云从科技张兴旺:关于刷脸支付的安全、成本与应用思考


来源:移动支付网    2017-1-12 17:40

1月11日,第八届中国移动支付年会在北京召开,本届年会以“聚力前行引领移动支付创新与变革”为主题,聚焦移动支付与互联网金融的技术、安全及创新发展。在下午的大数据与移动支付创新论坛上,云从科技金融事业部总经理张兴旺分享了解决刷脸支付的安全、成本和应用不可能三角形的解决思路。

以下为演讲摘要实录:

感谢主持人,感谢尊敬的各位领导嘉宾,接下来由我跟大家分享下云从科技关于引领刷脸支付的一些思考。首先我做一些简单的云从科技的介绍,总结起来就是以下4个点,首先我们是中科院和上市公司的背景;第二,我们目前在银行业是第一大人脸识别供应商;第三,我们是自主的技术,并且在国际社会上整体处于一流水平;第四是整个云从处于专注务实的工作风格,我们以往在外宣传工作做的不是特别多,这次是我们云从在金融行业参加的比较少数的论坛展会之一,其实我们是非常专注于金融行业,并且务实的把人脸识别技术应用于金融行业的应用,那么相比其他的企业我们更希望专注于金融也更懂金融。

接下来我们说一下云从科技的技术底蕴,这里有一个词叫做十年磨一剑,实际上云从科技是从2006年就已经开始涉足于人脸识别领域,云从科技师承托马斯黄教授,他是著名的四院院士:包括国内两院士,同时也是美国工程院和台湾工程院的院士,还是国际计算机视觉之父。我们的总裁CEO师承于托马斯教授,在国际上带领公司团队获过多次冠军。

在2011年到2014年,中科院组建了人脸识别的相关团队,进行逐步的发展。到2015年以后周熙先生带领的队伍打败了公司众多团队,然后成立了云从科技。接下来说一下我们的技术,大家可以看到是99.8%,99.8是目前来说世界非常高的人脸识别水平,这是一流的水平。在技术实力方面,我们分别在美国、新加坡、日本、英国、希腊等等地方参与各种世界级的大赛,得到了7次世界冠军。

接下来专注地回到金融的方向,关于整个支付行业我们分析目前面临的几个棘手的问题:

首先说安全,目前在安全方面,我们碰到了各种各样的问题,包括网上冒名开户,然后资金失窃,app安全性不足,克隆卡难以防范,出现欺诈交易以及部分用户交易抵赖,这是安全的问题。

第二个问题是关于成本问题,包括我们每推广一个业务和获客成本,以及在交易过程当中,我们的交易成本如何分摊?如果我们采用了专用设备,是不是有一部分投入,那么后面我们在维护客户关系的时候,仍然要投入很多的成本,这是我们成本的问题。

第三个是关于运用的问题。应用的问题我简单分了3个点:第一个首先我们要容易获得。第二个点是使用过程当中要体验好、免学习,也就是不用耗费过多的步骤,也不用下心思去学。实际上今天有很多老师都在讲问题,我们的支付方式对收银员是不是给他带来了很多困惑?是不是他要学习他的学习?

第三个点是真正的用户,用户一定要在投入的时间、精力和资金方面要低。为什么我们的支付在移动端要强调千元机市场?为什么我们要强调操作步骤少、免学习,因为如果我们占用用户太多的精力和时间,用户很显然会放弃。

以上三点变成了一个不可能三角形。不可能三角形就是安全、成本和易用。当我们达到任意两点的时候,我们发现第三点很难达到。云从科技在人脸识别的一些方面的发展,对于上面的这些问题我们有了一些个很好的解决方案,首先我们发现人脸识别在识别率上有了很大的突破,在2015年初业界的基本水平是68.5%,我们的人脸识别是72.5%;经过不到一年的时间,2015年9月人工智能的人脸识别已经达到了98%,也就是100个人通过计算机来识别有98个能够正确识别。但是人脸是没有变化的,在接下来的半年时间到2016年5月,我们又跨上了一个新的台阶到了99.8%。也就是说计算机在1000个人当中,只有两个人会被拒绝,绝大多数情况下都是不会出错的。

接下来再看第二部分,前面讲到的部分是正常通过的概率,接下来讲一下人脸识别当中的另一个重要维度也就是务实率。前段时间到小米、百度在刷人工智能、人脸识别的榜单,自称超过了99.5,那么他们忽略了另外一个东西,也就是务实率。务实率是和识别通过率是一个相互矛盾的参数,务实率的概念把一个错误的人识别成正确的人,然后让他通过了,这就是计算机的务实率。在2015年以前,业界主要的参照标准是1‰,刚才我们说到的99.8%就是1‰,正确识别标准。那么刷榜的这些企业他们在搞什么,他们的务实率会说2‰,5‰。

到了2016年,整个金融行业开始大范围的刷脸应用,如刷脸登录或者是小额支付。我们把务实率的基准设置为万分之一,万分之一现在的识别通过率是多少?是介于97%和98%。到2017年到2018年的时候部分技术会有更大的突破,我们认为真正金融行业大范围推广的务实率,应该是在10万分之1到百万分之一的务实率,这一块的业界水平目前是在92%,然后百万分之一不到90%,应该是在82%左右的水平。2017年和2018年我们有希望把10万分之一和百万分之一误实率提高到95%以上,然后达到真正的大范围推广的金融及应用。

接下来看第三个,关于各种场景应对的问题。实际上人脸识别自2015年马云在汉诺威提出来,在公开演示技术的时候,当时只是一个技术的demo,实际上并没有大范围推广。原因之一就是务实率,当时的水平并没有达到金融业可以用的水平。

