù)的金額。比如說10000元、29999元，這樣會(huì)容易引起銀聯(lián)調(diào)單，正確的刷卡額度應(yīng)該是18560、26840這樣。2、不要一直刷信用卡。銀聯(lián)有會(huì)分析信用卡和借記卡的刷卡比例的智能檢測(cè)系統(tǒng)。3、POS機(jī)不能月刷超300萬。不能因?yàn)橘M(fèi)率低就要在同一臺(tái)機(jī)器上刷，銀行電腦風(fēng)控系統(tǒng)會(huì)出紅單。

以上就是關(guān)于pos機(jī)銀行商業(yè),觀點(diǎn)丨人工智能技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用探討的知識(shí)，后面我們會(huì)繼續(xù)為大家整理關(guān)于pos機(jī)銀行商業(yè)的知識(shí)，希望能夠幫助到大家！