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鈦媒體注：本文根據(jù)鈦媒體舉辦的微信公開課“鈦坦白”第20期分享整理。本期是“聚焦金融科技”系列分享的第二期，我們請到了五位支付領域的大咖，分享支付的解決方案，探討支付產品創(chuàng)新的方法。以下是商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、北京公司總經理楊帆的分享：

鈦客：楊帆，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、北京公司總經理。2006-2014，任職微軟亞洲研究院創(chuàng)新工程組，負責視覺算法的產品轉化，項目管理和團隊管理。參與Xbox、Kinect、Windows Hello、Bing圖像搜索、Project Oxford、 微軟攝像頭、微軟相冊Photo Gallary、視頻編輯軟件Movie Maker等數(shù)十項視覺新技術產品模塊研發(fā)。

分享主題：人臉識別相關技術在金融支付上的實踐價值

下面是楊帆在鈦坦白分享的干貨，由鈦媒體整理：

我先簡單介紹一下商湯。商湯做的是人工智能的一個細分子領域，是計算機視覺技術解決方案的提供商，專注于計算機視覺和深度學習原創(chuàng)技術。計算機視覺簡單說是對于圖像和視頻的智能化分析處理。目前涉足的行業(yè)包括金融、安防還有娛樂互聯(lián)網等。所以商湯其實不完全是金融行業(yè)里的玩家，有些點上可能視角會不太一樣。

目前比較火的刷臉，其實在整個金融行業(yè)都有比較強烈的需求，這也是我們現(xiàn)在在做的事情之一。我們現(xiàn)在致力于給金融行業(yè)提供以人臉識別為代表的身份核驗的解決方案。

人臉識別等遠程身份核驗技術對金融支付的意義

金融行為實際上是說在不同時間、不同地點的價值之間的交換，我把這個定義稍微擴展一下，它實際上是發(fā)生在人和人之間的有價物的交換過程。

有幾個很重要的點：一是你必須先去這個物的價值做評估和判定，二是雖然你交換的東西是物，但是實際上進行交換的個體是人，就是說人和物之間的關系綁定。只有交換雙方、交換前后，人和物之間都進行一個正確的綁定，這個金融行為才能夠比較完整、正確的發(fā)生。

這樣的綁定是不是永遠正確的呢？其實不然。首先這樣的人和物之間的綁定，成本往往是蠻高的，比如說傳統(tǒng)金融，做一些線下的物權的捆綁和鎖定，包括抵押擔保的方式，流程周期、額外成本其實都是很高的；另一方面，綁定環(huán)節(jié)，也就是人和物之間的關系，往往會成為整個金融行為中風險很大的一點，比如說信用卡盜刷、一房兩賣等等，都是人和物之間的綁定關系被別人竊取或者造假所導致的。

隨著金融的互聯(lián)網化，對人和物的關系綁定的便捷性和安全性其實都提出了更高的要求。其實，便捷性、安全性這兩個指標從某種程度上講是負相關的，安全性高了往往便捷性會降低，但是我們希望兩個指標整體能夠有一個共同的持續(xù)性的提高。另外，互聯(lián)網化的金融在這方面迎來了更大的挑戰(zhàn)。比如我用手機App發(fā)生一些金融行為的時候，很多時候傳統(tǒng)的方法是把驗證碼發(fā)我的手機上，它會說OK這個驗證碼不要告訴別人，實際上我手機上裝的很多app會自動讀這些驗證碼，有自動讀短信的功能，這就造成了安全隱患。

另外互聯(lián)網金融行為過程中，因為有這種線上的輕量級、快捷化的行業(yè)趨勢在，所以對人和物的關系綁定的一個強行的控制能力是非常弱的，比如遠程支付，雙方其實也不知道對方是誰，不知道對方在哪里，這個過程中的信息的監(jiān)管取證各方面，相比傳統(tǒng)金融模式都存在非常大的難度。

