人臉識別技術在互聯網金融行業中的應用

張文彬

近些年來，隨著科技信息的發展，計算機人臉識別技術倍受關注，被廣泛應用于各個領域，尤其在互聯網金融行業應用最多。人臉識別，顧名思義就是以人臉特征為基礎，對輸入的人臉圖像進行識別，與已知的人臉進行對比，進而識別每個人臉的身份。生物學家和心理學家自19世紀開始研究人臉技術至今，人臉技術已經進入成熟階段，但是其應用仍不夠廣泛。本文將會對計算機人臉識別技術在互聯網金融行業發揮的作用進行分析，對其未能得到很好推廣的原因進行探討。

【關鍵詞】計算機人臉識別技術 互聯網金融 作用 缺陷

計算機人臉識別技術的研究開發早已開始進行，其原理非常簡單。首先公司單位需要用攝像機獲取每個人員人臉面像文件或照片建立一個面像文件。之后在具體應用過程中，用攝像機獲取出入人員的面像，形成面紋編碼，最后與庫存的面紋編碼進行對比。利用計算機人臉識別技術，能夠明顯提高工作效率，加強公司管理，有效控制風險。在市場的強勁需求和眾多資本力量的推動下，計算機人臉識別技術正在逐漸成為互聯網金融行業的重要基礎設施，在互聯網金融行業打開了巨大的市場空間。

1 計算機人臉識別技術在互聯網金融行業中應用的優勢

1.1 安全性、保密性提高

與傳統識別技術相比，由于人臉具有生物屬性，人人不同，計算機人臉識別技術明顯的優勢就是其更加安全、保密。對于互聯網金融行業來說，這一點是有巨大意義的。經過試驗證明，計算機人臉識別技術已經達到了金融行業所需的安全性，其準確率能夠高達99%以上，相比于人工的精確率要高很多。此外，其獨有的活性判別能力能夠防止他人利用照片等非活性面像欺騙人臉識別系統。

1.2 方便、快捷

計算機人臉識別是一種自動識別技術，一秒內可以識別好幾次。不僅能自動識別臉框的位置和大小，還能夠識別人的性別、年齡、眼鏡等屬性。此外其在識別過程中不易察覺，使得被識別者不容易反感。在利用人臉識別技術進行支付時，消費者可以不用帶任何設備或者卡，只需要在人臉識別設備上進行識別就可以完成支付，這是對消費者的完全解放，同時也保障了消費者支付和資金安全。互聯網金融行業引入人臉識別技術之后，不僅能夠有效降低風險，還能夠憑借簡單、友好的識別過程，不至于讓客戶因操作過程繁瑣而出現拒絕合作的現象。比如銀河證券就采用了這種技術來對開戶信息進行錄入，客戶只要對著手機攝像頭拍一張照片就能夠完成圖像的上傳。

1.3 積累更多用戶

傳統互聯網金融行業的業務繁多，金融環境復雜，人們在同類型的不同商家之間更傾向于操作簡單的商家。平安保險、騰訊、支付寶積極布局人臉識別技術，顯然計算機人臉識別技術在商用上優勢顯著。因為其不僅開發出活體技術，而且使其應用在復雜的金融場景中得到保障，進一步提高了用戶體驗，有利于商家積累的大量用戶，不斷實踐優化，形成良性循環。

1.4 推動互聯網金融領域的變革

就目前發展情況來看，在互聯網金融行業的未來發展中，計算機人臉識別技術在金融行業的應用必將推動在線信貸的發展，從而推動消費金融的變革。與傳統線下信貸相比，接入了計算機人臉識別技術的互聯網金融行業將為用戶帶來更便捷、高效的信貸體驗，一場消費金融的變革正在到來。

2 計算機人臉識別技術目前存在的問題

人臉識別從19世紀開始研究至今，其技術已十分成熟，被廣泛用于公共安防、企業考勤等領域。但是在實際應用中，其普及率有待提高，這與計算機人臉識別技術存在的問題有很大關系：

2.1 應用失誤

首先表現在“矯枉過正”，誤接受率和誤拒絕率是評價人臉識別技術準確度的兩個重要指標，在實際應用中，這兩項指標都無法降到零。當人臉識別技術被作為加密技術時，為嚴格保證安全，人臉識別系統往往會出現“矯枉過正”的現象，這樣雖然降低了誤接受率，卻提高了誤拒絕率。在這種情況下，真正的用戶也會因為“矯枉過正”而被拒絕，直接影響了在實際應用中的用戶體驗。此外，人臉隨著時間改變。就目前來看，在人臉的發型改變、一定程度的胖瘦變化、常規化妝、自然老化等情況下，計算機人臉識別系統是可以識別出來的。但是，當人臉因為整容等原因出現較明顯變化的時候，計算機人臉識別系統則不能有效識別。此外，對于多胞胎、雙胞胎等識別也具有較大難度。

2.2 標準和規范有待制定

在互聯網金融行業中，計算機人臉識別技術常常被應用于支付上，也就是人們所說的“刷臉支付”。雖然其大大解放了消費者，但是各種支付手段的創新都要建立在支付的安全上。因此，若要將計算機人臉識別技術應用于大眾支付上，有關部門應該制定相應的標準和規范，從法律層面上來保障支付和資金的安全。

3 以螞蟻金服為例來分析人臉識別技術的發展趨勢

在德國漢諾威國際信息及通信技術博覽會的開幕式上，阿里巴巴董事局主席馬云向德國總理默克爾和我國國務院副總理馬凱展示了螞蟻金服的“smile to pay”技術，用手機“刷臉支付”的方式在網上購買了一張1948年的漢諾威紀念郵票，完美展示了計算機人臉技術在支付中的應用。人臉識別技術是計算機技術研究的一個重要領域，廣泛采用了融合了計算機圖像處理技術和生物統計學原理的區域特征分析算法。通過計算機圖像處理技術來從圖像或視頻流中提取人像特點，再利用生物統計學的原理建立人臉特征模板。之后將被測者的人像和已存儲的人臉特征模板進行比對分析，然后得出一個相似值來確定是否為一個人。這項嶄新的支付認證技術由螞蟻金服與Face++ Financial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。作為世界領先的人臉識別平臺，Face++Financial人臉識別技術在LFW國際公開測試中能夠達到世界最高的99.5%準確率。這樣的遠程非接觸操作給計算機人臉識別技術在其他方面的應用提供了思路。互聯網金融行業的遠程開戶、身份核實等應用正是這種遠程操作的再運用，并且已普遍出現于金融行業的各個領域，其基本流程如圖1所示。未來計算機人臉識別技術在互聯網金融行業的應用必將會朝著遠程化發展，并且通過技術的完善和研究，計算機人臉識別技術的安全系數和保密系數也會提高，成為滲透人們生活的，值得信賴的一項技術。

參考文獻

[1]侯鴻川，王生進，鄭方，謝劍斌.生物識別技術在互聯網與金融行業的應用研究[J].技術應用，2016（04）.

[2]路翀.基于二維圖像表示的人臉識別算法研究[D].大連：大連理工大學，2012.

作者單位

北京理工大學附屬中學 北京市 100089