这个五一假期，你用（yòng）上数（shù）字人民币红包了吗？还在试点中的数字（zì）人（rén）民币已（yǐ）然强势来袭（xí），不但落地北（běi）京、上海、深圳、成都、长沙、海南等十几个城（chéng）市，除了线下支付（fù），还对接了美团（tuán）、京东、滴滴（dī）和 B 站等十几个第（dì）三（sān）方平（píng）台（tái）。

过去的五年（nián）间，支付宝和（hé）微信代表的移（yí）动支付开启（qǐ）了“无（wú）现金时（shí）代”，颠（diān）覆了（le）整个（gè）社会对于货币的认知。而如今，带有国家（jiā）属性的数字人民币杀入（rù）支付市场，或（huò）许将颠覆目前的移动（dòng）支（zhī）付（fù）格局。

数字人民币的全称（chēng）是 DCEP（Digital Currency Electronic Payment），即数字货币电子（zǐ）支付，是中国人民银行（háng）发行的数字形式的法（fǎ）定货币（bì）。简单来说，就是纸质（zhì）人民（mín）币的数字（zì）化（huà），功能和属性同（tóng）纸质人民币完（wán）全一样，每张数字人民币也有唯一编号。区别于比特币这样私人发行的虚拟货币，央行发（fā）行的数字（zì）货（huò）币是法（fǎ）币，具有国家信用、法偿性，其效力和安全性（xìng）也最高。

单从这一点来说，它与支（zhī）付宝微信（xìn）这类第三方支付手段都不构成竞争关系，因为（wéi）这（zhè）两者就不（bú）在同一（yī）个维度上（shàng）。以后的（de）商家可以说不接受微信、支付宝，但（dàn）是说拒绝数字人民币则是违法（fǎ）的。由此（cǐ）可见（jiàn），数字货币带（dài）来的不只是一种新的支付方式，更是可能颠覆（fù）现有支付行业的（de）格局。

据悉，目前工、农、中、建、交、邮储等六大国有银行已（yǐ）经开始大（dà）力推广（guǎng）数字人民币货币钱包，这意味着商业（yè）银（yín）行作（zuò）为数字人民币兑换、流通等一系列（liè）相关服务的提供者，将直接（jiē）成为流（liú）量入（rù）口。

流量就意味着数（shù）据，而在人工智能时代，数据也正在（zài）被重新定义。

由于（yú）数字人民币（bì）把（bǎ）钱从根本上（shàng）进行了（le）数（shù）字化，也就是说人民币（bì）从发行、流通、存储、投资、跨境流动等所有环节都可（kě）以变成“数据（jù）”，这为（wéi）金融产业利用大数据、人（rén）工智能、云计算（suàn）、甚至（zhì）物联网来连接和处理（lǐ）这些数据打通了“最后一公里”。

在金（jīn）融（róng）产业的（de）数字化进程中，挑选技术（shù）产品正如行走（zǒu）江湖（hú）的大侠需要挑一件（jiàn）趁手的兵器，最重要（yào）的是切合实战的需求（qiú）。Milvus 作为新一代（dài）非结构化数据（jù）处理平台，结合（hé）人（rén）工智能技术，已经成为企业在实际业务部署中不可或缺（quē）的一环，为消费（fèi）者提供智（zhì）能客服、理财产品推荐、资讯推荐、资产规划（huá）等（děng）专业（yè）级服务。

下面为大家分享数字人民币的大趋势下（xià），三个极（jí）有潜力的金融（róng）科技场景。

金融生物（wù）识（shí）别：多模态融合已成应（yīng）用趋势（shì）

数字钱包（bāo）作为（wéi）数字人民币的载体，在交易时也要验证身份以进（jìn）行授权。目前应用较为广泛的（de）认证（zhèng）方式就（jiù）是基（jī）于（yú）生物特征数据的（de）多（duō）因子身份认证技术，而（ér）生物识别在金融领域的落（luò）地，也逐渐由（yóu）单（dān）模态识别（bié）和技术应用，过渡到多模态融合。只有通过多模态生物（wù）识别（bié）的统一融（róng）合，才有可能覆盖尽（jìn）量多的应用场景（jǐng）和应用人（rén）群（qún）。微信和支付宝目前都上线（xiàn）了基于声纹动态口令的登录方式，作为指纹识别和（hé）面部光学（xué）识（shí）别的补充。此外，在（zài）信（xìn）贷业务中引入声纹识别技（jì）术作为反欺（qī）诈手段，还可有效降低冒用他人（rén）身份进（jìn）行（háng）骗贷以及（jí）多头贷款（kuǎn）等（děng）事件的发（fā）生率。

消费金融：打造（zào）千人千面的定（dìng）制化投顾服务

数字钱包的推行，除（chú）了以（yǐ）支付为基础，在消费金融领域也有（yǒu）机会挖（wā）掘更大的市场。借助（zhù）算（suàn）法和模型完善用户画像，金融机构（gòu）可以对用（yòng）户的消费习惯、风（fēng）险偏（piān）好等数（shù）据进行（háng）挖（wā）掘（jué），提（tí）供（gòng）更多个性化和有针（zhēn）对性的理（lǐ）财产品（pǐn），实现“智（zhì）能投顾”级别的（de）产品推荐。通过查询客户的实时金融数据，智能客服也可（kě）以主动发现消费者的需求，最大（dà）化的（de）实现金融业（yè）务（wù）价值。

基于 Milvus 语义向量（liàng）的智能客（kè）服系统，与传（chuán）统（tǒng）客服技（jì）术相比，极大的降低了企业的（de） IT 投入和（hé）技术门槛。借助于 Milvus 的高性（xìng）能（néng）和可扩展（zhǎn）性，智（zhì）能客服系统（tǒng）可以支（zhī）撑上（shàng）亿级别的语（yǔ）料库。从体验感出发，不（bú）仅（jǐn）可以帮（bāng）助用户找（zhǎo）到所（suǒ）需的关键信息或某条内容（róng），还可以支撑产品、功（gōng）能以及业务的召回。目（mù）前（qián）在金融行业（yè），交（jiāo）通银行、鹏华基金和泰康人寿均应用（yòng） Milvus 构建了他们的智能客（kè）服系统（tǒng），

智能（néng）文本处理：推动金融行（háng）业信息智能转（zhuǎn）型

金融业对传统数值型数据的分（fèn）析已经（jīng）相（xiàng）对成熟（shú），而对（duì）基（jī）于文本（běn）的大数据（jù）分析还处于起步状态。对于金（jīn）融机构（gòu）的研究者来说（shuō），他们每天需要分析大量投研相关（guān）文本，以此来把（bǎ）握行业（yè）动态。文本（běn）数据往往以非结构化的形（xíng）式（shì）存储，且数据规模较大，传统处理方法很难满（mǎn）足需求（qiú）。基于深（shēn）度（dù）语（yǔ）言模型的（de）智能（néng）文（wén）本（běn）处理，可以通过文（wén）本向量化的方式，实现关键（jiàn）信息检索（suǒ）、文档智能审阅，以及投研（yán）报告（gào）的半自（zì）动生成。其中（zhōng），结合 Milvus 对文本进（jìn）行语（yǔ）义相似度的检（jiǎn）索（suǒ），可以极大提高文本（běn）处（chù）理效率。