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原標題：五花八門的生物識別方式，哪些更成熟，跟金融有什麼結合點？近日國外媒體報道稱，谷歌打算將面部識別技術應用到支付服務AndroidPay中。據悉，1.22版AndroidPay的安裝包中發現了一項名為VisualID的功能，該功能是在顧客進入商店時確認其身份的一種方式，而且安全性很高。面部識別是比較常見的一種生物識別技術應用。看來，國內外企業都在押注生物識別技術在金融領域的應用。提到Fintech，我們常常想到大數據、云計算、區塊鏈等等，實際上生物識別也是一種重要的Fintech應用。生物識別包括哪些具體的領域，有哪些應用場景，哪些識別技術應用更多，各種具體應用相比之下哪個更具推廣潛力？在近日的虎嗅上道沙龍生物識別技術專場上，來自中科院、中科虹霸、螞蟻金服、曠視科技等科研機構、科技公司的技術、風控大牛就以上問題進行了探討。生物識別技術大家庭都包括哪些？人臉識別、指紋識別、虹膜識別……這些想必大家都聽說過。他們都是生物識別技術的具體門類。那么生物識別都包括哪些門類？螞蟻金服集團副總裁陸杰訊介紹，螞蟻金服在這個領域的定位是生物識別，人臉識別是生物識別的一種。人體有豐富的特征，可以用來訓練機器的算法，讓機器來精準識別。除了人臉識別，還有指紋識別、眼紋識別、手掌識別、耳廓識別、虹膜識別、表情識別、掌紋識別、聲紋識別、步態識別、筆跡識別、視網膜識別等等。身體上的很多生物信息都可以用來識別，通過技術、傳感器等等方法，識別方式可能有上千種，目前業界正在開發的也就兩三百種，還很有限。多種生物識別方式，如果只用一種，都有可能被攻破。攻擊的方式可能是用戶遠程用照片或面具來替代真人的驗證，可能是指紋的仿制，也可能是3D成像。將多種識別方式疊加起來，攻擊成本會急劇上升，從而帶來安全性上升。因此可以通過疊加識別方式的方式來增加攻擊的成本。以后還會出現新的攻擊方式。需要在持續的場景中鍛煉防攻擊的能力。目前生物識別技術就是通過各種生物樣本庫來試驗各種模型算法，磨煉防攻擊的能力，是一個正向循環的過程。樣本越豐富，模型精準度就會越高。因此在生物識別技術發展過程中，各樣的樣本都要有。人臉、指紋、虹膜是目前比較成熟的識別方式專家普遍認為，人臉、指紋、虹膜是目前比較成熟且常用的識別方式，技術相對成熟，應用場景也比較豐富。在人臉識別方面，中科院自動化研究所雷震博士表示，人臉識別的應用模式包括兩種，第一是1比1人臉驗證，將人臉圖像與圖片庫中的圖像進行比對，是目前比較成功的應用，精準度已經很高；二是1比N人臉搜索，從N張照片中查找出相符的一張，目前出錯概率相對更大一些。人臉識別的流程分為三個步驟：首先是人臉檢測，找到位置；其后對關鍵點進行定位，在對圖像中的人臉進行旋轉、調正，與數據庫進行比對，從而完成識別。目前已經有很多應用場景。從采集方式、采集對象狀態、比對方式、安全要求、監管要求5個方面來分類，具體的應用場景可以達到幾十種。目前比較成熟的人臉識別應用包括社保的遠程人臉驗證、人民銀行征信中心自助查詢、部委多種證件查重、海關水客的動態人臉監控等。當前人臉識別技術還面臨一些挑戰，從外界環境與條件來看，用戶在進行人臉識別過程中的姿態、光照、遮擋、圖片清晰度等都會影響到效果；從人自身的變化看，從小到老，會發生變化，識別變化比較困難。另外對于雙胞胎也很難識別。下一步人臉識別技術需要提升應對攻擊和復雜環境的能力，動態監控的精準度需要提升；另外還需要提升運行速度，增進用戶體驗，不能讓正在進行識別的用戶等太久。除了人臉識別，虹膜識別也在被業界關注。虹膜屬于眼球中層，位于血管膜的最前部，在睫狀體前方，可調節瞳孔的大小，調節進入眼內光線多少的作用。三星Note7、S8都有虹膜識別，三星正在把虹膜作為中高端手機的標配。