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1、pos機銀行商業(yè)

2、pos刷卡機是哪個銀行的都可以刷嗎?謝謝？

pos機銀行商業(yè)

本文選自《金融電子化》2019年09月刊

作者：中國人民銀行成都分行科技處 馮一洲

近年來，隨著信息技術、網(wǎng)絡技術等新興技術的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術被廣泛運用在人們的工作和生活中。作為與信息技術融合最深的行業(yè)之一，金融行業(yè)積極推動人工智能應用落地，在提升業(yè)務效率、優(yōu)化成本控制、完善風控體系、推動產(chǎn)品創(chuàng)新等方面取得了明顯突破。

1.提升業(yè)務效率。人工智能作為新興技術代表，推動了商業(yè)銀行的業(yè)務效率顯著提升。以浦發(fā)銀行“網(wǎng)貸通”、招商銀行“閃電貸”、民生銀行“小微寶”等針對個人、小微企業(yè)主的在線信用貸款產(chǎn)品為例，以銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)為基礎，融合POS流水記錄、個人征信、訴訟、稅務等第三方機構數(shù)據(jù)，充分運用信用評分模型、決策系統(tǒng)等大數(shù)據(jù)處理和專家系統(tǒng)技術，實現(xiàn)對客戶的綜合信用評價與差異化風險定價，從客戶提出申請到審批完成貸款只需幾分鐘。依托人工智能和大數(shù)據(jù)處理技術，極大提高了銀行貸款審批的效率，提升了銀行客戶辦理業(yè)務的體驗。

2.優(yōu)化成本控制。（1）人力成本。采用智能機器人、智能客服、智能發(fā)卡機等技術，可有效替代商業(yè)銀行的簡單銷售、客服、基礎營銷等崗位，減少銀行的基礎崗位人員需求，逐步降低銀行人力成本。據(jù)BCG咨詢的報告顯示，到2025年，銀行業(yè)受人工智能技術應用的影響，崗位將削減23%。

（2）運營成本。通過引入人臉識別、語音識別和智能機器人等技術，采用實時電子照片、電子簽名和電子憑證等方式，銀行在業(yè)務處理過程中降低了對紙質(zhì)材料的需求，減少了紙質(zhì)憑證的輸出，有效控制銀行運營成本。

（3）客戶成本。銀行推出的在線信用貸款產(chǎn)品，采用在線申請、在線提貸以及在線還款的全流程在線模式，打破了時間和空間限制，提高了客戶辦理業(yè)務的效率，節(jié)省了客戶的時間和人力成本。

3.完善風控體系。（1）針對貸款服務客戶，構建立體化的智能風控體系。在個人風控領域，依托大數(shù)據(jù)和人工智能等技術，對客戶風險進行及時有效的識別、預警和防范，提升個人征信的廣度和精度。在企業(yè)風控領域，借助大數(shù)據(jù)和知識圖譜等技術，充分整合企業(yè)工商信息、法院訴訟信息、工商稅務信息、關聯(lián)企業(yè)風險等數(shù)據(jù)，優(yōu)化企業(yè)信用評估模型，及時準確地把控企業(yè)的經(jīng)營狀況和潛在風險。

（2）針對貸款業(yè)務流程，構建全流程的智能風控體系。依托人工智能等技術，在選取客戶、綜合審批和貸后跟蹤等各環(huán)節(jié)采取恰當?shù)娘L險應對措施。在選取客戶環(huán)節(jié)，利用多維分析和知識圖譜技術，對客戶進行精準畫像，全面評估客戶風險狀況，建立客戶黑名單，為銀行選取客戶選取提供科學依據(jù)。在綜合審批環(huán)節(jié)，借助神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習等方法建立綜合信用評分模型，完成客戶信用評分，并根據(jù)評分結果實時提供審批策略，確定貸款額度，有效規(guī)避信貸審批過程中的主觀因素，降低人為操作風險。在貸后跟蹤環(huán)節(jié)，依托內(nèi)外部數(shù)據(jù)對客戶經(jīng)營和消費等行為進行實時或準實時分析，捕捉并挖掘客戶行為的潛在相關性，把控客戶信用風險變化，提升應急處置效率，有效降低資金風險。

