银行网点留给公众的传统印象绝对少不了:排队时间长、业务手续繁、氛围冰冷严肃。不过,随着科技金融的发展,“人智+机智”相结合的“智慧银行”正在重塑银行网点在人们心中的形象。
未来的智慧银行,不仅仅是简单的几台ATM、几台平板、电子叫号,目前大堂机器人、智能柜员机、产品领取机等智能辅助设备也只是其中一部分。智能化、自助化、电子化、人性化正在通过人脸识别、声音识别、飞幕投影、智能互动桌面等新技术逐步融入日常金融服务。
作为重要业务的柜台服务,需要承担更多数据处理及业务压力,同时还有与客户面对面的服务质量,如何让“人智”发挥到极致,银行内部IT架构的搭建,至关重要。
【市场困境及需求】
重要业务必须通过柜台窗口进行处理,其服务一直备受关注。随着业务数据的庞大、操作系统更新加速,传统IT系统下办公面临如下困境:
· 业务反应效率低
传统IT环境复杂,业务对IT系统的依赖性高,复杂的系统性需要业务人员花费大量时间和人力成本去适应,直接影响了业务的处理效率。
· 数据庞杂,安全难以保障
传统IT安全架构中,数据分散在各个终端后台,任何员工都可以随意支配,数据安全性低,不断增多的安全隐患对数据造成极大威胁;同时分散存储,维护难度大。
· 维护、管理成本较高
银行机构网点多且分散,外设的PC机数量多。无论是硬件维修、驱动软件安装、配置更新等都需IT维护人员现场逐一维护,导致运维成本居高不下。
【解决方案】
针对银行机构IT架构暴露的弊端,本着提升业务效率、简化IT维运管理、提高银行服务水平的目的,杰和科技面向银行需求提供基于杰和F210终端的银行桌面虚拟化解决方案。由杰和2U双节点机架式服务器、虚拟终端杰和F210、虚拟化系统软件共同构建的桌面虚拟化方案,推动并帮助银行改变工作模式,实现业务及服务的双赢。
【方案优势】
业务处理能力更高效
通过杰和F210桌面虚拟化方案,实现银行应用桌面的集中化、标准化管控,为银行业务平台提供良好的办公桌面环境。柜面工作人员在标准化的桌面环境下办公,业务处理效率更高。
保障数据安全
杰和桌面虚拟化方案将业务操作过程中,产生的巨大数据集中存储到数据中心(服务器云端),并对企业敏感数据进行最高级别的保护管控。即使员工在终端操作过程中造成数据受损或丢失,也能通过终端服务器重新找回。
简化IT管理,降低维运成本
通过杰和桌面虚拟化方案,IT管理员通过统一的后台可直接对所有网点的应用终端桌面、应用进行集中的管理、升级,部署灵活快速,极大的降低了人力管理成本和时间成本。
【方案硬件特色】
杰和F210一站式桌面云终端采用英特尔Cherry Trail Z8300处理器,全新14nm制程兼具低功耗和性能比,支持Linux/Windows/Android 三系统,兼容性强,满足多应用需求;内置高可靠无人值守技术(JAHC),进一步优化IT人员管理和维护效率。
杰和桌面虚拟化解决方案除了银行,同时也是中小企业、政府机构、酒店、机场等需要快速部署、灵活管理的理想选择。
了解更多杰和资讯,请登录官方网站:www.giadatech.com.cn或关注官微:Giada33300333
好文章,需要你的鼓励
来自耶路撒冷希伯来大学的研究团队开发了WHISTRESS,一种创新的无需对齐的句子重音检测方法,能够识别说话者在语音中强调的关键词语。研究者基于Whisper模型增加了重音检测组件,并创建了TINYSTRESS-15K合成数据集用于训练。实验表明,WHISTRESS在多个基准测试中表现优异,甚至展示了强大的零样本泛化能力。这项技术使语音识别系统不仅能理解"说了什么",还能捕捉"如何说"的细微差别,为人机交互带来更自然的体验。
这项研究提出了"力量提示"方法,使视频生成模型能够响应物理力控制信号。研究团队来自布朗大学和谷歌DeepMind,他们通过设计两种力提示——局部点力和全局风力,让模型生成符合物理规律的视频。惊人的是,尽管仅使用约15,000个合成训练样本,模型展现出卓越的泛化能力,能够处理不同材质、几何形状和环境下的力学交互。研究还发现模型具有初步的质量理解能力,相同力量对不同质量物体产生不同影响。这一突破为交互式视频生成和直观世界模型提供了新方向。
北京交通大学与西蒙弗雷泽大学联合研发的混合神经-MPM方法实现了实时交互式流体模拟。该方法巧妙结合神经物理学与传统数值求解器,在低时空分辨率下运行神经网络并设置保障机制自动切换到MPM,显著降低计算延迟同时保持高保真度。团队还设计了基于扩散模型的控制器,支持用户通过简单草图直观控制流体行为,为游戏、VR和设计领域提供了实用解决方案。
这项研究介绍了EgoZero,一种创新的机器人学习系统,能够仅通过Project Aria智能眼镜捕获的人类示范数据,训练出零样本迁移的机器人操作策略。研究团队提出了一种形态无关的状态-动作表示方法,使用点集来统一人类和机器人数据,并开发了从原始视觉输入中提取准确3D表示的技术。在没有任何机器人训练数据的情况下,EgoZero在7种真实世界操作任务上实现了70%的成功率,展示了强大的泛化能力,为解决机器人学习中的数据瓶颈问题提供了新思路。