2018年的1月中旬，央行發(fā)布《中國人民銀行關(guān)于優(yōu)化企業(yè)開戶服務(wù)的指導(dǎo)意見》，文中明確指出：

“鼓勵銀行積極運用技術(shù)手段提升賬戶審核水平，將人臉識別、二維碼等技術(shù)手段嵌入開戶流程，作為讀取、收集以及核驗客戶身份信息和開戶業(yè)務(wù)處理的輔助手段?！?/p>

早在2015年，央行就提出銀行可以探索生物特征識別技術(shù)運用到開戶服務(wù)當(dāng)中來。銀行遠程開戶的剛需將人臉識別帶進了金融級應(yīng)用場景，進一步使其滲透到銀行領(lǐng)域的方方面面，目前獲得較多認可的應(yīng)用場景大致可歸為如下幾種：身份驗證、刷臉取款和刷臉支付。

業(yè)內(nèi)人士指出，傳統(tǒng)的人證合一比對方式，是通過柜員判斷客戶與身份證件是否相符。人眼識別能力十分有限，相比之下人臉識別技術(shù)具有更高的識別率和穩(wěn)定性，一方面可以有效防范證件冒用風(fēng)險，另一方面也能提升網(wǎng)點業(yè)務(wù)處理效率。

當(dāng)前金融機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭多番加碼布局人臉識別，這一新技術(shù)毫無疑問會在未來的金融領(lǐng)域繼續(xù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，產(chǎn)業(yè)化進程大幅提速。據(jù)相關(guān)行業(yè)研報數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計到2022年，人臉識別技術(shù)在金融領(lǐng)域的市場規(guī)模將達到14.68億元，人臉的獨一無二連接虛擬與現(xiàn)實世界，為互聯(lián)網(wǎng)時代的身份認證可靠性提供有力保障。

為什么人臉識別會備受青睞？云從科技金融事業(yè)部總經(jīng)理張興旺向雷鋒網(wǎng)分享了人臉識別的四大優(yōu)勢：

1. 易得：人臉數(shù)據(jù)人皆有之，不需為此另置設(shè)備；商業(yè)銀行可以直接免費使用公安部的相關(guān)數(shù)據(jù)，無需自行建立數(shù)據(jù)庫。

2. 易用：人臉識別在應(yīng)用時，可以做到免簽約、免學(xué)習(xí)，也就是說客戶可以不用去柜臺單獨做簽約。并且人臉較指紋、聲紋等其他生物特征而言，不需要客戶特地接觸指定設(shè)備，甚至跟客服聊天的時候就能自然完成識別全過程。

3. 強適應(yīng)性：指紋應(yīng)用頗廣但仍有相當(dāng)一部分手機不支持這一識別方式，而人臉識別有攝像頭即可，不用外置新設(shè)備，對終端的依賴程度顯然低很多。

4. 線上線下互聯(lián)強：人臉識別可以作為線上線下的統(tǒng)一入口，將線上的結(jié)構(gòu)化用戶數(shù)據(jù)與線下的行為軌跡打通。

而金融業(yè)發(fā)展歷程一直存在著無法完美兼顧的“不可能三角”：安全、成本、易用。行業(yè)特性使得安全性成為金融機構(gòu)的阿克琉斯之踵，流程繁瑣與否又直接影響用戶體驗和機構(gòu)推廣，還有技術(shù)方案本身帶來的時間、人力、資金等各方面的投入——人臉識別或許正是協(xié)調(diào)三者平衡的有效解決方案之一。

目前的人臉識別主要用三重防護來保護“敏感”的金融機構(gòu)：活體檢測，驗證攝像頭前的人是活的；攻擊預(yù)防，用復(fù)雜嚴(yán)格的模型阻攔對方；超低誤識率+多維度驗證，甚至考慮立體建模。

目前2D人臉識別技術(shù)易被照片、手機破解，動作驗證等配合式活體檢測也會降低工作效率，帶來欠佳的用戶體驗。不久前某支付平臺的人臉識別系統(tǒng)就被曝存在巨大漏洞，黑產(chǎn)從業(yè)者擁有消費者的賬戶名稱和身份證照片、視頻，即有可能更改密碼、重新綁定手機號；去年的央視315晚會上更有人臉識別系統(tǒng)被當(dāng)場破解。

