人脸识别技术应用尚在半途

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经济观察网 李意安/文  刷脸吃饭的日子看上去已经不远。

今年3月，阿里巴巴董事局主席马云在德国参加活动时曾高调展示的“Smile to Pay”重新引爆了市场对人脸识别技术的兴趣。而同支付宝早有瑜亮之争的财付通更是紧随其后公开表示，已与中国公安部所属的全民身份证号码查询服务中心达成人像对比服务的战略合作。

尽管，以人脸为样本的识别技术无论在时间还是空间上来讲早已经不是新鲜话题，但随着今年上半年，网商和微众两大银行的开业，各项业务陆续落地，在现行监管框架下，生物识别和人工智能的植入将成为其叫板传统银行，在地域上拓宽业务边界的唯一方式。

尤其值得一提的是，尽管微众和网商银行已于上半年开业，但作为银行，基础的存款吸储业务并无具体的时间表。相较于传统金融机构，互联网金融机构的优势和区别就在于没有线下网点，远程开户的功能至关重要。而人脸识别技术快步走向应用也因此迫在眉梢。

然而，该项技术却获得了业内多位安全技术专家的明确质疑，总结原因主要有二：首先，同一人在不同场景下的拍照或摄像时，由于姿态、表情、光照、年龄等的变化，拍出来的面部图像在信号层面差别非常大。不同的人在相同的拍摄条件下，拍出来的照片在信号层面反而可能会非常相似。这正是自动人脸识别要解决的关键挑战之处，既能区分不同的人、又兼顾各种采集条件的变量因素，是人脸识别技术中最核心的模块。举个例子，假设客户在非银行现场开户，他向系统提交身份证信息，系统从国家身份证中心获得二代证照片和这个开户人比对，判断其是否为该证件的合法持有人。而在这种金融场景下，预测如果要保证安全性，误识率可能要低于0.0001，而此时识别率可能只有70%左右，这意味着100次刷脸可能有30次不成功，会很不便利。而要提高识别率以增加便利性，势必要把误识率调高到0.001甚至0.01，而这又会带来易于被冒用身份的严重安全问题。这张二代证照片很可能是十年前拍摄的，而刷脸支付现场采集环境又非常复杂、多样、不可控。而假体欺骗问题，则更是刷脸支付可能面临的最大的技术挑战。照片、视频甚至制作三维头套等高科技手段来欺骗刷脸系统的成功概率高企。从目前技术水平来看，尽管科技界已经开发了眨眼、唇动或3D等多种防欺骗技术，但依然存在普及障碍。

支付宝曾经宣称，Face++Financial人脸识别技术在国际权威人脸识别数据库LFW国际公开测试集中达到99.5%准确率。而即使人脸识别技术真的一如阿里所宣称的那样成熟，之于支付宝近3亿的活跃用户为网商银行带来的庞大的潜在用户规模下，0.5%的失误率依然不容小觑。

当然，作为商业机构，只要风险处于容忍范围之内，无可厚非，但值得商榷的是，人脸识别技术能否作为一项成熟技术在金融机构得到广泛应用和推广，依然值得商榷。如今，各家银行因为对互联网金融带来的挑战充满忌惮，无论是银行、券商都表现出了对远程开户、刷脸认证的浓厚兴趣，一方面积极成立专项安全技术人员加紧研究，一方面切切地期盼相应的监管政策，但人脸识别技术是不是真正已经到了可以取代传统认证手段的地步，则仍需等到时间的验证。