近年來，人工智能被列為未來十大科技之首，一時間在全球被卷入到這場人工智能的颶風之中。而作為人工智能技術集群中資格最老的人臉識別技術，也在發展二十余年后首先在金融領域開始快速落地。

　　據中國報告大廳發布的《2014-2020年中國人臉識別市場調研與發展趨勢預測報告》顯示，2016年來僅內地的人臉識別就已達到千億級別市場。

　　從2015在德國漢諾威電子展的開幕儀式上，馬云當著中國副總理馬凱和德國總理默克爾的面，親自展示支付寶的刷臉支付后，"刷臉"在互聯網金融領域開始刮起旋風。

　　更重要的是，遠程開戶的放開，讓銀行也加入了人臉識別技術的陣營。自2016年12月1日起，個人銀行賬戶分類管理新規實施，用戶可以通過柜面、遠程視頻柜員機和智能柜員機等自助機具、網上銀行和手機銀行等電子渠道開立包括Ⅰ類在內的三類銀行賬戶。這意味著，央行正式放開遠程開戶限制。

　　而這正是人臉識別最重要的應用場景。據統計，2016年，國內至少已有6家銀行開始試水"人臉識別"，例如不用帶卡，就可以從ATM機上刷臉取款等。中國銀聯也聯手Linkface打造人臉識別互聯網+金融支付新產品，并試點于徽商銀行。

　　刷臉之于金融的方便不容置疑。以往，我們最熟悉的銀行的驗證方式是用銀行卡和手機號進行驗證。涉及到遠程開戶，金融機構能做的就是用肉眼來識別。比如在后臺的幾十個員工，每天干的事情就是看兩張照片是不是同一個人，這樣做的結果是，人臉識別的人工差錯率在5%左右。而中國銀聯牽手Linkface嘗試用技術來解決人工問題，可將差錯率降到千萬分之一。

　　據了解，目前人臉識別已經應用在銀行多個業務場景，并接入遠程開戶、綁卡核身、賬戶登錄、分期購物、人臉考勤、人臉支付等多個終端應用中，使用人次已經超過6000萬。為中國銀聯提供刷臉服務的Linkface的人臉識別算法已達到99.5%以上的準確率，被成熟應用到登錄認證、在線支付等業務流程場景中。

　　當然，任何技術都不會是百分之百的安全，總會伴隨著"道高一尺、魔高一丈"的憂慮。隨著互聯網的飛速發展和大數據的高歌猛進，近些年用戶信息泄露事件層見疊出。據《中國網民權益保護調查報告(2015)》數據顯示，有78.2%的網民個人身份信息被泄露過，63.4%的網民個人網上活動信息被泄露過。

　　網民大多數的信息鑰匙其實就是密碼、手機號、驗證碼、身份證號，這些信息在目前互聯網環境下非常容易泄露，而這些密碼一旦泄露，將給金融資產帶來極大隱患，各類賬戶很可能成為不法分子的"取款機"。所以證明你是你并且正在進行業務操作的是你本人，是互聯網金融在做風控管理時必須做到的一環。

　　針對這一問題，Linkface基于近些年在計算機視覺領域的研究與積累，利用上億次的活體檢測試驗，能夠精準防御PS照片、視頻或3D建模等各類非真人人臉攻擊。而且，針對人們所擔心的整容詐騙，Linkface通過結合線下驗證環節的更新進行跟進，及時更新其身份數據庫信息，人臉識別后臺數據也同步更新進而完成識別。這無疑給用戶吃了一顆定心丸。

　　據統計，在實際身份驗證應用場景中，Linkface人臉認證技術接口被調用了3億次，成功攔截了1，700萬次非本人人臉盜刷攻擊，為客戶減少了近億元的經濟損失。其客戶不乏中國移動、招商銀行、國元證券、借貸寶、京東金融等企業。

　　不管是傳統金融領域，還是互聯網金融，對信貸在線化的渴求度使得人臉識別或將成為互聯網金融行業的標配。

責任編輯：韓希宇