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云從科技:農行 2 萬家刷臉取款服務背后的軟硬件算法方案提供商

云從科技:農行 2 萬家刷臉取款服務背后的軟硬件算法方案提供商插圖

人臉識別技術在其發展歷程中積累了眾多故事。起初,其識別準確度不高,成本效益不佳,安全性存疑,用戶接受度低,同時還要應對監管與法律上的挑戰。這情形宛如一個剛出生的嬰兒,正面臨著各種挑戰。

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早期人臉識別的困境

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在早期產業化階段,人臉識別技術的準確率不足七成,每三次識別就可能有一次失誤。這樣的低準確率使得投入與產出的比例極低。比如,在商業應用中,識別錯誤可能會頻繁發生,造成資源浪費。同時,安全性問題也備受質疑,許多用戶因此拒絕使用這項技術,因為大家對不安全的技術普遍保持高度警惕。

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這種不被接受的狀況,其根源還在于其他多方面因素。廠商在沒有達到監管和法律的雙重要求之前,處境顯得相當被動。那時的技術尚不成熟,銀行在推廣刷臉取款技術時,迫切需要它在用戶體驗和產品穩定性等多個方面進行快速改進。然而,要實現這一目標,困難重重。

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使用新技術的條件考量

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金融機構在使用新技術時,需考慮其獲取的難易程度。若能無需改變現有條件即得新技術,那自然再好不過。但若需前往特定地點,經過一系列申請流程,則顯得頗為繁瑣。比如某些銀行在推廣手機APP人臉識別功能時,期望實現成本較低、易于推廣、普遍易用的目標。然而,低成本與高安全性往往難以兼得,往往只能犧牲安全性。

有些案例非常典型,比如銀行在推廣業務時,既希望用戶無需額外配合,又推出了易于使用的產品。然而,這樣的產品雖然方便,卻存在安全隱患。舉例來說,用戶只需與客服聊天,就能輕松完成人臉識別,雖然看起來很方便,但實際上隱藏著安全風險。

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人臉信息的隱私性

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近年來,人們對人臉信息的隱私保護有了新的認識。過去,普遍認為人臉信息極為私密,然而現在,許多人認為在某種程度上其隱私性并不高。這種觀念的變化與技術進步緊密相連。技術的不斷成熟使得人們對人臉信息隱私的顧慮逐漸減少,這也為其在多個領域的廣泛應用奠定了堅實的群眾基礎。

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社會發展不斷演進,隱私的定義也隨之更新。以往,公眾對隱私的看法較為謹慎。然而,如今,人們更愿意在可控的范圍內,利用人臉信息來提升效率和便利。這種變化,正是社會進步和技術沖擊下觀念更新的一個縮影。

人臉識別在金融場景中的應用

人臉識別系統作為線上線下統一的接入點。線上,我們能夠收集到用戶的消費和瀏覽等數據;而線下,一旦識別到人臉,便能實現線上與線下的行為軌跡無縫對接。以銀行為例,它可以通過人臉識別技術,將用戶在線上購買理財產品與線下實體網點的活動相結合,進而分析用戶的偏好。

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金融交易領域同樣適用。在2015年之前,誤識率的標準是千分之一,但到了2016年,金融行業將其提升至萬分之一。部分銀行開始用人臉識別替代密碼進行小額轉賬,這一做法的安全性甚至超過了短信驗證碼和UKey。此舉顯著增強了交易的安全性,提高了身份驗證的效率,并且在降低運營成本方面也發揮了積極作用。

多維度驗證提升安全性

低誤識率是確保系統易用與安全的核心要素。降低誤識率,交易風險便會隨之降低。舉例來說,若一千次攻擊中僅有一次可能得逞,相較于一百次攻擊中就有一次成功,系統的安全性將顯著提高。此外,還需從多個角度進行驗證。

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立體建模等多維驗證手段有助于提升驗證的嚴謹度。金融機構如銀行,它們運用了諸如人臉識別等多樣化的交易手段,既讓用戶操作更為便捷,又通過多維驗證確保了交易安全。這種做法巧妙地平衡了用戶體驗與安全保障,堪稱一種創新的舉措。

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人臉識別的綜合優勢

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人臉識別技術在降低交易成本上成效顯著,它不僅提升了身份驗證的效率,還能減少對人力資源的依賴,從而降低運營成本。這樣的優勢使得金融機構能夠有效節省資源。對于客戶來說,無需額外購置如UKey等設備,只需花費極小的代價,就能顯著提升賬戶的安全性。

客戶是更信任自家的臉龐還是額外的設備來作為可靠性中心?人臉識別技術憑借其便捷與安全,正逐漸在用戶心中獲得越來越多的喜愛。一旦金融系統引入了刷臉登錄等功能,系統安全性就能得到顯著提升。親愛的讀者們,你們認為人臉識別在金融領域未來還會帶來哪些新的發展?歡迎留下你們的評論、點贊和分享。

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