现金与数字化,两者异性相吸

在数字化转型和相关发展的推动下,现金的未来成为人们热切讨论的话题。基材和软件在这方面并不相互排斥——事实正好相反:人工智能 (AI) 让现金享受到工艺发展的好处,这意味着中央银行和商业银行也都从中受惠。

现金正饱受公众关注的压力,大家都在谈论“废钞战争”和“禁止货币流通”。该趋势的由来是为了对抗非法所得和贪腐,以及减少零售渠道的现金管理支出,而数字化的拥护者们当然也为了要让整个货币循环在软件中无缝复制而反对钱币和钞票。

但这样的技术发展也为现钞的生产和流通带来了大幅提升经济效益的机会,其基础来自于对整个货币循环的深入分析。从纸币适宜流通性的微小变化中反映出的智能判断可供央行参考使用,从而让纸币的开发和生产更有效率。


“互联的纸币”:基材与软件相辅相成

技术基础

大数据和人工智能 (AI) 构成了纸币行业数字化的技术基础——乍看之下它们可能互相矛盾,但并非如此。“纸币是十分复杂的高科技产品,包含 40 到 50 项防伪特征。”G+D Currency Technology 软件及生态系统业务主管 Oliver Pannke 解释道。央行的处理系统详细记录着这些特征:先进的测试机器从每张钞票上撷取 800 到 1,000 个数据点,例如关于防伪特征的耐用性,包括红外检测性或是荧光。该程序无法记录个人用户的数据,基本只是单张钞票的相关信息。

未来我们可以通过智能分析来了解银行网点的位置是否合适以及业务能力是否足够。

 «

G+D Currency Technology 软件及生态系统业务主管 Oliver Pannke

“如果你在一个国家长期收集这些数据,你就可以分析整个纸币或是个别防伪特征在流通地区条件下的耐久性,知道哪种特征最耐用。”Pannke 说。因此,数字化技术可以用来将钞票上的流通数据和个别客户的要求联系在一起,并从成本效益和安全防伪两方面来优化未来的纸币版本系列。“这个发展方向表明纸币也将从数字化当中获益——未来在于互联的纸币。”

为此,捷德运用深入学习、机器学习和数据挖掘这些领域的尖端程序来确保成功,开发团队利用半数的存量数据来改进算法以执行任务,待模型组建完成后,研究人员再用另一半数据进行密集测试。软件的预测与现实越接近,模型的运行能力越高。客户可以通过浏览器看到在 G+D Currency Technology 的分析平台上的结果,再将这些结果用业务智能工具来做进一步的分析。

多样的使用场景

关于“互联纸币”在中央银行的应用领域,例如可以计算出特定纸币版本系列的防护涂层是否比重印版更持久。此外,也可利用数据得知网点网络的成本效益:“未来我们的智能分析可以判断网点的位置是否合适,业务能力是否足够。”Pannke 说。ATM 中记录的数据也会用于分析。“技术正在飞速发展”,Pannke 说,“纸币正在跨出迈向工业物联网的脚步。”


下载

数字化趋势报告

该趋势报告中另有专文探讨“互联纸币”的 AI 运用及经济潜力。