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農行pos機刷卡能秒到嗎
人臉識別技術(shù)已經(jīng)在金融領(lǐng)域大顯身手，很多明星AI公司也均具備了完成“刷臉”的能力。
國內很多銀行開(kāi)始大范圍使用人臉識別技術(shù)，把其應用在直銷(xiāo)銀行、輔助遠程坐席和柜員客戶(hù)身份核驗以及小額支付等業(yè)務(wù)當中，但真正把“刷臉取款”服務(wù)應用在線(xiàn)下ATM自動(dòng)取款機中的銀行卻非常少。
目前把“刷臉取款”全國范圍內大規模應用的只有農業(yè)銀行和招商銀行，其中農行的刷臉取款服務(wù)則覆蓋了全國2萬(wàn)多個(gè)分支機構，深入到縣鄉鎮。
一銀行從業(yè)者向雷鋒網(wǎng)透露，大行在應用新技術(shù)方面非常謹慎，他們在選定一家人臉技術(shù)供應商之前，通常會(huì )讓十多家供應商在各個(gè)地方分行進(jìn)行長(cháng)時(shí)間的測試，測試時(shí)間通常長(cháng)達一年，在確認技術(shù)穩定性和效果可用之后，再讓這十多家供應商進(jìn)行集中技術(shù)比拼。在比拼過(guò)程中，各個(gè)解決方案也隨著(zhù)場(chǎng)景的挖掘而誕生，然后由銀行最終選型和采購。
一、ATM刷臉取款采用的AI軟硬件算法方案
不用帶卡就可以從 ATM 機上“刷臉”取款的確方便，這時(shí)候安全性的保障就成了銀行從業(yè)者擔心的問(wèn)題。
深耕銀行人臉識別業(yè)務(wù)多年的云從科技CEO周曦告訴雷鋒網(wǎng)，其實(shí)這里可以將人臉理解成銀行卡，ATM 機通過(guò)人臉識別比對可以將對應的銀行卡關(guān)聯(lián)起來(lái)，用戶(hù)還是要輸入密碼來(lái)進(jìn)行取款。
另外，系統還會(huì )通過(guò)活體識別技術(shù)判斷“刷臉”取款的是否為真實(shí)人臉，對于拿圖片和視頻進(jìn)行冒充他人的情況予以杜絕。
于銀行而言，若使用刷臉取款，那采購什么樣的AI軟硬件算法方案是他們關(guān)心的重點(diǎn)之一。
供應商的AI方案需解決兩大問(wèn)題：人臉識別和安全保障。
單從人臉識別準確度上講，目前該技術(shù)已經(jīng)比較成熟，相比而言，安全性更是銀行所關(guān)心的問(wèn)題。
在今年的央視315晚會(huì )中，主持人使用專(zhuān)業(yè)視頻處理軟件展示合成后的人臉，并通過(guò)外部輸入控制合成人臉的抬頭、低頭等動(dòng)作，成功地對人臉識別進(jìn)行了破解。
這起事件使得傳統銀行對刷臉取款的接受程度變得更為保守。
問(wèn)題一出，多家做金融人臉識別業(yè)務(wù)的CV公司均第一時(shí)間給出了各自的解決方案。這里以實(shí)際應用在A(yíng)TM機中方案為例：
1.農行+云從紅外雙目攝像頭
為農行ATM機提供紅外雙目攝像頭的云從科技，攝像頭通過(guò)同時(shí)采集紅外光和可見(jiàn)光作為輸入數據，通過(guò)紅外成像、立體成像檢測、紅外與可見(jiàn)光成像匹配識別，分析人臉皮膚的紋理及微小動(dòng)作帶來(lái)的規律變化，實(shí)現人臉識別和活體檢測。
至于如何在舊的ATM機中置入新的紅外雙目攝像頭，云從科技告訴雷鋒網(wǎng)，這里需要進(jìn)行機具改造，其中分為已有機具和集成新機具，目前農行的8家機具供應都聯(lián)調測試完畢。
2.招行+依圖科技人臉識別和雙目活檢技術(shù)
除了上文提到的農業(yè)銀行外，招商銀行也屬于較為激進(jìn)的AI技術(shù)探險者。2016年，招行在全國106個(gè)城市近千臺ATM機上實(shí)現了“刷臉”取款的功能，人臉技術(shù)供應商為依圖科技。
