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金融业“刷脸时代”正在到来
2017-09-19 00:02

  近期,以人脸识别为代表的生物识别技术应用频频“落地”,银行业也随着刷脸取款的推广应用而掀起一波舆论热潮。科技进步日新月异,靠“刷脸”办事的以貌“取”人日益流行。风险与机遇同在,最终受益的将是每一个人。


金融业“刷脸”大步流星
记者 周轩千  见习记者 戚奇明


  “人脸识别技术的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高。近年来,人脸识别技术已在多个场景实现应用,包括苹果iPhone X解锁、员工考勤打卡、手机拍照脸部聚焦等,取得了很好的效果。”中国银行国际金融研究所研究员赵雪对记者表示。

人脸识别迎来快速增长期
  有数据显示,过去几年,生物识别市场规模的年增长率基本上都在15%以上。随着应用市场的逐步拓宽,生物识别的市场规模预计将在2020年达到250亿美元。人脸识别更是其中翘楚,未来5年复合增长率预计为166.6%,将迎来一轮高速增长期。
  “在过去一段时间,关于人脸识别的应用落地一个接着一个,从支付宝联合KFC提供刷脸支付,到安检信息系统在国内的推广,再到公租小区推广人脸识别门禁系统,特别是在安防领域,人脸识别具有个人身份信息验证快速准确的优势。人脸识别成为人工智能领域较早实现商业落地的板块,行业进入快速发展期。”华金证券分析师谭志勇、朱琨表示,“我们认为,在政府的大力推广下,人脸识别技术将在各个领域得到逐步的应用,特别是安防、交通、金融三个重点领域,人脸识别行业将迎来一轮新的增长期。我们长期看好人脸识别行业,预计人脸识别行业将迎来一轮长期稳定的高速增长。”
  “随着人脸识别等智能技术的飞速发展,谁能为亿级用户提供更好更便捷的金融安全服务,谁就有可能在千亿级规模的金融服务市场中占据一席之地。”平安科技有关负责人对记者指出,“依托平安集团近30年客户数据背景,平安科技人脸识别技术在刷脸借款、远程刷脸开户、保险公司保单服务以及VIP认证上提供了前所未有的客户业务创新。”
  平安科技有关负责人称,人脸识别具备在多个行业领域大规模普及的潜力;在拥有大数据分析、人脸识别、深度学习技术后,人脸识别技术以及广义上的刷脸身份认证将涉及人们生活的方方面面。

金融业多方面探索应用
  “刷脸取款是人脸识别技术的又一应用,有助于降低伪卡及银行卡被复制的风险,同时,较为便捷的取款方式也提升了客户无卡取款的体验。”赵雪指出。
  近日,农行上海市分行具备刷脸取款功能的ATM在徐汇漕河泾开发区支行、浦东农银大厦支行上线,此举系上海地区同业首次实现无注册ATM“刷脸取款”。该功能采用先进的人脸识别技术,通过红外双目活体检测技术,比对现场抓拍的照片与身份证照片完成客户身份识别,验证客户手机或身份证号码、银行卡交易密码,实现取款。截至目前,农行16家分行已完成470台ATM“刷脸取款”上线工作。
  事实上,部分银行早已在包括“刷脸取款”在内的生物识别技术应用上有所探索。例如:招行去年末已宣布,在全国近千台ATM上实现“刷脸”取款功能,包括上海地区的23台ATM。招行2016年年报显示,该行人脸识别技术已应用于手机银行、可视柜台、柜面、ATM4个渠道,比对总次数达4074万次。据悉,在技术上,招行已将“人脸识别”技术广泛应用于日常各项业务办理流程,甚至可以有效识别减肥前后、双胞胎等人工难以区分的情况。招行上海创智天地支行不久前还通过“人脸识别”系统堵截了一起伪冒证件开户案。
  江苏银行直销银行早在2015年4月即推出人脸识别系统,利用手机摄像头自动采集、检测和跟踪客户脸部精确的生物特征,甄别出客户的身份信息,并对客户注册信息的真实性进行验证。2016年9月,江苏银行“双录”系统上线“人脸识别”功能:客户在进入正式的“录音录像”环节前,系统自动开启“人脸识别”功能,核验此时参与“录音录像”的客户是否确为本人。今年3月,江苏银行推出人脸识别ATM取款功能。
  兴业银行“智能柜台”4.0版本也引入“人脸识别”技术,使其能够自动采集、检测、跟踪客户脸部生物特征,进而甄别客户身份信息,与公安系统内预留的客户照片进行精确比对,增强风险防控能力。
  记者从微众银行了解到,该行将人脸识别、声纹识别、机器人客服等创新技术运用于实际业务场景,如将生物识别技术和视频身份验证运用到客户身份识别和反欺诈场景,降低了“微粒贷”的产品风险。
  此外,工行业绩报告显示,该行创建了互联网金融、大数据与人工智能、云计算、区块链、生物识别等七大“创新实验室”。
  事实上,除了银行业,其他金融子行业及相关行业也都已在业务中应用“人脸识别”技术。例如,平安普惠将“人脸识别”技术运用于“i贷”产品申请流程的身份识别环节,准确率高达99.8%。这项技术累积平安集团亿级用户数据,具有“活体”识别功能;用照片、视频等攻击账户均会被识别为“非活体账户”而导致无法通过验证。
  “人脸识别技术,有效解决了传统借款流程中客户身份核实难题,并简化了借款流程,提高了借款时效。凭借这项技术,结合平安普惠的大数据风控和反欺诈模型,平安普惠i贷已实现最快3分钟放款。”平安普惠有关负责人向记者介绍道。
  麦肯锡报告指出,物联网、人脸识别等新技术的兴起为数据获取、数据分析和防欺诈等提供了崭新的手段,将颠覆银行传统上单纯依赖财务报表和抵押质押的风控模式。
  平安科技有关负责人介绍道,在金融身份验证方面,“人脸识别”用于解决金融场景下高风险和复杂的身份验证流程,通过自拍照和身份证之间的人脸识别确认用户是否为本人。在其技术支持下,银行远程面签由30分钟变为5分钟;线上核对身份原本耗时5分钟,现只需2秒,银行业务办理效率极大程度提升。在保险业,保单出单效率提升——只需1分钟即可出单,不再需要2小时的等待。此外,平安科技联合深圳人力资源和社会保障局于今年推出了养老金领取“刷脸”在线认证服务,该服务在5秒内完成身份验证,让离退休老人足不出户,即可领取养老金。该负责人透露,平安科技将会在财政、医保、公共健康、公共安全、房产、教育等十个领域输出人工智能技术和服务能力。

