從手機(jī)掃碼支付到刷臉支付，移動支付技術(shù)這幾年發(fā)展相當(dāng)迅猛，當(dāng)各大超市甚至政務(wù)機(jī)構(gòu)擺上各式人臉識別終端設(shè)備時(shí)，人們突然發(fā)現(xiàn)原來人臉識別應(yīng)用已經(jīng)全方位滲透進(jìn)入日常生活了。

瘋狂推廣中的刷臉支付

從掃碼支付到刷臉支付，支付寶與微信兩家格外看重的應(yīng)用領(lǐng)域崛起速度也相當(dāng)驚人，全國各大城市超市、政務(wù)機(jī)構(gòu)甚至零食門店，終端刷臉設(shè)備仿佛在一夜之間就全面鋪開了，10元甚至20元左右的刷臉支付滿減活動，極大刺激了終端市場消費(fèi)者對于刷臉支付應(yīng)用的認(rèn)可與接受度，簡單直接的“燒錢”成為刷臉支付最有效的推廣方式，這背后則是以支付寶為代表的互聯(lián)網(wǎng)巨頭力挺。

2018年雙十一，支付寶給出的數(shù)據(jù)是消費(fèi)者通過指紋、刷臉支付的比例達(dá)60%，使用指紋或刷臉支付的老年人數(shù)量增長20%。另據(jù)中國支付清算協(xié)會的統(tǒng)計(jì)：2018年以來，人臉識別在手機(jī)解鎖、身份驗(yàn)證、支付等方面廣泛應(yīng)用，并已成為國內(nèi)主流趨勢，目前85%的用戶愿意使用刷臉支付等生物識別技術(shù)進(jìn)行支付。尤其刷臉支付更是讓支付方式又一次實(shí)現(xiàn)了“顛覆”，未來被業(yè)內(nèi)普遍預(yù)測會呈現(xiàn)井噴式的增長。

從2010年崛起到2014年被叫停，再到2016年左右全面爆發(fā)，掃碼支付用了近十年時(shí)間才成為國內(nèi)移動支付絕對主流的支付方式，而刷臉支付進(jìn)入大眾生活的歷史實(shí)際上比大多數(shù)人認(rèn)為的長。

·2015年3月的CeBIT漢諾威電子展開幕式上，馬云向德國總理默克爾與中國副總理馬凱，演示了螞蟻金服的Smile to Pay掃臉技術(shù);

·2017年9月1日，支付寶實(shí)現(xiàn)全球首次刷臉支付的商用，在肯德基的KPro餐廳上線刷臉支付;

·2018年1月，微信和Jack&Jones合作的人臉智慧時(shí)尚店開業(yè);·2018年7月，天貓小店正式接入了“刷臉支付”;

·2018年11月，全球第一家支持全場景刷臉住宿的酒店，阿里巴巴未來酒店“菲住布渴”正式開業(yè);

·2018年12月，支付寶刷臉支付設(shè)備“蜻蜓”橫空出世，3個(gè)月鋪貨三萬臺;

·2019年3月，微信推出小屏刷臉支付設(shè)備-青蛙;

三巨頭的戰(zhàn)爭

刷臉支付能夠以極快的速度成長，同巨頭的力挺有著直接關(guān)系，除支付寶和微信大力推動刷臉支付落地外，在移動支付領(lǐng)域?qū)儆凇昂筮M(jìn)者”卻又擁有雄厚實(shí)力的銀聯(lián)同樣在刷臉支付領(lǐng)域投下大量資源。

2019年2月，銀聯(lián)的刷臉支付解決方案也剛在第七屆中國國際自助博覽會上亮相;3月，微信支付正式推出了刷臉收銀機(jī)“青蛙”，距離支付寶在去年12月推出刷臉收銀機(jī)“蜻蜓”的時(shí)間，微信和銀聯(lián)跟進(jìn)“刷臉支付”的動作可謂步步緊逼。