不過對于普通用戶來說，指紋、人臉的識別都比較熟悉，虹膜識別則比較陌生。虹膜識別有何特點？中科虹霸總經理馬力表示，虹膜具有兩大特點，第一是穩定性，人在出生以后虹膜不會發生變化。他舉了業界熟知的阿富汗女孩的例子，八十年代，美國攝影師拍到了一張阿富汗女孩的頭像照片，照片中女孩的眼睛很大，透露著戰爭環境下女性的恐懼和憂傷，1985年第5期的《國家地理》用這張照片做了封面。2002年，美軍與阿富汗塔利班開戰，攝影師再赴阿富汗，要找到十幾年前的女孩。通過女孩的照片，幸運地找到了她，通過虹膜技術的鑒定，識別出這位女性就是十幾年前的女孩。虹膜的第二大特點是唯一性，虹膜具有獨一無二的紋理結構，實現對人員身份的精確認證和識別，甚至能把雙胞胎區分。目前虹膜在國外已經有一些應用案例，墨西哥、印度、印尼采集國民虹膜信息，其中印度更是采集了11.25億人的虹膜信息，建立了全球最大的虹膜數據庫。在金融領域的應用，主要是ATM取款；此外美軍中東作戰、海關出入等方面也有虹膜技術的應用。三種生物識別模式各自優缺點如何？人臉、指紋、虹膜識別是三種應用較廣的生物識別模式，指紋屬于接觸性識別方式，人臉、虹膜屬于非接觸性識別方式。三種方式哪個更有前景，在應用上各有哪些優缺點呢？專家對此進行了辨析。雷震認為，可以從精度、方便度來分析。指紋應用最廣泛，技術也相對成熟，但應用上有局限性：一部分人沒有指紋，無法使用指紋支付；指紋會被復制，存在安全風險；采集指紋需要對象的配合，便捷性差一些。人臉識別的優勢在于便捷性比較好，不用被采集對象的配合，可以自主采集，采集場合也比較方面；不足之處在于受到姿態、光照、遮擋、圖片清晰度等因素影響。虹膜準確度最高，唯一性最強。不足之處在于采集過程需要被采集對象的配合，便捷性不高。陸杰訊認為，指紋支付已經是過去時。這些年來傳感器價格不斷下降，但指紋傳感器價格依然偏貴，影響普及度；無指紋以及指紋磨損都影響識別的精準度；另外，自拍等行為越來越普遍，降低了非接觸式識別的門檻。相比之下，人臉識別更有應用前景。因為人的身份證、護照都采集了人的照片來確定身份，人臉識別可以用來對照身份證和護照，應用價值要比指紋高。馬力表示，虹膜識別有獨特的使用場景。例如在礦山行業，需要確定礦工的身份。礦工工作很辛苦，指紋可能會有磨損，勞作后臉上也會附著一些灰塵或煤，這時候指紋和人臉的識別都受到一定限制，但眼睛不會受到影響，虹膜識別會派上用場。生物識別技術的應用，給用戶和社會帶來了什麼價值？首先，用戶不必記住那么多復雜、繁瑣的密碼，也減少了實地驗證的必要性，降低了用戶的使用成本。陸杰訊表示，在虛擬世界，密碼不靠譜，不安全。如果在不同平臺使用不同密碼，則用戶往往記不住那么多密碼。如果在不同平臺的多個賬戶使用同樣或相似的密碼，則容易被撞庫，攻破了一個平臺的賬戶密碼體系后，就可以攻擊其他平臺的賬戶密碼體系。使用生物識別技術，可以降低使用難度。另外也使用戶不必實地去辦理，可以遠程操作。其次，實體世界身份證、護照辦理，存在容易丟失，被盜等問題。使用生物識別技術則免去了這些煩惱。另外，生物識別對于推進普惠金融具有一定價值。2016年杭州G20峰會上發布了《G20數字普惠金融高級原則》，對數字普惠金融提出了八項高級原則。其中第七原則就是促進數字金融服務的客戶身份識別。目前全球有約15億人，因為無法證實身份，無法獲得基本的金融服務和權利。這些人大部分在亞洲和非洲。當越來越多的金融服務通過網絡來提供時，遠程身份識別變得尤其重要。這樣生物識別技術對于推進普惠金融會產生積極意義，另外也增加了中國企業出海提供服務的機會。目前這個市場空白，此刻正是中國生物識別技術出海的窗口期，中國企業如中科虹霸已經到印度、菲律賓、也門、約旦、南非去提供虹膜技術。最后，生物識別技術也可以應用于公益和社會管理領域。例如利用生物識別，可以幫助尋找走失的老人和兒童，可以讓行走不便的老人和殘疾人不用出門就可以完成識別，享受支付、社保等服務。