董莉
技術先鋒谷歌正在美國推廣“刷臉”支付,選定多家餐廳嘗試該功能。萬事達卡也計劃在多個國家推自己的“刷臉”支付系統。而在中國,平安早已在內部實實在在地用起來了。
深圳是平安的大本營,平安分支機構遍布城市多處,八卦嶺三路上的平安大廈駐扎著平安科技的大部隊,其中就包括了一支20多人研究“顏值”的技術小團體,他們的作品最先被用在了吃飯這件事上。
在大廈的食堂有個自助餐區域,門口安裝了平安內部的人臉智庫,員工就餐只需在設備前晃一下,確認識別出來是自己,就可以進去開吃了。而且,只要員工飯卡賬戶中有錢,系統會通過刷臉自動識別出身份,直接在后臺扣款,無需現場支付。
當然,這個嘗鮮式的應用只是在內部測試技術和產品。“未來,對人臉識別最好的印象,就是你都忘了它的存在,同時你又覺得它是很安全的。”平安科技副總工程師劉飛如是說。這也透露出,平安科技在人臉識別這件事上想要做的更多。
技術
總的來說,計算機實現一次人臉識別,至少要完成三個步驟:首先,從包含人物的場景圖片中分割出人的面部區域;然后,從該面部區域中提取出人臉特征;最后,根據所提取的特征進行人臉識別。
隨著技術和算法的演進,2012年以后,主流科技公司開始采用基于神經網絡等進階技術進行人臉識別,從而實現了質的飛躍。神經網絡是一種模擬人腦神經元行為的復雜人工智能算法,特點是訓練時間長而識別時間短。早在2013年,平安就針對人臉識別方面開始做了一個前期的調研。從2014年開始,平安科技組建了一個人工智能的實驗室團隊,開始研究算法和研發核心技術。
人眼識別準確率的極限是97.53%,平安科技的人臉識別技術的精準度在很多測試條件下已達99%以上。從核心技術研究到產品、工程、技術的實現,再應用到業務層面,平安科技只用了一年的時間。
目前,基于平安體系內多年積累的精度很高的大數據資源,平安人臉識別技術自優化的架構可以應對人臉隨年齡的增加而發生的變化。其次,雙胞胎的問題同樣可以得到解決,只要兩個雙胞胎的對應照片被收集到,機器就可以分辨出誰是誰。
“雖然實驗室跑出來的程序并沒花太多時間,但是產品化、工程化的過程非常艱辛、非常復雜。”劉飛坦言。人臉識別技術基于機器的深度學習,深度學習結合計算機視覺要想做人臉識別,它面臨的挑戰之一就是非常不確定的環境條件。與實驗室穩定的環境條件不同,當人臉識別真正投入應用,用戶端攝像頭的像素、網絡信號、動態拍攝時候的光線等各方面的因素,都是對技術的考驗。而商業用戶和普通消費者用戶都希望把應用的各種特定條件去除掉,得到自然的體驗。
應用
不在八卦嶺平安大廈辦公的員工雖然沒法“靠臉”吃飯,但他們可以在自己的手機上與這個功能親密接觸。每一個員工的手機里都會安裝“快樂平安”APP,員工可以通過刷臉來替代用戶密碼式的登錄方式,通過APP處理考勤、預約會議、查工資、定出差的機票酒店等等。
事實上,平安科技人臉識別技術已經走過面對內部人員的階段,在平安系統各業務的商用應用場景已達近10處,使用量近千萬。包括平安旗下平安信用卡、平安橙子銀行、平安普惠和前海征信等子公司。
早在去年7月,該技術已應用于平安普惠小額貸款“平安i貸”的融資場景。用戶通過“平安i貸”APP申請貸款時,只需要打開手機攝像頭,由系統拍攝并抓取用戶若干面部影像,再進行檢測,即可遠程完成身份核實,最快實現6分鐘完成放貸。自開通以來,通過“刷臉”完成的業務量已達日均1萬單。
在平安銀行,用戶辦理信用卡即可體驗“人臉識別開戶”,5秒可以完成身份認證,比對速度可達每秒1500萬次,識別準確率更是高達99.993%,能有效防范偽冒申請。試運行5個月時,已經有超過35萬客戶在申請信用卡時體驗了這項科技。
平安銀行的另一個主打業務,2014年11月推出的創新型互聯網銀行業務“橙子銀行”也開通了人臉識別,2015年6月開始在沈陽、鄭州、西安、石家莊和太原等五個城市開展人臉識別功能的試點,通過人臉識別(以及隨機動作活體檢測)輔助客戶開立賬戶。
在使用人臉識別之前,用戶在開戶注冊和激活平安橙子賬戶時,需要業務后臺以人工方式進行客戶身份的核查和驗證。采用人臉識別技術可實時反饋核查結果,較傳統的人工核查客觀性更強,并且識別準確率和效率更高,有效地提升了賬戶和資金安全等級與用戶體驗。
而新成立不久的平安子公司前海征信,也已將人臉識別與個人征信業務相結合。作為首批獲準籌備開展個人征信業務的公司,前海征信將公安部第一研究所的居民身份證網上應用技術、平安科技創新研究院的人臉識別技術嵌入個^征信產品中,幫助合作機構省去人工審核成本,同時預判各類身份冒用和網絡欺詐風險。另外,前海征信還推出“好信一鑒通”,可借助人臉識別實現遠程開戶、貸前身份驗證及貸后催收定位。
未來,該技術還有望延展至平安一賬通、平安證券、平安保險,比如壽險、醫療健康險、養老險甚至包括車險等業務上面去。
人臉識別只有體驗好才能進入更多的應用場景,在對于金融屬性更強的平安來說,安全是重中之重。體驗好、安全性高看似簡單的要求,其實是最大的考驗。而欺詐技術與安全技術在互相博弈中迭代,對于人臉識別提升體驗和安全性上,依然有新的攻擊技術誕生。劉飛介紹,他們正在研究防攻擊識別技術,希望能讓通過率更高,誤識率更低,但安全絲毫沒有折扣。
他認為,人臉識別仍然處在試水階段,但“前景是樂觀的,下一個階段毫無疑問是人工智能時代的來臨”。
那時候,人臉識別系統會將人眼無法看到的紅外波段、紫外波段光譜信息應用到特征提取中。也有可能,隨著圖像采集精度的進一步提高,大數據的分析技術可以從面部圖像上找到真正存在臉上的“臉紋”。甚至,科研人員除了“教導”人臉識別系統學會認出你是誰以外,還能看出你當時的喜怒哀樂。