科技进步是“双刃剑”
  “刷脸技术的应用是金融科技的一种进步,值得推广。在银行业利用生物识别技术当然更加方便、快捷和高效,这是所有金融机构进行金融科技创新的初衷,也是金融消费者的迫切需求。但便利在金融科技,风险也在金融科技,当前的难点和迫在眉睫要解决的问题就是刷脸技术的安全性、技术稳定性以及基础设施的支持性问题。”中国人民银行郑州培训学院教授王勇表示。
  赵雪则表示,目前来看,刷脸取款的技术引入及系统维护成本较大,所以短期内在全国普及的可能性不大。
  上海财经大学上海国际金融中心研究院执行院长、金融学院教授赵晓菊日前在谈到绿色金融、金融科技、科技金融时表示,三者中,金融科技风险比较大;而在大数据、云计算、移动支付、人工智能等金融科技中,人工智能风险最大。
  平安科技有关负责人告诉记者,在人工智能,尤其是深度学习领域,国内的研究水平并不输于欧美;国内在人脸识别技术的发展和商用方面,在金融、安全认证、安防等领域和特定场景下也有独特的优势。
  “深度上,平安科技在AI方面有人脸识别和面部分析,能够识别出90多种微表情,可以分析他们的情绪和情感;也把微表情服务技术放到放贷流程中,识别客户是否紧张或者是否撒谎。广度上,除了人脸识别、声纹识别,未来还会有静脉识别技术。”平安科技有关负责人表示,“每种技术都是有弱点的,比如指纹技术原先很先进,现在淘宝10元买个指膜可能就可以适用于60%的指纹。但如果把所有技术整合在一起,安全性将大大提高。破解方很难做到单项技术解决整合问题。”
  平安普惠有关负责人也介绍道,除了人脸识别,平安普惠在线上借款服务的远程视频面试环节运用了“微表情识别技术”。“这项技术可以采集借款人的眉梢、眼角、嘴唇等面部表情变化和各种神态举止作为表情参数,基于心理学的大数据系统,精准推理用户心理和情绪变化。借助该技术,可捕捉与用户还款意愿强相关的元素,把正相关的数据运用在反欺诈模型上,判断用户是否存在欺诈嫌疑。该模型是远程审批过程中一个强有力的审贷辅助工具。”
  此外,谭志勇、朱琨表示,随着对人脸识别3D技术的研究,人脸识别应用的精确程度和广泛程度将得到进一步提高。