（3）針對風險管理領域，構建全場景的智能風控體系。充分識別和評估信用風險、操作風險、欺詐風險等各類風險，并提供應對措施。在信用風險方面，憑借客戶畫像、專家系統(tǒng)等技術和方法，消除信息不對稱，保證決策的正確性。在操作風險方面，利用大數(shù)據(jù)采集處理技術及機器學習技術對銀行內(nèi)部員工的經(jīng)營行為進行監(jiān)測分析，揭示相應風險并提前防范化解。在欺詐風險方面，憑借銀行內(nèi)外部多種數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析方法，挖掘用戶行為特征、用戶關聯(lián)特征等異常事件，結合手機唯一識別碼、手機卡信息、IP信息、GPS定位等多維度分析潛在欺詐風險，有效提高銀行反欺詐效率。

4.推動產(chǎn)品創(chuàng)新。依托POS流水、工商、稅務、法院等第三方數(shù)據(jù)，結合銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)，借助信用評分模型和決策系統(tǒng)等智能化分析手段，各銀行不斷推出在線信用貸款產(chǎn)品。通過在線信用貸款的方式，銀行給客戶提供了便利，有效降低客戶融資成本。

1.數(shù)據(jù)資源問題。（1）數(shù)據(jù)資源利用不足。一是銀行內(nèi)部的存量數(shù)據(jù)整合不充分，數(shù)據(jù)分散在不同業(yè)務條線、不同系統(tǒng)，難以整合。大量非結構化數(shù)據(jù)作為各項業(yè)務的憑證，沒有得到處理和分析，發(fā)揮不出潛在價值。二是外部數(shù)據(jù)的引入不夠，目前銀行的數(shù)據(jù)無法形成對客戶的完整全面評價及建立科學的信用評估體系。

（2）交易市場不夠規(guī)范。一是數(shù)據(jù)交易環(huán)境有待完善。在國家層面，相關的法律法規(guī)和行業(yè)標準尚未制定，沒有專門的政府職能部門制定監(jiān)管規(guī)則，規(guī)范市場行為，引導行業(yè)健康發(fā)展。二是數(shù)據(jù)交易形式過于粗放。交易過程中缺乏統(tǒng)一的定價標準，難以準確衡量數(shù)據(jù)實際價值，部分數(shù)據(jù)存在格式不規(guī)范、內(nèi)容不完整等問題，影響了數(shù)據(jù)使用質(zhì)量。

2.技術支撐問題。（1）技術人員儲備不足。一是商業(yè)銀行的科技人員數(shù)量不夠，與金融科技公司、互聯(lián)網(wǎng)公司相比尚有較大差距。二是缺乏數(shù)據(jù)分析挖掘、人工智能、算法等專業(yè)人才。目前商業(yè)銀行科技人員主要為軟件開發(fā)、系統(tǒng)運維、網(wǎng)絡機房等方面，數(shù)據(jù)分析挖掘和人工智能的人員較為匱乏。

（2）缺乏行業(yè)統(tǒng)一標準。現(xiàn)階段，人工智能在銀行業(yè)的應用總體處于探索階段，金融機構在人工智能的研發(fā)落地階段需要協(xié)調(diào)的廠商、領域眾多，工作協(xié)調(diào)難度大，難以建立統(tǒng)一的行業(yè)規(guī)范、技術標準和協(xié)同機制。

3.行業(yè)風險問題。（1）技術風險。一是數(shù)據(jù)安全風險。隨著大數(shù)據(jù)技術廣泛應用，商業(yè)銀行內(nèi)部存放了大量內(nèi)外部數(shù)據(jù)，考慮到網(wǎng)絡環(huán)境存在的信息攻擊、大數(shù)據(jù)平臺存在的漏洞，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失、篡改和泄露的風險，從而使銀行和客戶遭受損失。二是系統(tǒng)安全風險。隨著人工智能技術與銀行業(yè)務的深度融合，相關的應用也將成為網(wǎng)絡黑客實施金融攻擊的對象，例如智能機器人訪問接口、網(wǎng)貸產(chǎn)品的訪問接口和決策模型等。

（2）業(yè)務風險。借助智能投顧、智能客戶和知識圖譜等技術，各種模型被應用在銀行的經(jīng)營管理、客戶服務、風險防控和客戶影響等方面，提高了銀行的智慧水平，也引入了模型應用的風險。

（3）監(jiān)管風險。在當前的金融監(jiān)管體系下，對人工智能的監(jiān)管面臨“黑箱理論”和金融活動“可溯源性”的矛盾。一是無法準確追蹤人工智能自身學習和自我決斷的行為。二是無法明確人工智能的權責應用主體。這給相關部門的監(jiān)管帶來了挑戰(zhàn)，并極大提高了解決成本。

