计算机视觉可以通过自动化文档处理、改进欺诈检测和简化客户互动来增强金融和银行业务。通过分析图像、视频或扫描文档等视觉数据，计算机视觉系统可以减少人工工作量，提高传统上依赖人工验证的任务的准确性。例如，银行每天处理数百万张支票、身份证和表格，计算机视觉可以更快、更少错误地处理这些任务。
一个关键应用是自动化文档验证。银行使用光学字符识别 (OCR) 和图像分析从扫描文档中提取文本和验证信息。例如，当客户通过手机银行应用程序上传支票照片时，计算机视觉算法通过检查 MICR 码、签名和金额字段来验证支票的真实性。同样，“了解你的客户 (KYC)”流程使用计算机视觉来验证政府签发的身份证件，通过检测全息图或水印等安全特征。常用的工具有 Tesseract OCR 或基于云的 API（如 AWS Textract），结合自定义逻辑来标记差异。
另一个用例是欺诈检测。计算机视觉可以通过使用模式匹配算法将支票或贷款文件上的伪造签名与存储的模板进行比较来识别伪造。例如，银行可以训练卷积神经网络 (CNN) 处理数千个真实和伪造的签名来检测异常。此外，配备摄像头的 ATM 可以使用实时视频分析来检测盗取设备或可疑行为，从而向安全团队触发警报。这些系统通常依赖于 OpenCV 或 PyTorch 等框架进行模型训练和部署，并与现有的欺诈检测流程集成。
最后，计算机视觉改善了面向客户的服务。手机应用程序可以使用实时摄像头画面指导用户拍摄清晰的支票或身份证照片，从而减少提交错误。在分行中，摄像头可以分析客户等待时间或客流量以优化人员配置。一些银行还在试验增强现实 (AR) 界面——例如，当用户将手机指向实体卡时叠加账户详情。这些应用通常涉及边缘计算（例如，设备上的 TensorFlow Lite 模型）以在本地处理数据，从而提高速度和隐私。通过结合这些技术，银行在提高合规性和用户体验的同时降低了运营成本。