所以，以人臉識別為代表的生物特征識別技術，給金融行業(yè)提供的遠程的個人身份核驗的能力，就是為了更有效、準確、快捷地去人和物的綁定。

人臉識別，是如何應用在遠程身份核驗的？

刷臉在生物特征識別的多種方法中，相對來說對人的交互性的要求是最低的，現(xiàn)在有各種各樣的刷臉識別技術解決方案，有些需要配合度高一點，有些需要配合度低一點，甚至某些場景下我們可以做完全非配合式的刷臉。同時刷臉所需要的硬件設備極其簡單標準，普及性遠超其他方式。配合要求越低實際上對用戶而言就更加便利，所以成本、易推廣性、便捷程度決定了人臉識別是生物特征識別解決方案中相對最成熟、落地最快的。

金融中的人臉識別，主要用途分兩種：一種是身份核驗，用我們行話叫1：1。其實你已經知道了你當前操作的這個待核驗人的身份，接下來只要對這個身份和這個人之間進行一個信息核驗。比如，我說我叫楊帆，其實你只要核實一下我的臉是不是商湯的楊帆就可以了；另外一種我們稱之為叫1：N，應用在規(guī)模化的場景應用中，打個比方我今天去我們家門口的理發(fā)館理發(fā)，我可能辦了卡，我希望我不用報名字，也不用掏出我的VIP卡，到門口刷一下臉他就知道是我，我理發(fā)完了自動扣錢。這樣一個場景因為實際上我也沒有說出我是誰，但是理發(fā)館知道他的VIP一共就幾百人，這樣的情況下是1：N的應用，他對于不清楚的目標對象進行了檢索然后找到了正確的目標對象。

下面介紹一下這兩類場景的業(yè)務流程：

•  1：1刷臉，它非常廣泛地被應用于互聯(lián)網金融、銀行的遠程開戶、遠程身份認證、遠程支付，通過刷臉的方式進行校驗。一般在帳戶進行注冊的時候，你上傳了身份證照片，這里用到我剛才講的OCR技術，它實際上會自動的識別出你這個人的身份證號和姓名。有了這個信息后，其實會有官方提供的本人的存檔的照片，接下來我們會要求這個使用者進行一個刷臉的行為，對使用者進行一個數(shù)據(jù)采集，獲得一張全新的照片或者是獲得一段新的視頻，然后跟已經存在庫里的標準照片進行核驗，一旦判斷是同一個人，就說這個人通過了實名制的注冊和認證的過程。
• 1：N的場景會是一種類似的體驗，比如說有的銀行做校園金融，會在學校里提供自動的柜員機，這個學校每個人都可以到這個柜員機上進行操作。比如校園里去買水，使用者就去刷一個臉，之前系統(tǒng)中可能已經預存了這個學校里幾千人的肖像信息，當一個人來這里買水的時候，我根據(jù)這張臉在幾千人的信息中進行查找，查找到對應的那個人，就可以對這個人進行自動的扣款。

所以，這兩種場景，底層所需要的技術其實是比較近似的，但是從業(yè)務和應用的層面會有比較大的差別，包括不同的技術指標決定了所能夠支撐的場景和空間也存在差別。

與黑客的攻防戰(zhàn)

其實在遠程身份核驗的業(yè)務場景中，所使用的技術不只人臉識別一項。任何一個技術落地到一個實際應用時，實際上是一種綜合的技術解決方案的應用。比如說在1：1的識別中最常用的輔助技術：身份證文字內容識別（身份證OCR）。還有一些行業(yè)特殊性問題的解決，以手機刷臉為例，需要解決的一個問題是防止用戶在用照片偽造刷臉，我們稱之為活體識別，需要判斷進行刷臉的是一個真人還是一個照片還是一個視頻。

很多人可能會問，人臉識別的技術水平到達一個什么樣的程度了？其實，我們現(xiàn)在在金融行業(yè)進行這樣的認證支付，它的安全性已經非常高了，我想遠超大多數(shù)行業(yè)者所認為的水平，單純從人臉識別這一點上來講。我放幾張圖解釋一下這里最常用的兩個技術指標：

