刷臉支付，顏值小時代？

3月16日凌晨，全球最知名的IT和通信產業盛會CeBIT（漢諾威消費電子、信息及通信博覽會）在德國拉開帷幕，中國科技力量成為這次展會的一大亮點。開幕式上，馬云向德國總理默克爾與中國副總理馬凱，演示了螞蟻金服的Smile to Pay掃臉技術，為嘉賓從淘寶網上購買了1948年漢諾威紀念郵票。演講臺上，他用手機登錄淘寶，選擇這款郵票后進入支付系統，確認支付后出現“掃臉”的頁面。把攝像頭對準自己，馬云的頭像被網絡傳輸到支付后臺認證，幾乎沒有停頓，屏幕顯示“支付成功”。“這項嶄新的支付認證技術由螞蟻金服與face++合作研發，在購物后的支付認證階段通過掃臉取代傳統密碼。當馬云進行面部識別的時候，需要處理大量來自面部的數據信息，包括結構、五官以及肌肉等方面的數據分析。這些數據的處理和分析能力，由阿里云計算提供。”阿里云方面相關工作人員表示。在移動支付和互聯網金融領域，一個“靠臉吃飯”的顏值小時代正在向我們走來。

人臉識別，優勢多多

成本超低，全民參與。相比于指紋、虹膜等許多其他生物識別技術，人臉識別更加容易大規模推廣，因為幾乎所有的用戶都可以零成本參與。

審核便利，全面普及。人臉識別不需要用戶自行提交照片，根據相關規定，有資質的機構在需要進行人臉識別時，可以向全國公民身份證號碼查詢服務中心提出申請，將采集的照片與該部門的權威照片庫進行比對。也就是說，用戶在進行人臉識別時，只需要打開手機或電腦的攝像頭，對著自己的正臉進行拍攝即可，在智能手機已經全面普及的今天，這個參與門檻低到可以忽略不計。

隱私安全，相對提高。用戶容易擔心的隱私問題，在人臉識別領域也能有效避免，因為照片的來源極其權威，同時，一種特有的“脫敏”技術，可以將照片模糊處理成肉眼無法識別、只有計算機才能識別的圖像，從而保障用戶的隱私安全。香港中文大學教授湯曉鷗此前在計算機視覺國際頂級會議CVPR2014上曾發表論文，稱計算機算法識別人臉的準確率已經達到99.15%，而肉眼識別的準確率大約在97.52%。

人工智能，最強大腦。人眼識別容易受到操作人本人智力、經驗、認真程度的影響，比如在今年3·15上，央視就曝光了線下銀行卡辦理所存在的問題，雖然記者買來的假身份證上的照片和自己差異很大，但是，由于工作人員未進行嚴格核對，記者在四家銀行順利辦出了三張功能齊全的銀行卡。如果用技術來識別，這樣的假身份證就很難蒙混過關。螞蟻金服內部的專職研究生物識別技術的“柒車間”團隊介紹說，人臉識別的技術是基于神經網絡，讓計算機學習人的大腦，并通過“深度學習算法”的大量訓練，讓它變得極為“聰明”，能夠“認人”；而之所以能夠準確率高于人眼，主要在于計算機可以關注更多的關鍵細節，并通過算法，剔除一些干擾因素。

顏值小時代，真來了？

事實上，除了阿里，世界頂尖的科技企業近年都著力研究生物識別，比如蘋果推出指紋識別touchID，三星也已開始試水人臉解鎖，支付寶此前也推出過指紋支付。聯想集團楊元慶大贊聯想樂基金的眼光，稱人臉識別支付采用的face++技術，是聯想樂基金在2012年做的天使投資。而李開復也透露，刷臉支付是基于創新工場投資的Face++技術。筆者認為，真正的顏值小時代還遠未到來。

一是從技術上還遠遠未成熟，需要進一步完善，而且必須要同各大生物識別技術相結合才會找到完美平衡點，早在去年10月的集團分享日上，螞蟻金服的“柒車間”曾系統地向外介紹了其重點研究的六大生物識別技術，包括指紋、掌紋、聲紋、人臉四種生物特征、以及筆跡、鍵盤敲擊兩種行為特征。目前，支付寶的指紋支付已經上線，鍵盤敲擊也已經應用于其安全風控領域，而人臉識別技術，是該團隊最新的研究成果。未來，螞蟻金服還將繼續在生物識別領域做探索。

二是法律政策壁壘還未完全突破，刷臉支付涉及到諸多法律問題，從支付安全到個人信息，從監管政策到人倫爭議，這一切都需要時日來解決，一如當年二維碼支付般會波折不斷，潛行突擊。不過我們相信，只要真正從客戶體驗角度考慮，真正為消費者服務，人臉支付必將給我們更大的驚喜，更多的便捷。這一次，老馬又前跑在前，不管是互聯網+ 還是最強大腦風口論，都不如老馬這般顏值到底，一個中國最有錢的臉，一個讓人過目不忘的臉，戰勝了小馬哥、彥宏、雷布斯等一眾美男和小鮮肉，男神在這里。