人脸识别与身份认证技术

信用管理是金融服务的基础，用户身份识别和验证则是信用管理的基础。

用户身份验证包括两个步骤：

1）网点对用户身份和证件的识别；

2）完成交易时进行的密码验证。

这两个步骤既是金融服务的基础，又是用户唯一可体验到的确保自身资产安全的重要手段。因此，完善的安全认证手段不仅可以给用户带来安全感，提高用户对金融机构的信任度，还能够快捷、准确地识别出用户身份，从而给用户提供更好的服务。

用户身份识别是金融服务的第一步，自此金融机构与用户建立了紧密的联系。目前金融服务在用户身份识别方面仍有以下痛点。

1.服务效率仍有提升空间

网点对用户身份验证的传统方法主要采用人工验证的方式，通过检查身份证等有效证件信息能否“人证”匹配，用户输入密码与储存密码是否一致，完成身份验证的过程。因为金融安全的需求和监管政策的限制，目前为止，金融监管机构仍要求用户金融账户的开设必须到线下网点，通过人工服务验证用户身份，所以银行、证券公司需要铺设大量的线下营业网点，雇用大量柜员来与用户建立联系。受线下网点覆盖范围限制，也是为了提升用户体验、满足用户需求，网点的设置和员工数量不断增加。另外，由于服务人员数量有限，导致服务过程中用户等待时间相对较长，服务效率低下等问题。(www.xing528.com)

2.已有密码验证手段仍存在风险

目前金融业在交易过程中，主要使用数字密码完成身份验证，数字密码验证存在的风险包括密码被非法途径获取、密码被破解等。因这些问题给用户带来的财务损失时常发生，尤其是随着技术的发展，通过高性能计算，数字密码被破解的可能性越来越大。随着量子计算的发展，未来，现在通行的数字密码等加密手段将毫无招架之力，将在短时间内被轻而易举地破解。因此，金融业通过新技术来提升用户身份识别的安全性已是迫在眉睫。

3.大额及复杂业务流程较难简化

为了减少交易风险，大额现金交易、贷款等复杂业务要求用户必须亲自前往金融机构的线下网点办理，需由人工完成用户身份验证及办理后续相关业务。在出现更安全、高效的身份识别手段之前，该类业务与账户开设业务相同，业务流程的简化难以推进。

在感知智能技术突破之后，人工智能带给金融行业一个新的解决方案，即基于视觉识别技术完成用户身份识别和验证。这项技术的开发将通过生物特征完成用户身份识别，具体则以人脸识别为主，并结合指纹识别、虹膜识别等其他生物特征识别技术完成用户的身份验证。

首先，在开户环节通过机器替代人工完成用户的身份验证，在2014年LFW人脸识别测试中，汤晓鸥教授团队开发的DeepID深度学习模式识别率达到99.15%^[17]，超过人眼的97.52%，此外旷视科技等公司研发的活体识别技术，使机器能够完成识别活体生物或图片的任务，防止使用照片替代本人的情况发生，让远程开户成为可能，进而在保障信息安全的前提下免去烦琐的业务流程，推动金融业服务的互联网化。目前中国政府正在研讨人脸识别验证身份及远程开户的可行性，根据2015年12月25日央行出台的《中国人民银行关于改进个人银行账户服务，加强账户管理的通知》规定，生物特征识别尚不能作为身份验证的主要手段，但是已经允许有条件的银行作为辅助验证手段进行试点。如果技术标准和具体实现办法得到通过，用户即可在家自行办理账户开通。同样地，复杂业务的办理也不再需要人工验证用户身份的环节。随着机器识别用户身份技术的逐渐成熟和大范围推广应用，银行可以逐步减少线下网点和同期在岗柜员数量，节约人力的同时还能提升用户体验。

其次，在交易环节通过生物特征，例如人脸验证身份，避免了忘记密码、密码被盗等问题。同时，在身份验证这一环节，已有中信银行等金融机构借助人工智能技术作为辅助验证手段，使用机器替代人类的眼睛，完成“看”的工作，在机器已经比人类看脸更准确、高效的条件下，有效实现了效率提升，并降低错误发生率。