“刷脸”技术大规模商用仍有距离
记者  李 思


  近日,中国农业银行、中国建设银行在部分城市ATM机上开通刷脸取款功能,引发了诸多热议。目前,这一功能仅仅是新一代生物验证人脸识别技术的其中一个商业应用。目前为止,真正把“刷脸取款”服务应用在线下ATM自动取款机中的银行并不多,但国内众多银行也开始大范围使用人脸识别技术,将其应用在手机银行刷脸登录、辅助远程坐席和柜员客户身份核验以及小额支付等业务当中。事实上,不仅仅是银行,第三方支付公司、互联网企业,以及手机厂商等都在加速推进“人脸识别”技术的商业应用。
  记者了解到,人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行相关技术验证。
  前瞻产业研究院的数据显示,2016年我国人脸识别行业市场规模已超10亿元,预计到2021年将达约51亿元。业内人士分析,“刷脸支付”有可能会成为一个趋势。如今“刷脸”科技几乎成为金融科技巨头的新战场。随着商用试点的推进,“刷脸”支付时代已经正式来临。
金融业应用空间巨大
  当下,“人脸识别”技术的大规模商用,主要由大型国有商业银行主导。银行业为什么纷纷布局人脸识别技术?
  阿里云数字记忆方向负责人三湘在接受记者采访时表示,金融业对安全要求很高,以往用密码保障账号安全。而人脸识别技术是通过生物信息带来多一重安全保障。人脸识别技术的应用场景很多,事实上往常需要密码登录的场景都有可能接入人脸识别技术。
  蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东也告诉记者,人脸识别技术的价值在于可以降低金融产品的使用门槛。“在互联网+推动下,在线身份识别如何既安全又便捷?通过人脸识别,跟证件对比,跟国家公安权威机构的身份信息源的对比,可以很安全便捷地做到验证身份,提供更好的金融服务。”
  网商银行是蚂蚁金服参股的一家互联网银行,陈继东举例说,“其所有的账户创建、转账都是通过刷脸实现,扫一下身份证、脸,做个比对,同时跟公安系统做个比对,就能线上更安全、便捷地知道你是谁,你是不是本人,对此进行防控风险。”
  业内人士也指出,人脸识别在金融领域应用,并非指人脸识别技术本身,而是将人脸识别技术通过不同的解决方案设计及其它技术叠加,解决金融行业各种业务场景下的实际需求。具体而言,人脸识别技术多以特定的场景为基础,通过一定的设计、集成、生产等工业手段,将不同的人脸识别环节进行重新组合、排列,最终输出符合金融行业需求的产品。

大规模商用仍有距离
  不过,人脸识别技术能否用于支付领域,目前却存在诸多争议。业内人士认为,人脸支付的技术是否成熟、差错率有多少,还有待检验。而除了技术本身的不成熟,人脸支付还隐藏着“冒脸顶替”的风险。
  上海市信息安全行业协会会长谈剑峰表示:“生物认证最大的共性是唯一性。每个人都有独一无二的脸、指纹和虹膜等。正是这种唯一性,让大家认为生物认证是安全的。但生物特征数据库一旦被攻破,大量的带有唯一性的生物特征数据被盗取,带来的风险要比‘盗刷’严重得多。这才是生物认证方式的真正‘痛点’。”
  “人脸识别技术已非常成熟,甚至比传统密码识别更为安全。我们把生物识别技术作为传统密码验证的辅助手段,从小范围测试到正式上线已一年有余。目前,还没有接到过任何因人脸验证失误而引发账户被盗用的投诉。与传统密码识别和指纹识别技术一样,脸部识别同样需要与系统存储的信息进行比对验证。”支付宝工作人员如是表示。
  “支付宝刷脸技术已经达到金融级别。通过软硬件的结合,智能算法与风控体系综合保证金融级准确性和安全性。”陈继东也向记者表示,目前,蚂蚁金服的人脸识别准确率已达99.6%,再配合眼纹等多因子验证,准确率为99.99%,远超肉眼识别97%的准确率。
  由此来看,目前,国内刷脸技术在官方层面仅认作辅助身份认证,并未完全开放。而记者也了解到,支付宝目前正在与公安部、国家标准化委员会协商,建立识别身份认证的通用标准。
  “最大风险是用照片或者动态视频可以冒充,任何识别算法都存在一定的误识别率,尽管很低,但谁也都不能保证没有误识,这个是一个较小的风险。”三湘告诉记者,提高人脸识别的安全性,需要加强对事物与屏幕拍摄差异的识别,以及合成、改造图像视频的识别能力。目前,阿里云已经在深度学习的基础上,基于大量训练图片训练模型,实现了实物拍摄和屏幕拍摄图片的区分,分类准确率在95%以上。而换脸视频中人脸侧面的图像畸变非常明显,这都可以被用大数据训练的深度学习算法敏感区分。
  “人脸识别技术在金融反欺诈手段当中,是金融安全当中非常重要的途径。”腾讯副总裁马斌在接受记者采访时表示,“人脸识别技术在民用安全措施领域也是最经得起考验的。但不仅是人脸识别,还有人工智能领域的声音识别,都会被挑出小的问题和错误。用的人越多发现问题的机会就越大,改进速度就越快。”
  由此来看,刷脸支付作为一种技术创新,落地应用虽在加速,但离大规模商用仍有一定的距离。


