電腦視覺並非新概念，可以追溯到20世紀60年代，當時的研究人員已開始探索教導電腦「看見」和理解圖像的方法。

　早期電腦視覺實驗，主要集中在識別形狀和模式等基本任務。數十年來，計算能力和算法的進步，推動電腦視覺的發展。在20世紀90年代，該領域取得了重大進展，開發了諸如邊緣檢測和對象識別等技術。真正的變革來自於2010年代深度學習的興起。深度學習算法，特別是卷積神經網絡，通過使機器直接從原始像素數據中學習，徹底改變了電腦視覺。這一突破帶來了在各種任務中的準確性和性能顯著提升。

　在製造業中，配備了視覺算法的自動檢測系統，可以準確地檢測缺陷，從而減少了生產中的問題，也減少了浪費。透過電腦視覺的預防性維護模型，能夠提前預測設備的故障，確保生產流程不會中斷，提高了運營效率。零售商利用電腦視覺技術，推動個性化推薦、無人收銀系統和實時庫存管理來提升客戶參與度。例如亞馬遜等公司通過Amazon Go店舖等項目，重新定義了實體零售的輪廓。

　金融領域正利用電腦視覺技術

　在金融領域使用電腦視覺也有着多重機遇。它可以幫助金融機構更好地評估風險，通過分析圖像和視頻數據，識別出可能的風險，例如身份盜竊或不當交易，從而幫助銀行和投資者避免損失。其次，電腦視覺在市場分析方面也具有重要作用，能夠分析社交媒體上的圖片和視頻，從中識別出與市場情緒相關的信息，進而預測市場走勢和制定投資策略。

　此外，電腦視覺技術還可用於提供更加個性化和高效的客戶服務，例如人臉識別可用於身份驗證和快速辦理業務，情感分析則能更好地理解客戶的需求和情感，提供更貼心的服務。當然，電腦視覺也有助於反洗錢和反欺詐，通過分析交易數據和客戶信息，識別出可疑行為，幫助金融機構及時採取措施防止損失。

　英國切斯特大學金融科技及數據分析教授 梁港生

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