这个五（wǔ）一（yī）假期（qī），你（nǐ）用上数字人民（mín）币红包（bāo）了吗？还在试点中的数字人民币（bì）已（yǐ）然强（qiáng）势来袭，不但落（luò）地北京（jīng）、上（shàng）海、深圳、成都、长沙、海南（nán）等十几（jǐ）个城市，除了线下支（zhī）付，还对接了（le）美（měi）团、京东、滴滴和（hé） B 站等十（shí）几个第（dì）三（sān）方平台。

过去的五（wǔ）年间（jiān），支付（fù）宝和微信代表的移动支付开启（qǐ）了（le）“无（wú）现金时（shí）代（dài）”，颠覆了整个社会对于货币的认知。而如（rú）今，带有国家属（shǔ）性的数字人民币（bì）杀入支付市场，或许将颠覆目（mù）前的移动（dòng）支付格局。

数字人民币的全（quán）称是 DCEP（Digital Currency Electronic Payment），即（jí）数字货币电子支付，是中国人民（mín）银行发行的数字形式（shì）的法定（dìng）货币（bì）。简单（dān）来说，就（jiù）是纸质（zhì）人（rén）民币的数字化，功（gōng）能和属（shǔ）性同纸质人民币完（wán）全（quán）一样，每张数字人民（mín）币（bì）也有唯一编号。区别于比特币这样私人发行的虚拟货币，央行（háng）发行的数字货币是法币，具有（yǒu）国家信用、法（fǎ）偿性，其效力和安全性（xìng）也最高。

单从这一（yī）点来说，它与支付宝微信这类第（dì）三方支付手段都不构成竞争关系，因（yīn）为这两者就不在同一个维度上。以后的商家可（kě）以说不接受微（wēi）信、支（zhī）付宝，但是说拒绝数字人民币则是违法的。由此可（kě）见，数字货（huò）币带来的不只是（shì）一种新（xīn）的支付方式，更是可能颠覆现有（yǒu）支付行业的格局（jú）。

据悉，目前工、农（nóng）、中（zhōng）、建、交（jiāo）、邮（yóu）储（chǔ）等六大国有银行已经开（kāi）始（shǐ）大力推广数字人民币货币钱包，这意味着商业银（yín）行（háng）作为数字人民币兑换、流通等一系列相关服（fú）务的提供（gòng）者，将直接成为流量入口。

流（liú）量就意味着数据（jù），而在人工智（zhì）能时（shí）代，数据也正在被（bèi）重新定（dìng）义。

由（yóu）于数字人民币把钱从根本上进行（háng）了数字化，也就是（shì）说人民币从发（fā）行、流通（tōng）、存储、投资、跨境流动等所有环节都（dōu）可（kě）以（yǐ）变成（chéng）“数（shù）据”，这为金融产业利用大数据、人工（gōng）智能（néng）、云（yún）计算、甚（shèn）至物联网来连接和处理这些数据打通了“最后（hòu）一公里”。

在金融产业的数字化进程中，挑选技术产品正如行（háng）走江湖的大侠需要挑一（yī）件（jiàn）趁手的（de）兵（bīng）器，最（zuì）重要的是切合实战的需求。Milvus 作为新一代非结构化数据处理平台（tái），结合人工（gōng）智能（néng）技术（shù），已经（jīng）成（chéng）为（wéi）企业在实际业务部署（shǔ）中不可（kě）或缺（quē）的一（yī）环，为消费（fèi）者提供智能客服（fú）、理（lǐ）财产品推荐、资讯推（tuī）荐、资产规划（huá）等专业级服（fú）务。

下面为大家分享数（shù）字人民币的大（dà）趋势（shì）下（xià），三个（gè）极有潜（qián）力的金融（róng）科技场（chǎng）景。

金融生物（wù）识别：多模（mó）态融（róng）合已成应用趋势

数字（zì）钱包作（zuò）为数字人民币（bì）的载体，在（zài）交易（yì）时（shí）也（yě）要验证身份以进行授（shòu）权。目前应用（yòng）较为广（guǎng）泛的认证方式就是基于生物特征数据的多因子身份认证技术，而生（shēng）物识别在（zài）金融领（lǐng）域的（de）落（luò）地，也逐渐由单模（mó）态识别和技术（shù）应用，过渡（dù）到多模（mó）态融合。只（zhī）有通过多模（mó）态（tài）生物识别的统一（yī）融合，才有可能（néng）覆盖尽量多的应（yīng）用（yòng）场景和应（yīng）用人群（qún）。微信和支付宝目前都上线（xiàn）了基于（yú）声纹动态（tài）口令的登录方式（shì），作为指纹识别和面部光学识别的补充。此外，在信贷（dài）业务中引入（rù）声（shēng）纹识别（bié）技术作为反欺（qī）诈（zhà）手段（duàn），还可有效降低冒用他人身份（fèn）进行骗贷以及多头（tóu）贷款等事件的（de）发生（shēng）率。

消费金融：打造千人（rén）千面的定制化投顾服（fú）务

数字（zì）钱包（bāo）的（de）推（tuī）行（háng），除了以支（zhī）付为基础（chǔ），在（zài）消费（fèi）金融领域也有机（jī）会挖掘更大的市场。借助（zhù）算法和模型完善用户画像，金（jīn）融机构可以对用户的消费习惯（guàn）、风险偏好等数据进行挖掘（jué），提供（gòng）更多个性（xìng）化和有（yǒu）针对性的理财产品（pǐn），实（shí）现“智能投顾”级别的产品（pǐn）推（tuī）荐。通过查询客户（hù）的实时金融数据，智能客服也可以主动发现消费者的需求，最大化的实现（xiàn）金融业务价值。

基于 Milvus 语义向量的智能客服系（xì）统（tǒng），与（yǔ）传统（tǒng）客服技术相比，极大的降（jiàng）低了企业（yè）的 IT 投入和技术门槛。借（jiè）助于 Milvus 的高性（xìng）能和可扩展（zhǎn）性，智能客（kè）服系统可以支撑（chēng）上亿级别的（de）语料库。从（cóng）体验感出发，不仅可（kě）以帮助（zhù）用户找到（dào）所需的关（guān）键信息或某条内容，还可以支撑产品、功能以及（jí）业务（wù）的召回。目前在金融行业，交通（tōng）银行、鹏（péng）华基金和（hé）泰康人寿均应用 Milvus 构建了他们的智能客服系统，

智能文（wén）本处理：推（tuī）动（dòng）金融（róng）行业信息智能转（zhuǎn）型

金（jīn）融业对传统数值型数（shù）据的分析已经（jīng）相对成熟，而（ér）对基于文本的大数据（jù）分析还处于起（qǐ）步状态。对于金融机构的研究者来说，他们每天需要分析大（dà）量投研相关（guān）文本（běn），以此来把握行业（yè）动态。文（wén）本（běn）数据往（wǎng）往（wǎng）以非结构化的形式（shì）存储（chǔ），且数据规模较大，传统处理方法很难满足需求。基于深度语言模（mó）型的智能文本处理，可（kě）以通过文本向量化的方（fāng）式，实（shí）现关键信息（xī）检索、文档智能审阅，以及投研报（bào）告的半自动生成。其中，结合 Milvus 对（duì）文本进行语义（yì）相似度的检（jiǎn）索，可以极大提（tí）高文本处（chù）理效率。