針對這一現(xiàn)狀，2018年2月7日，云從科技正式在國內(nèi)首發(fā)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)”，這也是中國企業(yè)首次將結(jié)構(gòu)光技術(shù)應(yīng)用在人臉識別系統(tǒng)上。此前，這種技術(shù)廣泛應(yīng)用在iPhone X上，F(xiàn)ace ID被稱為是領(lǐng)先其它手機廠商兩年半的技術(shù)。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，這一技術(shù)不需要用戶進行任何動作配合，只需要在攝像頭前被捕捉到面部畫面即可完成活體驗證，并且能夠有效防守紙張、面具、手機屏幕等各類道具的攻擊；分析時間從之前的1-2秒壓縮到了毫秒級；同時輸出效果不受環(huán)境光線強弱的影響，極大地擴展了人臉識別技術(shù)的應(yīng)用場景。

云從科技相關(guān)負責(zé)人對外表示，“國產(chǎn)結(jié)構(gòu)光軟硬件技術(shù)已經(jīng)攻克難關(guān)，已經(jīng)開始逐步投入量產(chǎn)。”該技術(shù)能夠廣泛應(yīng)用在銀行、安防、交通等各個需要人臉識別場景，更好的提升攻擊預(yù)防效果，全面提升人臉識別準(zhǔn)確度，結(jié)合云從最新的算法，能夠在一千萬分之一誤識率下達到99%以上的準(zhǔn)確率。

銀行對安全的極致追求，給了人臉識別更多考驗，云從科技正是這一領(lǐng)域中無懼挑戰(zhàn)的佼佼者。云從科技此次發(fā)布該項技術(shù)，標(biāo)志著中國終于可以突破結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)的壁壘，今后國產(chǎn)技術(shù)將全面應(yīng)用于手機，電腦，機具，設(shè)備，家電等各行各業(yè)，打破先進技術(shù)壟斷壟斷。

新年伊始，云從科技入選雷鋒網(wǎng)「AI 最佳掘金案例年度榜單」，并獲得“最佳人臉識別獎”。該榜單從商業(yè)維度出發(fā)，邀請多位傳統(tǒng)企業(yè)CIO、系統(tǒng)集成商項目高管、AI企業(yè)解決方案負責(zé)人、投資機構(gòu)合伙人、學(xué)界教授等數(shù)十位評委，對參選企業(yè)和脫敏后的信息，篩選出各個AI行業(yè)的優(yōu)秀企業(yè)。

比起讓AI服務(wù)數(shù)據(jù)的大公司，以及單靠技術(shù)SDK和設(shè)備銷售的AI企業(yè)，云從深知“專注”和“深入”的重要性，試圖成為一家更懂傳統(tǒng)行業(yè)的人臉識別公司。為了能夠更了解技術(shù)在行業(yè)中怎么用、用得怎么樣，他們從賦能進化為引領(lǐng)，全方位拓展行業(yè)能力：以銀行為例，云從投入到ATM、人臉識別標(biāo)準(zhǔn)制定等頂層設(shè)計，建設(shè)AI平臺、成立人工智能大學(xué)等，持續(xù)深耕重點行業(yè)。

國家隊身份和純?nèi)嗣駧偶軜?gòu)助力云從更進一步：其先后與公安部、四大銀行、民航總局建立聯(lián)合實驗室，推動人工智能產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)的建立，也成為唯一同時參與起草和制定人臉識別國標(biāo)、行標(biāo)的企業(yè)。2017 年 3 月，國家發(fā)改委確定云從科技承擔(dān)“人工智能基礎(chǔ)資源公共服務(wù)平臺”建設(shè)任務(wù)，為未來社會運行提供AI基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)。

回望最初，這支國家隊其實是安防出身，來自中科院的技術(shù)團隊有著邊防經(jīng)驗，投資方佳都科技也是同行業(yè)的一員，然而安防領(lǐng)域的整體技術(shù)在2015年尚無成熟的落地應(yīng)用，于是云從在眼花繚亂的場景當(dāng)中，改以金融為切入點。創(chuàng)始人周曦表示，“一個是研究的東西很集中，雖然什么都能做，但現(xiàn)在還是做好人臉；第二是行業(yè)上要集中，各行各業(yè)都能做，我們只做金融和安防。”

