AI视觉时代，生物识别技术赋能智慧金融

义微笑

【编者按】目前，以人脸识别为代表的生物技术早已成为金融行业的宠儿，但随着时代的发展，金融市场场景化应用愈加多样化和复杂化，单纯的金融网点已不能满足客户需求，提供随时随地、随心随需的金融服务才能立于不败之地。
近日，在大型科技综艺节目《智造将来》中，支付宝研发的刷脸神器首次亮相，在 500 位蒙面观众中成功找出目标任务。据悉，该神器在人脸识别的基础上，结合多模态识别，可以分辨同卵双胞胎等普通生物识别技术很难分辨的案例，更有效地避免人脸伪造带来的身份冒用情况。
其实，以人脸识别为代表的生物技术早已成为金融行业的宠儿。多模态生物识别技术 ( 即多种以上的生物识别技术结合使用 ) 有助于降低金融诈欺所造成的损失，确保用户信息或数据安全，优于单一生物识别。今天小编就介绍一下主流生物识别技术在金融行业的应用现状。
人脸识别：应用广泛，争议不断</b>
随着时代的发展，金融市场场景化应用愈加多样化和复杂化，单纯的金融网点已不能满足客户需求，提供随时随地、随心随需的金融服务才能立于不败之地。为实现降本增效，新兴互联网金融机构与传统金融机构纷纷布局人脸识别技术，以保障在多种金融服务渠道下，精准、快捷实现用户身份认证，提升业务办理的安全性、时效性。
目前，人脸识别技术已应用于账户注册、远程开户、刷脸支付、贷款等业务中，而这些业务的办理，大都需要实名认证。在实名认证方面，人工肉眼判断、短信验证、绑定银行卡等传统认证手段存在准确率不高、客户体验较差、成本高等问题。人脸识别技术的运用，无疑是一场及时雨。
移动互联网和人脸识别等新技术的应用，使金融服务自然融入用户的经济生态圈和生活圈，但应当警惕的一点是，在虚拟世界两端，如何有效解决照片、视频等防伪性问题还存在一定难度，央视就曾曝光人脸识别安全漏洞，提醒广大用户注意防范，国家市场监管总局也指出搭载人脸识别功能的智能门锁存在较高的安全隐患。
人脸识别算法中有三个重要的参数，即拒真率、和认假率、识别率。人脸识别技术相关企业不断将算法迭代升级，其目的在于保证识别率更快的情况下，追求拒真率、误判率不变或是安全系数更高。相信随着提高人脸识别安全性与准确性的技术的日益成熟，人脸识别将在金融行业发挥出更大的作用。
指纹识别：技术成熟，黄金期已过</b>
当下人脸识别火爆，对比之下，指纹识别则稍显黯然。指纹识别技术早在 90 年代大规模进军金融行业，经过多年积淀，已十分成熟。通过登录搭载了指纹识别技术的操作系统，可以更精准的确认操作人员身份，避免出现滥授权、乱授权等现象，减少被入侵的风险，即使出现事故也可以进行责任追溯。
目前金融机构基本以人脸联网核查进行人证合一核验，基于加入指纹信息的新一代身份证，可将用户现场采集的指纹信息与身份证内已存的指纹信息进行比对，确保持证人身份，还可可用于用户远程身份核查、开户时身份认证等。除银行操作系统外，手机等移动终端也普遍搭载了指纹模块，用户可通过手机网上银行进行业务办理。
指纹识别技术的弱点在于使用指纹时会在采集设备上留下印痕，容易被复制；某些特殊群体的指纹特征少，难成像；对手指的湿度和清洁度有要求，指纹磨损也无法识别。
虹膜识别与指静脉识别：颇具潜力，爆发尚需时机</b>
虹膜识别与指静脉识别这两项技术作为后起之秀，具有较高的识别精度、可扩展性与安全性，但因其成本较高、不够便利而未能广泛应用于金融领域。目前虹膜识别主要应用于门禁管理、押运管理等高安全要求级别的场景，指静脉识别技术也已在部分银行自助设备中得到运用。
近年来，虹膜识别与指纹识别相关技术不断发展与普及，用户接受性也随之提升，不少手机厂商也致力于将虹膜识别技术加入移动设备中，以提供更安全的加密保障。因此，这两项技术的潜力不可小觑。
结语：近年来，金融与科技的深度融合不断加速。在不同的应用场景下，需要的生物识别技术也不尽相同。单一的生物识别难以满足未来多样化的需求，多模态生物识别或将成为金融科技未来趋势。