用戶(hù)可不帶銀行卡、身份證，不用輸入銀行賬戶(hù)，靠“刷臉”就能取款。同樣，為了防止照片、視頻播放、3D頭套等作假道具的攻擊，又不降低用戶(hù)體驗度，在依圖與招行的合作中，依圖也為其提供了雙目活檢技術(shù)。同時(shí)進(jìn)行人臉識別、手機號碼驗證、密碼驗證三層防護。
云從和依圖所使用的雙目活體檢測技術(shù)均可用以防止惡意用戶(hù)采用照片、面具、假人甚至是視頻偽造真人，欺騙系統。
二、中小銀行為何不用ATM刷臉取款？
農行和招行已大規模使用ATM刷臉取款服務(wù)，而其他銀行尤其是區域性股份制商業(yè)銀行與城市商業(yè)銀行（含城市信用社和農村信用社）卻始終沒(méi)跨出這一步。
云從科技金融行業(yè)部夏祥紅告訴雷鋒網(wǎng)：有些中小銀行其實(shí)也在嘗試做、在測試，這期間技術(shù)選型到商業(yè)落地需要一個(gè)過(guò)程。 再加上自身規模較小和前沿研究較少，在這方面的投入往往有限。
當然，也不乏有恒豐銀行煙臺濱海支行等個(gè)別小行已經(jīng)使用了刷臉取款，但大部分銀行還在測試觀(guān)望階段。而且中小銀行對這方面宣傳也不是很重視。
那么銀行在選擇人臉識別技術(shù)，會(huì )重點(diǎn)考慮哪些技術(shù)指標、對乙方（技術(shù)供應商）提出過(guò)哪些具體要求？云從科技CEO周曦談到，銀行一般會(huì )重點(diǎn)考慮兩個(gè)技術(shù)指標和一個(gè)性能指標。兩個(gè)技術(shù)指標分別是：
正確接受率，也叫通過(guò)率。主要考量?jì)蓮埲四樥掌瑸橥粋€(gè)人時(shí)，系統判斷成功并予以通過(guò)的概率，越大越好。
錯誤接受率，也叫誤識率。主要考量?jì)蓮埲四樥掌皇峭粋€(gè)人時(shí)，系統錯誤的判斷為同一人的概率，越小越好。
一個(gè)性能指標是：比對速度，即兩張人臉圖片比對所花的時(shí)間。
總的來(lái)說(shuō)，銀行一般會(huì )要求將誤識率控制到萬(wàn)分之一以下，通過(guò)率必須達到 90% 以上，比對速度控制到 1 秒以?xún)取?/p>中小銀行談不使用ATM刷臉取款的原因
供應商較為成熟的AI軟硬件方案和技術(shù)已商用，農行和招行的成功案例也可作參考，但為何刷臉取款何仍舊沒(méi)落地到中小銀行身上？
1、存在架構和技術(shù)的問(wèn)題
CMU人工智能博士出身的邯鄲銀行首席信息官王強說(shuō)到：農行和招行可以大規模應用刷臉取款，首先是因為他們已經(jīng)把人臉識別技術(shù)貫通到了全渠道。
中小銀行的開(kāi)發(fā)能力和技術(shù)實(shí)現速度遠不如大行，它們還無(wú)法把人臉識別放在全渠道中，而是更多把刷臉功能部署到直銷(xiāo)銀行渠道、支付渠道和電子銀行渠道。
全渠道部署技術(shù)壁壘比較高，很多中小銀行目前并不具備足夠強的能力去做這么大規模的技術(shù)開(kāi)發(fā)，而且需要耗費很長(cháng)時(shí)間。
除此之外，中小銀行人臉數據補錄、人臉數據庫建立的時(shí)間也較短。
現階段中小銀行整個(gè)人工自助渠道用的開(kāi)發(fā)技術(shù)還是基于C語(yǔ)言來(lái)做，或者用P端的方式來(lái)處理。而當下基于互聯(lián)網(wǎng)上的人臉識別技術(shù)目前因為架構設計不合理，沒(méi)有統一規劃，導致技術(shù)遷移能力有限。
人臉識別是項新技術(shù)，在新技術(shù)和P端的更換層面，由于A(yíng)TM的P端和直銷(xiāo)銀行的客戶(hù)端不是在同一個(gè)時(shí)期、也不是在同一架構下進(jìn)行加工規劃的，因此如果要將人臉識別技術(shù)部署到全渠道上去，就要解決新老技術(shù)和新老架構全面的更替和統一。