关于各种场景的应对,很多专家提出来说,人脸识别的时候,用户化了妆,或者戴了眼镜,或者说有轻度的整容会不会有问题?我的回答是没有问题。我在右边专门放了两张图,第一张图是一个人在不同的时期,左边是他刚刚结婚的时候,右边是他过了几年以后生了孩子以后,她佩戴了眼镜,然后整个面部身体全都发胖了,同时在左边的照片里头,他的脸是有倾斜的,不管是左右还是正面,侧面都有倾斜,计算机在识别它的时候,可以把它快速地识别出来。右边同样用户他在做化妆、美颜、不同发型,还有局部的面部遮挡,不同情况下计算机仍然能够把它识别成为同一个人,就是目前我们在人脸识别领域,已经做到了非常的可用的情况。

人脸识别除了软件算法以外同样还有专用硬件面试,第一个硬件是专用服务器,用来做识别加速用的,它的性能是普通差八六服务器的10倍,它的识别效果不打折扣。为了满足大型金融机构,需要每秒上万笔及交易的处理能力。第二个是红外双木技术,华为最近上市手机就用到了红外双目技术。目前只是拿它来做用户解锁,相信不久的将来,他们会拿去做手机端的刷脸支付。上面显示的是我们的硬件形态,在做活体检测的时候识别速度低于时间低于0.4秒,无需任何用户做任何动作配合,相机镜头打开以后用户就直接识别出活体了。第三个它是非常适用于ATM、CRS,以及自助的缴费理财快递箱。将来如果大家要做刷脸pos,它就是最佳伴侣。第三个我们的专用硬件就是刷脸购物,这一点是在银行做得比较好的,它集成了红外双摄像头,体验非常好,不需要卡,不需要现金,完全靠刷脸支付,目前就在建行广东省分行的校园银行做了大范围推广。

基于上面我们认为人脸识别已经大步跨越,它的大规模商用已经成熟。它的高性能,比如刚才我说到了专用服务器,它达到每秒400比处理能力集群,可以轻松实现每秒1万笔以上的处理能力。

第二个是高安全,人脸识别领域的安全技术包括,活体检测、攻击与预防和人脸比对三道门,每一道门我们的阻挡都是在99.5%以上,可以有效阻挡各类攻击。在数据的传输过程当中,我们用到了加密技术,还有数字、水印、篡改等等技术,有效保证数据不被篡改,防止中间人攻击等等各方面的考虑。

第三个是高可用,我们的产品和解决方案已经在部分商业银行运行了一年多,连续可靠性达到4个九以上。

接下来我们再看一下人脸识别,对于传统金融交易,各类交易依据凭证的改变,比如密码,短信验证码,银行卡u盾等等,当然还有包括咱们新发明的各种交易的硬件,它既存在互补性,也存在替代性。我们认为人脸加密码的交易强度已经大于密码,加短信验证码的交易强度,所以可以替代短信验证码,为大家节省大量的成本。

接下来我们说一下人脸识别如何提供金融安全:第一个,在开户方面,我们提高了安全性,经过大范围推广和应用发现,使用人脸识别的机构他们将互联网的冒名开户的比例,基本上是从万分之五左右的一个比例几乎降到了零。第二个点是关于大额转账消费交易,如果使用人脸技术,就可以增强交易安全性,降低交易的欺诈,还有防盗窃等等这些案件的发生。根据某大行的评估反欺诈至少能提高50%以上。第三个是进行理财投资和申请贷款,这里重点要强调的就是核实客户的意愿,将来如果出现问题,可以进行交易举证。第四个点是关于内控管理,使用人脸指静脉等等这些技术可以提高机构内部的内控管理的有效性,防止员工串通作案。

接下来讲人脸识别可以帮助我们降低交易成本,主要是分3个方面:第一,可以提高身份鉴别的效率,降低运营成本,计算机鉴别的速度很快,你要人的话可能需要几秒钟,还要养很多的人;第二个是减少安全案件的数量,降低风险损失,比如说某大行的信用卡平均欺诈金额是9132元,如果发行1000万张信用卡,那么将会带来800多万的损失,使用了人脸解决方案以后,预计案件会降低50%,至少会帮他节省四百万的损失。第三个点是关于代替动态验证码降低交易成本,一个具体某股份制银行的例子,它的发卡量是9100万,全年的交易额度是25亿,那么其中大额交易差不多是7.2亿比,如果每一条短信是五分钱,就帮他省下五分钱,最后算下来,可以帮省3600万。

可能大家现在已经非常习惯二维码支付了,但二维码支付有它的硬伤,我们考虑从以下几个点来做支付:第一个线上支付,线上支付小额的可以考虑用人脸代替密码,大额的话我们就不是代替密码了,我们要可以短信验证码,然后用人脸加密码的方案。第二个是关于线下支付,线下支付现在出示二维码,仍然使用的是密码,也就是说你先输对了密码,然后可以出示二维码,扫二维码也是同样的流程。我们建议先刷人脸,然后再生成二维码。第三个是关于现金业务,现金业务可能跟大家关系不是特别大,跟银行关系很大,其实在现今的支付过程当中,银行的客户到银行去他最关注的一个点是什么?他要解决用户本身去的自助机上去取现金存现金的过程,目前建行的支付它已经作出了一些解决方案,我们也做了一个例子,就是可以通过自助机具,直接进行活体检测完成刷脸取现存现,或者是在手机端先刷脸生成二维码以后,再去取现或者是呈现。

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