國內(nèi)眾多銀行已經(jīng)開始大范圍使用人臉識別技術(shù)，把其應(yīng)用在手機銀行刷臉登錄、輔助遠程坐席和柜員客戶身份核驗以及小額支付等業(yè)務(wù)當(dāng)中，但目前把“刷臉取款”在全國范圍內(nèi)大規(guī)模應(yīng)用的只有農(nóng)業(yè)銀行和招商銀行，其中農(nóng)行的刷臉取款服務(wù)則覆蓋了全國2萬多個分支機構(gòu)，深入到縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)。而云從科技為農(nóng)行2萬家刷臉取款服務(wù)的軟硬件算法方案，成立兩年即推出48種銀行業(yè)解決方案，連接ATM/VTM、人證合一、紅外雙目等多種硬件的金融科技平臺。

2016 年下半年，中國銀行總行決定在業(yè)務(wù)中使用人臉識別，從招標(biāo)、技術(shù)澄清再到投標(biāo)、中標(biāo)，成功拿下訂單，云從科技經(jīng)歷了六、七次友商交鋒，最終在 18 家投標(biāo)公司中脫穎而出。在人臉系統(tǒng)工程上，中行總行的要求也同樣“挑剔”。穩(wěn)定是第一要義，識別速度和準(zhǔn)確率也不能放，還要保證“寧可有所不識，不可錯認一人”。

云從的殺手锏“雙層異構(gòu)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”能將看起來不相似、實則是同一人的人臉圖像準(zhǔn)確對應(yīng)。特別是在人證對照場景下，本應(yīng)該滿足同一分布的個人照片，會因光線、表情、角度等種種原因相隔很遠。雙層指通過將兩張照片在兩個層上組成分布再連接，接受兩張照片的不同并找到原因；異構(gòu)與雙層相輔相成，通過在人臉模型中加入光照、遮擋、角度、年齡、種族等先驗信息，增強模型的適應(yīng)性和特征的表達能力，同時減少計算代價。

在訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面，云從搭建了超大規(guī)模移動式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集陣列，通過平均分布的 91 個攝像頭收集不同角度、光照情況的人臉數(shù)據(jù)，直接獲得圖片準(zhǔn)確的屬性信息。采集陣列的可移動性，使得直接采集真實場景（包括銀行大堂等在內(nèi)的）數(shù)據(jù)成為可能。

即便是擁有強大技術(shù)支撐，云從也從未掉以輕心，其研發(fā)的人臉識別引擎至今已迭代 70 多個版本，客戶端也已更新到 3.0 系列，追求著更高的并發(fā)數(shù)、識別率、識別速度。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，“云從金融大腦”也已在包括金融、互聯(lián)網(wǎng)在內(nèi)的多個領(lǐng)域率先落地，例如在金融機構(gòu)的核心業(yè)務(wù)風(fēng)險管理方面，將傳統(tǒng)的風(fēng)控方式提升了17倍;在精準(zhǔn)營銷方面，基于高維度的數(shù)據(jù)搭建實時營銷平臺，實現(xiàn)客戶營銷響應(yīng)率提升十倍以上。

在銀行領(lǐng)域，云從科技已經(jīng)與中國銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行等國內(nèi)100余家金融機構(gòu)展開合作，達成業(yè)內(nèi)第一的市場占有率。但這家企業(yè)并不會止步于此，周曦表示，以人臉識別作為數(shù)據(jù)與行業(yè)的入口，征信和營銷等多種后續(xù)服務(wù)均可借此展開，在5G與LoT時代用人工智能作為核心，強化銀行中心化，全面提升銀行效率與用戶體驗。

《Bank3.0》作者Brett King曾預(yù)言，“未來的銀行將不再是一個地方，而是一種行為?！痹茝恼匀四樧R別為根基，在推進智慧金融的道路上繼續(xù)前行。

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