只有使用統一的技術(shù)標準，才能使得在同一個(gè)后臺人臉識別技術(shù)、同一個(gè)人臉數據庫基礎上，保證前端渠道統一共享后臺的數據和技術(shù)。
說(shuō)實(shí)話(huà)，目前中小銀行在這方面確實(shí)比較弱。
2.全渠道部署需要解決哪些問(wèn)題？
要部署全渠道需要解決架構問(wèn)題，然而直銷(xiāo)銀行的架構和ATM自助端的架構完全不同。
因為股份制銀行起步較早，他們已經(jīng)把P端的架構重新作了改動(dòng)，它們也必須要經(jīng)歷這個(gè)階段。
解決全渠道問(wèn)題有4大影響因子：
架構統一性
識別庫問(wèn)題
風(fēng)控問(wèn)題（這是中小銀行推進(jìn)刷臉取款比較困難的重要因素）
中小銀行對AI的意識和認知水平
在后臺大數據風(fēng)控以及大數據反欺詐還沒(méi)建立起來(lái)之前，中小銀行也不敢把刷臉取款用在A(yíng)TM現金處理上。而且銀行對現金的處理方式除了大家最關(guān)注的人臉識別之外，還要采用雙因子驗證、交叉識別等手段，而這些識別方式，很多中小銀行都沒(méi)建立起來(lái)。
3.中小銀行可否效仿大行采用雙目紅外人臉攝像頭？
王強博士談到，如果采用第三方的雙目紅外人臉攝像頭，首先需要對機具進(jìn)行改造?，F在中小銀行技術(shù)鋪設非常多，單面改造成本非常高，要全面更換或者增加。
其次是業(yè)務(wù)驅動(dòng)問(wèn)題。因為很多中小銀行還意識不到刷臉識別對業(yè)務(wù)驅動(dòng)能力有多少，也無(wú)法意識到刷臉取款所造就的用戶(hù)用卡環(huán)境和體驗，可為業(yè)務(wù)帶來(lái)多少改觀(guān)。同樣呢，中小行也做不到去改善全渠道客戶(hù)體驗。
第三是，中小銀行自身還達不到靠技術(shù)來(lái)驅動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展，更多是靠業(yè)務(wù)驅動(dòng)技術(shù)發(fā)展。由于中小銀行意識不到較為周全的客戶(hù)體驗問(wèn)題，意味著(zhù)他們無(wú)法認知客戶(hù)體驗帶來(lái)的業(yè)務(wù)優(yōu)化。當銀行自身不了解新技術(shù)，也不知道新技術(shù)對業(yè)務(wù)能產(chǎn)生什么樣的優(yōu)化，那他們自然也沒(méi)有動(dòng)力去主動(dòng)升級技術(shù)。
再者，中小銀行作為一個(gè)風(fēng)險偏緊的機構，他們會(huì )因為一系列問(wèn)題無(wú)法在A(yíng)TM機上大規模采用基于雙目紅外攝像頭的人臉識別方案，這些問(wèn)題包括：成本問(wèn)題、業(yè)務(wù)驅動(dòng)問(wèn)題、技術(shù)架構問(wèn)題、大數據反欺詐、交叉認證、雙因子認證等問(wèn)題。
算法和前沿技術(shù)縱然很關(guān)鍵，但風(fēng)控也非常關(guān)鍵，目前市場(chǎng)上其實(shí)還沒(méi)有專(zhuān)門(mén)針對中小銀行的、比較完整成熟的AI解決方案。
說(shuō)實(shí)在話(huà)，絕大多數中小銀行早期在風(fēng)控、后臺安全、線(xiàn)路帶寬這一系列的流程都沒(méi)設計好。如果要使用新的人臉識別技術(shù)、雙目紅外攝像頭，需要把前端的機具、后臺的架構、中間的通訊聯(lián)絡(luò )線(xiàn)路帶寬、安全傳輸、影像、平臺、大數據反欺詐、雙因子認證進(jìn)行全面的改造，還需要一個(gè)過(guò)程。
最后王強博士總結到：其實(shí)現在中小銀行有很多事要干，他們現在什么都想干，但什么都顧不上。所以很多前沿的項目呢，往往得分個(gè)輕重緩急。
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