【观察】据说TA是Fintech中最“看脸”的！
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“Fintech”（金融科技）概念正受到不少互联网金融公司的热捧，这个由金融“Finance”与科技“Technology”两个词合成而来的新概念到底是指什么？
百度百科对金融科技的定义：主要是指代那些可用于撕裂传统金融服务方式的高新技术；
维基百科对此的定义更偏向产业化：认为金融科技是指一群企业运用科技手段使得金融服务变得更有效率，因而形成的一种经济产业；
2016年毕马威首次发布中国金融科技50强榜单，并将Fintech定义为“非传统企业以科技为尖刀切入金融领域，用更高效率的科技手段抢占市场，提升金融服务效率及更好地管理风险”；
更早的时候，京东金融将金融科技释义为：遵从金融本质，以数据为基础，以技术为手段，为金融行业服务，从而帮助金融行业提升效率、降低成本。
不管是何种定义下的“金融科技”，其本质都是优化传统金融服务方式。
作为能够极大提升金融业务中身份验证效率、降低信贷风险的“人脸识别”（ 即基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术），也自然成为Fintech的重要一项。
这一点从资本市场也能得到印证：早在2016年年底，以人脸识别技术应用作为业务核心的旷视科技(Face++)就获得了1 亿美元融资，而近期，聚焦计算机视觉技术的商汤科技更是获得了4.1亿美元的B轮融资；云从科技、依图科技、深醒科技等其他人脸识别玩家在近期均获得了千万美元级融资。
以上只是单领域创业公司的表现，作为互联网行业巨头，BAT也感知到了人脸技术带来的巨大机遇，开始了自身在相关领域的布局，其中：
百度将人工智能视为未来各项业务的核心所在，2017年提出了“AI First”战略。百度公司CEO李彦宏在2017百度联盟大会上表示：“百度公司将不再是互联网公司，而是一家人工智能公司。”
而作为AI在金融领域的落地，百度金融也于2017年6月上线了磐石反欺诈工程平台，集成了大数据风控和身份识别等金融科技能力，向各类银行及互金机构开放。
而其中，对标人脸识别这一项Fintech能力的是磐石的“活体识别”。
磐石的“活体识别”其实是对融合了活体检测的人脸识别技术的一个整合产品名称。
目前通过其官网（https://panshi.baidu.com）及相关宣传来看，磐石的活体识别相较于传统人脸识别的优势在于：除了人脸识别的“认人”之外还能“识真”，也就是除了能够比对验证人脸身份外，还能识别在摄像头前接受测试的这张脸是不是真正的人脸。
（图片资料来源：磐石反欺诈工程平台官网）
活体检测主要是为了防止一些不怀好意的用户使用照片、视频、立体面具等手段来攻击人脸识别系统，目前第一梯队的人脸识别技术都通过引导用户完成指定动作来识别摄像头前是否为“真人”。
但对用户来说，要配合着做几个动作，体验不是很好。
针对这一点，磐石活体识别推出了“无交互活体识别“功能——不需要用户做任何动作，就可以完成检测，而这背后依托的主要是百度先进的图像技术和深度学习算法。
除此之外，以技术见长的百度在做活体识别方面也更强调安全。据悉，磐石与百度安全实验室合作，在活体识别SDK中集成了设备安全相关能力，让活体识别应用环境更加安全。
阿里以电商起家，其对于Fintech 的布局则主要是押在旗下蚂蚁金服身上。蚂蚁金服旗下拥有支付宝、支付宝钱包、余额宝、招财宝、蚂蚁小贷及网商银行等品牌，其目标在于打造一个既服务广大“草根”消费者和小微企业，也会以开放的心态服务于金融机构的金融服务平台。
在人脸识别方面，从目前可查的公开消息来看，阿里并未像百度一样进行自主研发，而是战略投资了旷世科技（Face++），目前支付宝中人脸识别相关的服务就是由Face++提供的。
旷世科技是比较早开始专注于人脸识别技术的公司，也因此在市场占有方面取得了一定的先发优势。
（图片资料来源：旷世科技官网）
从旷世官网的核心技术介绍来看，作为人脸识别行业的先行者，在技术能力细化及创新方面确有优势。从阿里本身的战略布局来看，虽然已经投资旷世科技（具体投资金额未披露），但对Face++的核心数据及技术把控必然还有一定的权限阻隔。
