讓趙薇老公吃官司的人臉識別 用在金融領域靠譜嗎？

去年有件挺受關注的事情，叫“真假黃有龍賣房記”。黃先森是趙薇的老公，身為一個有錢人，他吃官司的原因不是因為生意，而是賣了房子后不讓買家入住。結果真相是，賣房的人不是黃先森，而是他的司機。方法是利用公證處引進的人臉識別技術，司機冒充黃有龍到公證處，通過人臉識別技術辦理了委托公證證明，把房子賣了。

但是你們造么，這個過程中起了關鍵作用的人臉識別技術，也是去年馬云爸爸在德國玩的刷臉支付的核心技術。并且支付寶、微信支付、百度錢包、京東錢包、小米金融等都在研究和嘗試。所以“刷我的臉”在互聯網金融領域，到底靠譜不？

刷臉認人靠譜嗎？

本質上，人臉識別屬于生物識別技術的一種。其他的還有虹膜識別、指紋識別、聲紋識別等。所有這些聽起來非常炫酷的東東，其實只有一個目的，那就是“證明你是你”。

考拉君以前采訪時，曾經有網安專家說過，在“證明你是你”的諸多方式里，密碼其實是相當簡單粗暴的，也比較容易被黑客攻擊，安全性比較低。支付寶的同學也講過，雖然前端用戶看到的，只是自己要操作的登陸密碼或手勢、支付密碼等信息，但其實在后端，還要通過用戶習慣進行大數據分析，以確定是否是本人，僅依靠密碼來防守遠遠不夠。

生物識別在這方面則有天然優勢，因為是用你自己的一部分，去“證明你是你“。但一個關鍵的問題是，識別精度能否達到要求。在趙薇老公黃有龍的烏龍case里，公證處就是吃了識別精度的虧，才把司機確認成了黃有龍本人。

其實在人臉識別被炒的轟轟烈烈之前，考拉君的一位阿姨，早就體驗過了。她們單位把上下班打卡的機器，變成了“刷臉機”。但據說精確度很低，有時候換個發型都能識別錯誤。

據說，影響識別精度的，主要是這幾個因素。表情、角度、光線、年齡、整形、雙胞胎等。也就是說，不同表情帶來的肌肉變化、觀察角度的不同、白天晚上的光線差別、年齡變大、割雙眼皮隆鼻等，都可能會影響你的人臉識別結果。

一位混視覺圈的同學也說，他前段時間測試了自己寫的人臉驗證算法，發現受光線的影響較大，離移動支付的要求差了一大截。他的建議是，技術真的很重要，尤其是在識別精度要求高的領域。

紛紛爭鳴的巨頭們

如同開頭提到的，回顧下過去一年，各互聯網金融巨頭們都對這個方向相當重視。尤其是去年年底，央行終于松口表示“可探索生物識別技術”，這波熱情似乎更加高漲了。

比如，螞蟻金服和Face++ 合作，推出的Smile to pay，就是馬云在德國展示的刷臉支付。另外，12月支付寶新版本中，也上線了人臉識別的登錄方式。

螞蟻對生物識別的重視，遠不止于此。熟悉螞蟻的人都知道，螞蟻內部有個名叫“柒車間”的團隊，專職研究生物識別技術，包括人臉、指紋、虹膜等等。“柒車間”負責人陳繼東曾表示，“刷臉”支付一方面能減少網絡支付的環節，并增強支付的安全性，同時對一些殘障人士來說也會更加便。

同樣引入人臉識別的，還有小米。小米去年推出了“小米貸款”，要求用戶根據系統提示，將攝像頭對準正臉做出規定動作，如左右轉頭，張嘴，眨眼等。系統會自動識別開戶人的真實身份，然后小米金融對用戶行為評估來進行授信，發放貸款。

隨后，微信也公布了生物認證開放平臺“TENCENT SOTER”，表示要幫助開發者迅速實現生物認證功能。手機用戶可以在微信支付中使用借助指紋識別、前置攝像頭拍攝等進行生物識別，來取代密碼支付。另外，騰訊也有類似螞蟻“柒車間”的團隊，叫優圖。

騰訊系的微眾銀行，也和所有的互聯網銀行一樣，一直卡在遠程開戶這一關上，只能借道微信的賬戶體系。在“個存小貸”的定位下，微眾比網商銀行更需要生物識別在遠程開戶上放開。

此外，百度錢包、京東錢包都有類似的玩法。包括國美近期上線的消費分期產品“美易分”，也采用了刷臉的方式。

更加縱深的“刷臉金融”

事實上，最近的趨勢是，人臉識別在互聯網金融方面的應用，遠不止于網絡支付和遠程開戶。

互聯網金融服務平臺融360近期也宣布要采用人臉識別了，合作方是商湯科技SenseTime，但應用領域不是支付或者開戶，而是在線貸款的風控。刷臉這件事，在金融領域正走得越來越深。

在國內，人臉識別領域最知名的兩家公司，一家是商湯科技，另一家就是和螞蟻金服合作的Face++。

商湯科技出名的原因之一，是技術大牛眾多，其中不少在Kaggle世界數據科學家排行榜排名靠前，有湯曉歐、張偉等多位在視覺圈非常知名的教授加持，并且和香港多媒體實驗室的淵源頗深。知乎上甚至還有不少“你為什么加入商湯科技 SenseTime？”、“商湯科技 SenseTime 有哪些牛人？”這種帖子。

據融360首席風控官李英浩介紹，將把人臉識別技術運用到大數據風控系統“天機”里，幫助放貸機構防范欺詐風險并提高審批效率。互聯網金融圈兒的人基本都聽過天際系統，是融360的風險大數據平臺，提供身份識別、反欺詐、風險評估、定價等一系列服務，共引入了8家商業征信機構的應用，結合融360自身的用戶搜索行為數據，能夠協助放貸機構進行貸前、貸中、貸后的風險評估。

據介紹，天機系統接入人臉識別后，理論上5萬元以下小額貸款可以省掉大部分人工審核，同時身份核實的成本可以降低80%左右。精確度方面，商湯此前的數據是99.15%，超過了人眼的97.53%。另外，貸款的逾期率,以12個月違約風險舉例,通過“天機”模型篩選的用戶,逾期率比沒有經過篩選的低一半。

這意味著，天機系統在反欺詐方面又精進了不少。也就是說，對一些規模較小的小貸公司和P2P來說，接入天機系統不僅可以一站式完成線上獲客、審批、放款的流程，并且實現欺詐風險和風控成本的同步降低。

而不少公司的核心癥結正在于，信息審核和風控能力不足，導致的欺詐風險太高，以及由此帶來的過高的運營成本和偏低的效率。

李英浩的一個觀點是，在線信貸很可能是互聯網金融繼理財后第二個爆發點，融360也以此進行了相關的布局。去年末，融360聯合FICO、鵬元征信、陽光財產保險、信而富、玖富等公司，發起成立了名為OLA的信貸在線化行業自律組織。

不少行業人士曾表達過，隨著網貸的地位逐步被認可，行業也將結束野蠻生長，進入洗牌期。決定去留和存亡的幾個關鍵點在于，規模和運營能力、獲客和風控能力、效率和成本控制。天機系統接入人臉識別后，或許能幫助部分平臺比較漂亮的完成轉身。