1、正確識別

2、漏識

（小李子躺槍……）

3、誤識

4、正確拒絕

正確識別率和漏識率加起來永遠等于1，這兩個數(shù)字其實是同一個指標。正確識別率代表了刷臉過程的便捷性，就是我自己刷自己的臉有幾次會被系統(tǒng)拒絕掉，拒絕掉我可能需要重刷一次，這個指標一般可以判斷這個系統(tǒng)有多易用。

誤識和正確拒絕率加起來也是等于1。誤識率，可以理解為當有一個人去攻擊的時候，實際上他被人臉識別系統(tǒng)錯誤的放過了，這其實代表著人臉識別系統(tǒng)的一個安全性。

一般來講對同一個算法我們可以進行閾值的調整，便利性、安全性是互相影響并且可調節(jié)的?，F(xiàn)在行業(yè)中一般去比較不同的人臉識別算法好壞的時候，最常用的方法就是把這兩個指標中某一個固定住去看另一個指標。我們現(xiàn)在比較常用的是把通過率、便捷性控制在90%或者是95%，去看誤識率、安全性。

90%是什么概念？你自己去刷自己的臉刷十次有九次過，有10%的概率要重新來一次，95%就是20次你有一次不過要重新來一次，這代表便利性。現(xiàn)在行業(yè)認為90%或者是95%，是一個基本可用的狀態(tài)。有人說為什么不設到99%，我們可以設到99%，但是99%對安全性會有影響，這兩個指標會有沖突，金融行業(yè)要求在便捷性可接受的情況下安全性越高越好。

當通過率控制在90%的時候，我們誤識率會到一個什么程度呢？現(xiàn)在來說，像這個行業(yè)內的一些比較好的供應商的平均水平，目前可以達到十萬分之一甚至更低。商湯現(xiàn)在可以做到什么水平呢？目前我們在市面上最先進的線上服務提供的指標是百萬分之一。百萬分之一的安全性等效甚至超過一個6位的數(shù)字銀行卡密碼。一個銀行卡6位數(shù)字密碼，你隨機輸入蒙對的概率就是百萬分之一，但是銀行卡密碼一般你可以蒙三次，三次加一起隨機蒙對的概率是三十三萬分之一，但是刷臉這個行為每次都是獨立的，他的安全性試多少次都是百萬分之一，所以從這個角度來說已經超過了6位的數(shù)字銀行卡密碼。而我們這個月最新出臺的算法版本，已經可以把誤識率控制到千萬分之一，其實等效7位的數(shù)字密碼，已經超過了現(xiàn)在數(shù)字密碼的安全性。

是不是意味著說人臉識別就已經可以完全取代銀行卡密碼甚至達到一個更高的安全性呢？其實不是這樣的，首先人臉識別單純從識別技術它已經非常高了，達到并且超過了銀行卡的本身的現(xiàn)存密碼支付的一個安全級別。但是實際的一個系統(tǒng)，對應的攻擊者他其實會嘗試繞開你最強的那堵墻。打個比方說，我用六位的銀行卡密碼去進行安全校驗，犯罪分子他不會傻傻猜你六位數(shù)數(shù)字密碼，一般會偷偷看到你的密碼，或者拿刀逼迫你說出你自己的六位數(shù)字密碼，對人臉識別大家想想是類似的概念，他們不會強行用人臉嘗試破解你的攻擊率，他會采用邊緣的方法，比如說他用照片或者視頻嘗試替代真人進行這樣仿冒性的攻擊。

我們現(xiàn)在接很多規(guī)模非常大的客戶，一天的人臉識別注冊量可以到幾百萬，其實在我們線上的服務過程中，就會看到非法攻擊者會嘗試運用各種各樣的攻擊手段，有照片、視頻，甚至有人會用照片去生成3D的視頻動作，會把照片貼在一些3D的模型上然后進行一些動作的驅動，包括他們會進行一些PS，會用各種各樣的手段嘗試把一個人的照片仿冒成一個像是真人的情況，然后對你的系統(tǒng)進行攻擊。