（图片资料来源：天眼查）
腾讯的人脸识别技术也并没有单独作为Fintech能力对外进行输出，而是作为腾讯优图（人工智能开放平台）的一项子能力对外开放。
（图片资料来源：腾讯优图）
这一点可能与腾讯在金融业务方向的发展战略相关。
在2017年初，被问及是否有分拆金融计划时，腾讯董事会主席马化腾回应称，对于腾讯的金融业务来说，一部分投资的业务是在体外，比如说像微众银行，但是核心的支付、理财平台等都在体内。而这些业务跟平台耦合非常紧，没有必要为了分拆而分拆。
产品的布局也延续了腾讯战略上的走向，并未把人脸识别的技术与金融场景进行独立结合封装。
从腾讯优图对命名为“FaceIn 人脸核身“的这项产品介绍来看，在人脸识别技术方面腾讯似乎并没有特别的优势，其最主要的亮点在于产品交互形态。
FaceIn 人脸核身对于H5的兼容，便于客户在腾讯自家社交平台微信服务号中接入相关产品服务，这也更加贴合马化腾将业务、平台进行耦合的理念。
无论是资本对于人脸识别类创业公司的青睐还是BAT等互联网巨头对该项技术的布局，都能看出人脸识别作为Fintech能力中最“看脸“的一项技术，未来前景可期。
作为互联网金融从业人员，提前储备好人脸识别的相关知识肯定没错，最后我们就再总结一下“人脸识别”作为金融科技的几个重点：
金融应用场景：
银行/互金机构线上业务办理、刷脸登录、刷脸支付
集成的主要技术能力：
人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术。
主要技术指标：
误识率(False Accept Rate, FAR)：把本应该匹配失败的判为匹配成功的概率。
拒识率(False Reject Rate, FRR)：把本应该匹配成功的判为匹配失败的概率。
（一般，FAR=0.001时，FRR的值作为参考。值越小，性能越好）
识别速度：识别一副人脸图像的时间、识别一个人的时间。
注册速度： 注册一个识别账户的时间。
人脸识别（含活体检测）较传统验证的优势：
密码、邮箱、身份证、银行卡、社保：信息泄露严重。
指纹、九宫格解锁：设备维度验证，无法确认本人。
声纹：只能认证两次声纹相同，无法确认是本人。
人工电话核验：人力投入大、用户等待时间长，无法确认本人。
人脸识别（含活体检测）：
真实性：能对真实的身份信息进行验证；
有效性：能对输入信息的有效性在流程中进行验证；
一致性：能对当前信息的执行者进行一致性验证；
体验好：耗时短，操作简单，惯性动作；
成本低：提高效率，节省人力，释放资源。
人脸识别（含活体检测）应用原理：
应用大致流程：检测人脸 → 活体检测 → 人脸对比（和之前上传的自拍照或证件照）→ 分析对比结果 → 返回结果（通过或不通过）。
核心在于对于一个操作者身份的“真实性”、“有效性”、“一致性”验证。
人脸识别（含活体检测）的主流攻击手段：
注入应用绕过活体检测：通过注入应用的方式来篡改程序，从而绕过所谓的活体检测功能，使用一张静态照片就可以通过人脸识别。
视频攻击：使用能够将人脸照片制作成视频的手机软件，然后在朋友圈、个人空间等地方找到合法用户的一张正面照片，输入到软件中，就可以令其开口说话，所谓的活体检测也就不攻自破。
3D模型或面具头套：使用3D建模或者打印设备，构建合法用户人脸模型进行攻击。
人脸识别（含活体检测）防攻击能力：
设备风控：主要确保人脸识别软件应用环境安全，防止恶意篡改。
无交互活体识别：无需用户完成活体动作，通过图像技术及深度学习算法识别视频攻击。
算法模型：用硅胶、乳胶以及3D打印的的立体面具材料表面反射率和真实人脸还是不同的，因此在成像上仍然有差别，通过深度学习算法及实际业务数据对模型不断优化，能够有效识别3D模型及面具类攻击。
综上，关于“人脸识别”这项Fintech能力前景很美好，但是行业的竞争及调整也十分激烈。金融行业对技术能力的安全性能要求必须高，否则将直接带来资产损失。因此，在接入人脸识别技术的时候，选择大平台、技术领先的产品进行合作，还是更为稳妥的选择。