这个五（wǔ）一（yī）假期，你用上数字人民币红包了吗（ma）？还在试点中（zhōng）的数字人民（mín）币已然强势（shì）来（lái）袭，不但落地北京（jīng）、上海、深圳、成（chéng）都、长沙（shā）、海南等十几（jǐ）个城（chéng）市，除了线下（xià）支付（fù），还对接了美团、京东、滴滴和 B 站（zhàn）等十几个第三方平台。

过去的五年（nián）间，支付宝（bǎo）和（hé）微（wēi）信代表的移动支付开（kāi）启了（le）“无现金时代”，颠（diān）覆了整个社会对于（yú）货（huò）币的认知。而如（rú）今，带有国家属性的数字（zì）人民币杀入支付市场（chǎng），或（huò）许（xǔ）将颠覆目前的移动支付格局。

数字（zì）人民币（bì）的全称是 DCEP（Digital Currency Electronic Payment），即数（shù）字货币电子支付，是中国人（rén）民银行发行的数字形式的法（fǎ）定货币。简单（dān）来说，就是（shì）纸质人民币的数字（zì）化（huà），功能和属性同纸质人民币完全一样（yàng），每张数字人民（mín）币也有（yǒu）唯一（yī）编（biān）号。区别于比特币这（zhè）样私（sī）人发行的虚（xū）拟货（huò）币（bì），央（yāng）行发行的数字货币（bì）是法币，具有国家信用、法偿（cháng）性，其效力和安全（quán）性（xìng）也（yě）最（zuì）高。

单从（cóng）这（zhè）一点来说（shuō），它与支付（fù）宝微信（xìn）这类（lèi）第三方（fāng）支付手（shǒu）段都不构成（chéng）竞争关系，因为这两（liǎng）者就（jiù）不在同一个维度上。以后的商家可以说不接受（shòu）微（wēi）信、支付（fù）宝，但是说拒绝数字人民币（bì）则是违法的（de）。由此可见，数（shù）字货（huò）币带来的不（bú）只是一种新的（de）支（zhī）付方式，更（gèng）是可能颠覆现（xiàn）有支付行（háng）业（yè）的格局。

据悉，目前工、农、中、建（jiàn）、交、邮（yóu）储等六大国（guó）有（yǒu）银行已（yǐ）经开（kāi）始大力（lì）推广（guǎng）数字人民币货币钱包，这意味着商（shāng）业银行作为数字人民币（bì）兑（duì）换、流通等一（yī）系（xì）列相关服务的提供者，将（jiāng）直接（jiē）成为流（liú）量入口。

流量（liàng）就意味着数据（jù），而在（zài）人工智能时代，数据也正（zhèng）在被重新定义。

由于数字（zì）人民币把钱从根（gēn）本上进（jìn）行了数字（zì）化（huà），也就是说人民币从发行、流通、存储、投资（zī）、跨（kuà）境流动等所有环节（jiē）都可以变（biàn）成（chéng）“数据”，这为金融产业利用大数据、人工（gōng）智能、云计（jì）算、甚至物联网来连接和处理这些数据打通了“最后一公（gōng）里”。

在金融产业（yè）的数字化进程中，挑（tiāo）选技术产品正如行走江湖的大侠需（xū）要挑一件趁手的兵（bīng）器，最重要的（de）是（shì）切合实战的（de）需求。Milvus 作为新一代非结构化（huà）数据（jù）处理平（píng）台，结（jié）合人工智能技术（shù），已经成为（wéi）企业在实际业务部署中不（bú）可或缺的一环（huán），为消费者提供（gòng）智能客服、理财产品推荐（jiàn）、资讯推荐、资产规划等专业（yè）级服务。

下面为大家分（fèn）享（xiǎng）数（shù）字人民币的大（dà）趋势下（xià），三个极有潜力的金（jīn）融科技场景（jǐng）。

金融生（shēng）物识（shí）别：多模态融合已（yǐ）成应用趋（qū）势

数字钱包作为（wéi）数字人民币的载体，在（zài）交易时也要（yào）验证身份以进行授权（quán）。目前应用较为（wéi）广泛的认证方式就是基于生物特征数（shù）据（jù）的多因子身份（fèn）认（rèn）证技术，而生物识别在金融（róng）领域的（de）落（luò）地（dì），也逐渐由单模态识别和（hé）技术应用，过渡到多模态（tài）融（róng）合（hé）。只有通过多模态（tài）生物识别的统一融合，才有可能覆盖尽量（liàng）多的应用场景和应用人（rén）群。微信（xìn）和（hé）支付（fù）宝目前都上线了基（jī）于声纹动态口令的登（dēng）录方式，作为指纹识别和面部光（guāng）学识别的补（bǔ）充。此外，在信贷业务中（zhōng）引入声纹识（shí）别技术（shù）作为反欺（qī）诈手段（duàn），还可有效降低冒用他人身份进行骗贷以及多头贷款等事件的（de）发生率。

消费金融：打造千人千面的定制（zhì）化投顾服务

数字钱包的推行，除（chú）了以（yǐ）支付（fù）为基础，在消（xiāo）费金融领域也有机会挖（wā）掘（jué）更（gèng）大的（de）市场。借（jiè）助算法和（hé）模型（xíng）完善用户画像，金融机构可（kě）以对用户（hù）的消费（fèi）习惯、风险偏好等数据进（jìn）行挖掘，提供更（gèng）多个性化和有针对性（xìng）的理财产品，实（shí）现（xiàn）“智能投顾”级别的产（chǎn）品推（tuī）荐。通过查询客户的实时金融数据，智能客服（fú）也（yě）可以主动发现消费者（zhě）的需求，最大（dà）化的实现金融业务价值。

基于 Milvus 语义向量的智能客服系（xì）统，与传统客（kè）服技术相比，极（jí）大的降低了企（qǐ）业的 IT 投入和技术门槛。借助于 Milvus 的高（gāo）性能（néng）和（hé）可扩（kuò）展（zhǎn）性，智能客服系统可以支（zhī）撑上（shàng）亿（yì）级（jí）别的语料库。从（cóng）体（tǐ）验感出发，不仅（jǐn）可以帮助用户找到所需的（de）关键信息或某条内容，还可以支撑产品、功能以及业务的召回（huí）。目前在金融行业，交（jiāo）通银行（háng）、鹏华（huá）基金和泰康人寿均应用 Milvus 构建了（le）他们的智能客（kè）服系统，

智（zhì）能文本处理：推动金融行业信息智能转（zhuǎn）型

金（jīn）融业对传统数值型数据的分析已经相对成熟，而对基于文（wén）本的大数据分析还处于起步状态。对于金融机构的研究（jiū）者来说，他（tā）们（men）每天需要分析大（dà）量投研相关文本，以此来把握行业（yè）动态。文（wén）本数据往往以非结构化（huà）的形式存储，且数据（jù）规模较大，传统处理方法很难满足需求。基（jī）于深度语言模型（xíng）的智（zhì）能文本处理，可以通过文本向量化的方式（shì），实现关（guān）键信息检索、文档智能审阅（yuè），以及投研报告的半自动生（shēng）成（chéng）。其中，结（jié）合（hé） Milvus 对文本进行（háng）语（yǔ）义（yì）相似度（dù）的检索，可以极大提高文本（běn）处（chù）理（lǐ）效（xiào）率（lǜ）。