在社會管理領域，曠視科技（Face++）產品總監敖翔介紹，Face＋＋與某地警方合作，通過人臉識別技術定位追蹤逃犯，一年內協助警方抓獲逃犯600余名。在金融領域有哪些應用，產生什麼價值，還存在哪些問題？目前生物識別技術在金融領域的應用主要是在支付和金融服務等工具的開戶注冊、登陸、支付等環節來驗證客戶身份，保障安全。支付寶人臉識別有兩個入口：正常登陸、安全中心。目前的應用有高風險支付、修改密碼、實名認證等48個場景使用刷臉驗證。一些銀行也在嘗試將生物識別技術引入到自己的APP中，提升安全程度，也增強便捷性。當然，生物識別不是要取代密碼，而是在密碼的基礎上再加一把安全鎖，通過增加生物識別的環節，讓支付更安全。有些用戶反映，有些銀行的人臉識別往往刷不上，識別不了。隨著刷臉次數越來越多，準確度才有所提升。這是什麼原因？對此雷震認為，識別技術是數據驅動，與數據關系很大。比如光線不足時，暗光下的數據不夠多，準確度會有影響。現在識別技術發展很快，如果算法沒有及時更新，性能會受很大影響。更新版本后會好一些。陸杰訊表示，之前支付寶晚上的通過率低于白天的通過率。隨著數據的增長和算法的改善，晚上的通過率在提升。趨于識別算法要對環境、設備等有兼容性。數據驅動的結果。誰學習的越快，積累的越多，誰的體驗最好。另外，整個系統，端到端的解決方案，誰做的越好，體驗越好。另外不可忽視的問題是隱私。指紋、面部信息、虹膜等敏感數據被互聯網企業收集，如果被黑客攻破而泄漏，對用戶而言，是巨大的隱私安全問題。對此，多位專家在會上表示，指紋、虹膜等信息采集以后，只會存到設備端，不會被上傳到云端，以防止被盜取。陸杰訊表示，即使有些數據上傳到云端，這些數據也是人臉等多組合特征的一個脫敏后的特征樣本，幾乎不可能被逆向還原。即使云端被攻破，黑客拿到的也是一個模糊的圖像。隱私的保護、加密、存儲各方面可以有很多的工作來做，讓數據更加安全。馬力表示，未來指紋、虹膜在手機端的應用都會納入到ARM提出的Trustzone的可信計算環境中。即使納入后，也會有相關的檢測標準來確定是否安全。目前在國內，工信部已經設立實驗室，會形成一套標準和規范去檢測，如果手機上已經部署了Trustzone的環境，會去檢測它的安全性。標準方面，目前主要在兩個層面有標準，公共安全服務和公安服務領域，相關標準是比較完備的。另外工信部也正在牽頭制定移動端的虹膜識別標準，明年或會發布。專家普遍認為，開發人臉，虹膜，指紋技術的機構和企業應當加強合作，建立行業和國家標準，保護用戶數據的安全和隱私，提升社會的安全感。生物識別技術會有怎樣發展趨勢？現在生物識別已經發展到什麼階段了，未來的遠景是怎樣的？陸杰訊認為，生物識別技術演進會經歷五個階段。階段一，單因子驗證，即使用一種識別方式或樣本來實現識別；階段二，多因子驗證以及活體檢測，即運用多個識別方式或者樣本來進行識別，并通過眨眼等動作進行活體檢測，防止照片、3D成像等欺詐方式；階段三，智能多傳感器融合，家里的網關、電視、智能家居等都有很多傳感器，以及攝像頭等設備上的活體檢測傳感器。將多維度、多傳感器的數據連接起來，未來兩年內實現；階段四，無感知核身，即進入到肯德基或麥當勞這類商家，在用戶沒有感知的情況下完成識別。預計在未來五到十年實現；階段五，無設備核身，即物聯網時代、區塊鏈時代、傳感器無所不在的時代，激光投影就可以解決信息問題。生物識別技術的愿景是使用越簡單越好，不用天天盯著手機。這一階段預計未來五到十年實現。目前生物識別技術大部分處于第一第二階段。生物識別技術的遠景令人期待，對于行業而言，不斷提升技術提高識別的精準度和速度、優化用戶體驗、研究隱私保護政策等是需要不斷推進的工作。

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