取消
温馨提示:
敬爱的用户,您的浏览器版本过低,会导致页面浏览异常,建议您升级浏览器版本或更换其他浏览器打开。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

薄纯敏 来源:亿欧网 2017-08-24 10:11:50 刷脸支付 人工智能 金融科技
薄纯敏     来源:亿欧网     2017-08-24 10:11:50

核心提示随着人脸识别技术的不断成熟以及相关政策法律的不断完善,刷脸支付将为消费者提供更加安全便捷的支付方式。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

  支付作为消费者与销售者之间金融交换,在人们的生活中扮演着重要的作用。自支付诞生以来,人类经历了货币支付、现金支付、刷卡支付以及第三方支付,支付方式的转变背后隐藏着技术的驱动,而基于深度学习人脸识别技术的提高使得刷脸支付成为可能。本篇文章将从第三方支付说起,进而讨论什么是刷脸支付以及刷脸支付背后的技术支撑——人脸识别技术。

  一、第三方支付市场扩大,移动支付比重提高

  高盛最新发布的《金融的未来:中国金融科技崛起》系列报告第一篇《支付:生态系统之门》,引用艾瑞数据指出,2016年中国第三方支付市场规模达到11.41万亿美元,与2010年的0.16万亿美元相比,扩大了74倍。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

    按照第三方支付牌照许可的业务类型,第三方支付可分为银行卡收单、预付卡发行与管理以及网络支付。银行卡收单指的是收单机构为特约银行提供银行卡交易处理及资金结算等金融服务,获取手续费收入。预付卡发行与管理指的是对以营利为目的发行的、在发行机构之外购买商品或服务的预付价值,包括采取磁条、芯片等技术发行的预付卡发行与管理。网络支付是第三方支付的主要形式,可以分为互联网支付和移动支付,两者的区别主要在于使用工具的不同,互联网支付主要是以互联网为基础利用电脑等设备进行的支付方式,移动支付是使用移动终端(主要是手机)进行的支付方式。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

    伴随着互联网的移动化趋势,互联网支付与移动支付之间的界限变得模糊,移动支付规模发展非常迅速。根据高盛的最新金融科技报告,截至2016年,95%的中国网民通过移动设备上网,而他们当中有68%的人在日常生活中使用移动支付。自2015年以来,移动支付在网络支付的占比超过互联网支付,2016年移动支付占比已达到75%。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

    二、刷脸支付便捷高效但落地仍有挑战

    移动支付在过去几年快速发展,支付方式也多种多样,如NFC支付、二维码支付、指纹支付等。人脸识别技术的成熟和人们对支付便捷安全性需求的提升,使得刷脸支付出现在大众视野。刷脸支付,即基于人脸识别技术的新型支付方式,将用户面部信息与支付系统相关联,通过拍照把获取的图像信息与数据库中事先采集的存储信息进行比对来完成认证。国外刷脸支付出现较早,国内相对较晚。

    2013年7月,芬兰公司Uniqul推出全球首个基于面部识别技术的刷脸支付系统。消费者通过系统注册,将自己的面部信息与支付系统相关联,然后借助该系统进行结账。消费者需要在结账时面对收银台POS机屏幕上的摄像头,由系统自动拍照,扫描消费者面部,再把图像与数据库中的存储信息进行对比。等到身份信息显示出来后,消费者点击显示屏上“OK”确认即完成支付。

(图片来源:Uniqul官网首页)
(图片来源:Uniqul官网首页)

    国内大众对刷脸支付最早的广泛认知始于马云在2015年向德国总理默克尔展示刷脸支付,目前,我国刷脸支付还没有大规模落地,但刷脸登录和刷脸取款已经开始应用。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

    很多人对刷脸支付给出了不同的意见,有的人比较欢迎期待刷脸支付的到来,而有的人更担心刷脸支付是否足够安全。亿欧智库研究认为,刷脸支付确实可以使得支付更便捷安全,但是落地仍然面对许多挑战。刷脸支付作为一种新兴的支付方式,涉及到诸多法律问题,从支付安全到个人信息安全,这一切都需要制定一整套严谨的规则来保障用户的信息安全和资金安全。同时,支付隶属金融领域,刷脸支付的应用还需要得到金融监管部门的认证,同时需要各金融机构合作整合资源推出市场可接受的产品和业务模式。

    按照目前移动支付流程来看,刷脸支付的流程可分为刷脸确认、账户确认、输入密码和完成支付四个步骤,其中输入密码可能会像支付宝目前的应用一样,消费者可以选择一定的额度内免密支付,如果担心安全问题仍然可以输入密码支付。在这里,刷脸其实替代了刷卡和扫描二维码的过程。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

    三、人脸识别技术——刷脸支付背后的技术支撑

    刷脸支付之所以成为可能,主要依赖于人脸识别技术提供技术支撑。人脸识别技术,是作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别,是通过计算机提取人脸特征,并根据这些特征进行身份验证的一种技术。

    人脸识别技术发展历史悠久,1964年就已经出现,经历了机器识别、半自动化、非接触式和智能识别四个阶段。智能识别出现之前,人脸识别技术的识别率低于74%,并未得到大规模应用。在2014年以前,学术界在FDBB人脸数据集上取得的最好检测精度是在100个误检时达到84%的检测率,而之后众多基于卷积神经网络算法的人脸检测器在相同条件下取得了90%以上的检测率,目前人脸识别系统最高的识别率可以达到99%以上,人脸识别精度已经超过了人眼。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

    目前智能识别阶段的人脸识别主要包括人脸识别、人脸特征匹配和人脸提取三部分。人脸检测,主要是确定检测到的是人,进而确定人脸的大小、位置等信息;人脸特征提取,指的是通过精确定位面部关键区域的位置,进行特征点抓取;人脸匹配,即判定人脸是不是数据库中存在的,然后在数据库中找到匹配度最高的人脸。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

    据亿欧智库统计,目前我国人脸识别初创公司有三十多家,这些公司大部分是在2012——2015年成立,从一开始就选择基于深度学习研究人脸识别技术。当然,还有许多像银晨科技、中科奥森这样老牌人脸识别技术提供商。以下是亿欧智库罗列的目前中国主要的人脸识别技术服务公司。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

    基于PitchBook独角兽标准,在这些人脸识别技术服务公司中有四家独角兽,包括旷视科技、依图科技、商汤科技和云从科技。在这四家独角兽中,旷视科技成立最早,2011年成立;云从科技成立最晚,2015年成立;依图科技和商汤科技分别于2012年和2014年成立。目前,这四家独角兽在金融人脸识别领域都有所涉及,但略有区分。

    目前,依图科技人脸识别主要服务于安防,在金融主要落地的有刷脸取款和身份验证,合作机构有招商银行;商汤科技目前主要有应用于京东金融的人脸登录以及应用于招商银行等机构的身份验证;旷视科技目前主要是应用于支付宝的刷脸支付和登录以及主要服务于互联网金融公司的身份验证;云从科技与农行推出ATM机刷脸取款,与收付宝合作刷脸支付,以及为多家银行、证券等金融机构提供刷脸身份验证。

刷脸支付——人工智能落地金融领域的典型案例

    综上所述,随着人脸识别技术的不断成熟以及相关政策法律的不断完善,刷脸支付将为消费者提供更加安全便捷的支付方式。

责任编辑:Rachel

收藏

为你推荐

收藏成功

确定