“刷脸时代”欲速则不达
记者  潘 晟


  忽如一夜春风来,人脸识别技术似乎一下子从“黑科技”走进人们日常生活,手机可以“刷脸”解锁、购物可以“刷脸”支付,甚至连取钱也可以“刷脸”。随着一系列应用场景进入商用阶段,“刷脸时代”正以超乎想象的速度到来。
  应该说,在人工智能领域,人脸识别算得上是发展较为成熟的领域。早在2015年,微众银行就开始探索用“人脸识别”技术代替传统“面签”的身份验证方式;而在同年举行的德国CeBIT展会开幕式上,马云演示了刷脸支付技术“Smile to Pay”。此后随着技术的更新和突破,如卷积神经网络在深度学习算法中的应用等,人脸识别的准确率大幅提升,在某些领域已经超过人眼,为“刷脸”的普及和大规模商用奠定基础。
  不过,我们也需要看到,尽管人脸识别技术可应用的领域日益多元,应用场景也更加丰富,但想要真正到达“刷脸时代”,恐怕还有不少障碍需要克服。
  以金融领域为例,近两年人脸识别技术在相关领域的渗透速度的确很快。不仅BATJ等互联网巨头纷纷在登录认证、支付等环节引入脸部识别,且应用场景逐渐从线上向线下延伸;同时,农行、招行、建行、汇丰等传统金融机构也持续发力,推动人脸识别应用向更多场景扩散。
  但到目前为止,相关技术大多处于小规模商用试点甚至实验室阶段。例如,蚂蚁金服早在2015年末就上线了人脸认证登陆功能,但直到今年9月,才在肯德基的KPRO餐厅正式将“刷脸支付”投入商用;苏宁也仅在全国首家无人店支持“刷脸”购物;京东、百度等更只在内部测试“刷脸支付”功能。再如,作为国内较早实现ATM“刷脸取款”的银行,目前农行和招行上线相关功能的ATM分别接近500台和1000台,而根据央行发布的2017年第二季度支付体系运行总体情况,截至第二季度末,我国ATM达94.35万台。
  究其原因,这一方面是因为相比门禁识别、监控摄像等安防领域的应用,“刷脸支付”或“刷脸取款”商用化对安全性要求较高,且容易受真实场景复杂性影响,技术层面的瓶颈仍然存在。事实上,苹果公司软件工程资深副总裁克雷格·费代里吉在第一次展示FaceID时就遭遇了失败的尴尬。
  另一方面,“刷脸支付”等所需要的不仅是人脸识别等生物及图像识别技术,更要解决是如何统一身份认证。要实现这一目标,除了需要完善的3D人脸数据库,更需要大数据、云计算等一系列安全保障体系的支撑,可以说,这是一场个人身份验证的攻坚战。
  除了技术层面的制约外,公众接受度也是“黑科技”能否真正商用化的关键。此次iPhone X发布后,不仅引发了科技界的关注,更引爆了段子界——“老婆让我帮看看这件衣服怎么样,我一瞅屏幕,支付成功了”、“带头套的不一定抢银行,而是兜里揣了一部……”,而“嗅觉敏锐”的淘宝商家更纷纷上架了“防面部识别解锁面罩”。至少从目前来看,对“刷脸时代”的到来,公众的不信任感要大于好奇和期待。
  说个有趣的例子,事实上,早在2002年,比尔·盖茨就向全球演示了首款平板电脑,2005年,微软又推出了首款支持触控操作的平板Windows操作系统,但直到2010年史蒂夫·乔布斯向世界展示iPad之前,平板电脑一直是消费类电子产品中最声名狼藉的品类,甚至被认为是不现实的产品。从某种程度上讲,乔布斯时代的苹果公司并非绝对意义上的创新者,但却是真正了解世界在等待什么的引领者。如今,手持iPhone X的蒂姆·库克究竟能否成为下一个乔布斯,亦或是另一个盖茨,时间会给出最好的答案。