1.加強內(nèi)外數(shù)據(jù)的整合。為充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛在價值，商業(yè)銀行應構建全行統(tǒng)一的金融大數(shù)據(jù)平臺，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和全面的數(shù)據(jù)模型，深度整合銀行、電商、社交、消費、電信以及政府部門相關數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)清洗，從而充分發(fā)揮深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等的技術能力，最大限度發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價值。同時努力擴大數(shù)據(jù)源頭，整合行內(nèi)業(yè)務系統(tǒng)，拓展外部數(shù)據(jù)源頭，通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術驅(qū)動業(yè)務創(chuàng)造價值。

2.重視高端人才的培養(yǎng)。隨著人工智能等新技術與銀行業(yè)務的深度融合，商業(yè)銀行對技術人才的需求將逐步側重為數(shù)據(jù)科學家、算法工程師等高級專業(yè)人才。商業(yè)銀行應加強對人工智能技術專家的引進和培養(yǎng)。一是加強與研究機構和科研型企業(yè)的合作，通過項目的合力建設達到培養(yǎng)銀行技術人才的目標。二是優(yōu)化內(nèi)部培訓體制。做好銀行內(nèi)部的人才梯度建設，結合員工現(xiàn)有的知識和技術儲備，幫助員工在新技術的應用中找準自己的定位。三是拓展人才引進渠道。建立靈活的人才引留機制，采用多種方式引入急需緊缺的新型技術人才，并提供良好的發(fā)展空間。

3.推動核心技術的研發(fā)。當前,大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術突飛猛進，市場環(huán)境瞬息萬變。商業(yè)銀行只有充分掌握技術創(chuàng)新的主動性，才能在緊跟市場需求的過程中占得先機。完全采取技術外包、研發(fā)人員外包等方式，即使短期取得市場效果，也會在技術持續(xù)迭代、需求層出不窮的大環(huán)境下錯失長期的發(fā)展機遇。此外，采用外包的方式，也存在第三方公司或團隊通過項目建設、系統(tǒng)建設掌握相關數(shù)據(jù)，導致銀行數(shù)據(jù)泄露的風險。為此，商業(yè)銀行應加強創(chuàng)新機制建設，在制度、人力、財務、技術等方面給予扶持，完成核心研發(fā)團隊的組建，確保核心技術由銀行自主掌握，形成從技術創(chuàng)新到產(chǎn)品創(chuàng)新的內(nèi)生驅(qū)動力。

4.做好數(shù)據(jù)安全的保障。一是建立數(shù)據(jù)安全標準管理體系。在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與展示、數(shù)據(jù)銷毀等環(huán)節(jié)采取必要的安全防護措施。二是建立數(shù)據(jù)分級保護制度。根據(jù)敏感程度對數(shù)據(jù)進行分類，并采取不同的數(shù)據(jù)安全保護策略。充分保證身份鑒別信息、重要業(yè)務數(shù)據(jù)等敏感數(shù)據(jù)在傳輸、存儲和使用過程中的保密性。敏感數(shù)據(jù)必須經(jīng)過脫敏后，才能進入系統(tǒng)開發(fā)、測試和外包環(huán)境等場景。三是建立數(shù)據(jù)訪問權限控制體系。規(guī)定某個范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，在何種條件下，準許用戶進行何種操作，避免用戶對資源的越權訪問。

pos刷卡機是哪個銀行的都可以刷嗎?謝謝？

只要是銀聯(lián)卡，就都可以刷。

1、只要卡上有銀聯(lián)標志就都可以刷pos機。

2、值得一提的是借記卡刷卡不要手續(xù)費，而信用卡有0.8%~1%不等的手續(xù)費，不過一般會由商家承擔。

3、但是請大家理性消費，同時在刷卡支付時請注意遮擋，保障交易安全。POS系統(tǒng)基本原理：先將商品資料創(chuàng)建于計算機文件內(nèi)，透過計算機收銀機聯(lián)機架構，商品上之條碼能透過收銀設備上光學讀取設備直接讀入后馬上可以顯示商品信息加速收銀速度與正確性。每筆商品銷售明細資料自動記錄下來，再由聯(lián)機架構傳回計算機。擴展資料1、不能刷整數(shù)或者接近整數(shù)的金額。比如說10000元、29999元，這樣會容易引起銀聯(lián)調(diào)單，正確的刷卡額度應該是18560、26840這樣。2、不要一直刷信用卡。銀聯(lián)有會分析信用卡和借記卡的刷卡比例的智能檢測系統(tǒng)。3、POS機不能月刷超300萬。不能因為費率低就要在同一臺機器上刷，銀行電腦風控系統(tǒng)會出紅單。

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