面對這個困難，我們的解法是什么呢？其實我們通過實際的業(yè)務獲取到了各種各樣的攻擊方式，然后應用人工智能最新的深度學習的引擎，去學習各種各樣的攻擊方式，我會看各種各樣的攻擊的類型以及它背后所蘊含的特征，然后會得到到對于這些攻擊的分辨能力，當我擁有這樣的分辨能力，我在做人臉識別之前我先進行這樣一個分辨，我就能夠進行真人和黑客的區(qū)分。

其實攻擊者的技術手段也在不斷的升級，防御者的技術手段也在不斷的升級，這是一個矛盾的互相升級的較量。當一項新的技術在被逐漸實用化的過程中，一定會存在各種各樣的問題，甚至往往有時候就像我剛才講的這個例子，問題甚至可能不是來源于這個技術本身，而是這個技術被使用的方法。

這里很重要的一點就是，我們作為一個技術引擎的提供商，是否能夠有效快速的針對各種出現(xiàn)的問題進行高效的反應，最短的時間內把問題解決掉，來通過這樣實戰(zhàn)的打磨提供一個更好的技術服務。因為歸根到底新技術本身它的巨大的價值是擺在那里的，所有人都看得見的，我們不可能因為說出現(xiàn)了一點這樣那樣的小的技術問題，就裹足不前，因噎廢食。

人臉識別技術應用于金融場景的價值

其實可以看到在金融相關各種各樣的業(yè)務發(fā)展中，對于這種自動化的技術的需求是越來越高的。有幾個原因：

1、人力成本的節(jié)省。一些企業(yè)說我不需要上人臉識別的引擎，我可以讓用戶拍一段視頻，然后在后臺進行人工的校驗或者是審核，甚至不拍視頻，我要求用戶填表單，我要求他提供各種各樣的信息我在后臺進行人工的核驗和審核。這里面最大的一個問題首先是人力成本的開銷其實是非常巨大的，包括你的這種實時性的響應能力其實也是很受限的；

2、短時間的可擴展性。因為互聯(lián)網是具備業(yè)務爆發(fā)增長的可能性的，這種基于人工的核驗，基于人工的認證方式，當業(yè)務進行快速的爆發(fā)的時候，其實人工的核驗的能力和規(guī)模其實是往往是不能夠同步配合線上業(yè)務的快速增長，只有自動化的軟件和服務才可能支撐這一點。這也是對于自動化的技術支撐的需求越來越強烈的一個本質原因。

3、持續(xù)提升的空間。機器認知類技術的一個很強的特點，就是當不斷有業(yè)務數(shù)據(jù)提供過來之后，它是可以自我學習持續(xù)進步的。剛才講商湯在金融支付這個場景90%通過率的情況下，安全性、誤檢率控制千萬分之一，這個指標在半年前我們自己也不敢想象。（本文首發(fā)鈦媒體，根據(jù)商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、北京公司總經理楊帆在鈦坦白上的分享整理）

除了人臉識別，虹膜識別也應用在金融支付領域：《【鈦坦白】無法偽造、終身不變，虹膜識別在金融支付領域獨具優(yōu)勢》

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鈦坦白第21期：聚焦金融科技之支付安全與創(chuàng)新2

7月18日

19點-20點 OKCoin副總裁兼首席研究員段新星：區(qū)塊鏈將如何促進金融支付創(chuàng)新？

20點-21點 豆莢科技聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁張楚：從移動支付看手機安全新趨勢

7月19日

19點-20點 國泰君安分析師王維東：融合支付與金融創(chuàng)新

20點-21點 科大訊飛云平臺事業(yè)部人臉聲紋技術主管李繁：多生物特征融合認證在安全支付領域的應用

21點-22點 同盾科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼反欺詐及基礎風控部產品總監(jiān)祝偉：基于大數(shù)據(jù)風控的支付創(chuàng)新

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