雄厚的實(shí)力及在終端消費(fèi)市場多年的積淀，讓三大巨頭以極高效率在終端市場實(shí)現(xiàn)刷臉支付的落地。據(jù)統(tǒng)計(jì)，微信刷臉支付主要布局在深圳南京等地，而銀聯(lián)則集中在北京上海等地，隨著時(shí)間的推移，全國三大巨頭在全國刷臉支付落地戰(zhàn)場布局重疊度上越來越高，從而有力推動刷臉支付市場的成長并縮短了消費(fèi)者的市場培育時(shí)間。

躁動的商戶與迷茫的用戶

從掃碼到刷臉，支付方式的變化對于消費(fèi)者而言主要在于便利性的提升，更有不少消費(fèi)者出于好奇和新鮮感開通刷臉支付應(yīng)用，而實(shí)際上，刷臉支付之所以落地如此快，除三大巨頭堅(jiān)定不移支持外，更為重要的還是刷臉支付技術(shù)對于商戶效率的提升。

刷臉支付對于商戶收款時(shí)間成本的節(jié)省較為明顯，普通收銀臺結(jié)賬，10件商品用戶需要56秒完成支付，而刷臉支付只需10秒。同時(shí)，刷臉支付也能有效節(jié)省商戶人力成本，引入人工智能刷臉設(shè)備之后，一臺刷臉機(jī)器相當(dāng)于1.5個(gè)收銀柜臺，一天相當(dāng)于3個(gè)收銀員。

生產(chǎn)力屬性成為刷臉支付能夠在終端市場快速落地的主因，支付寶快消零售業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人鋒笙在接受記者采訪時(shí)則表示，“刷臉支付與掃碼支付、收現(xiàn)金相比，省去了掏手機(jī)和找零錢等環(huán)節(jié)，經(jīng)過卜蜂蓮花、江西省人民醫(yī)院等試點(diǎn)，目前可提升50%以上的收銀效率?！?/p>

在這樣的大環(huán)境下，刷臉支付在終端消費(fèi)市場崛起并成為移動支付主流付款方式之一并沒有太大懸念，不過在好奇心褪去后，刷臉支付背后的的技術(shù)核心、安全防護(hù)乃至應(yīng)用拓展?jié)u漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。

技術(shù)更迭提速

從技術(shù)原理上說，人臉支付技術(shù)是利用受理終端的人臉采集能力，通過人臉識別技術(shù)（1：1or1：N）獲取持卡人支付賬戶信息，結(jié)合Token技術(shù)、PIN加密技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析等形成的新型支付技術(shù)。人臉支付技術(shù)通常涉及兩個(gè)方面，一方面是人臉支付受理終端，一方面是人臉支付受理平臺。

不論線上線下，刷臉支付在過去這兩年已不再讓我們感到陌生，一個(gè)原因在于，技術(shù)正逐漸成熟，并從線上帶給人們更多認(rèn)知。在手機(jī)上，面部識別不論是硬件還是軟件都已經(jīng)開始讓面部識別走進(jìn)千家萬戶。以2017年iPhone X Face ID為代表的面部識別，讓人們體會到刷臉不僅可以用來解鎖手機(jī)，還能用來玩Emoj，i甚至是金融領(lǐng)域的支付。人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級的應(yīng)用階段則在90年后期，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)器視覺等技術(shù)的不斷完善，人臉識別技術(shù)也在不斷完善與更迭，不過對于大眾消費(fèi)者而言，晦澀難懂的技術(shù)名詞顯然沒有實(shí)際體驗(yàn)來得靠譜。

顏值與成本的雙引擎

相對于產(chǎn)業(yè)企業(yè)看中的刷臉支付辨識率、容錯(cuò)率、反應(yīng)速度等技術(shù)核心，大眾對于刷臉支付的認(rèn)知出人意料地停留在美顏上。

根據(jù)近日媒體的調(diào)研發(fā)現(xiàn)：女性用戶對于刷臉支付的接受度明顯低于男性，原因是刷臉支付沒有美顏。有八成受訪女性用戶表示，會因?yàn)闆]有美顏拒用刷臉支付，吐槽之勢十分洶涌。這樣的輿論甚至引發(fā)法國《世界報(bào)》的關(guān)注，對于國內(nèi)刷臉支付的關(guān)注點(diǎn)倍感好奇。

非常有意思的是面對終端市場消費(fèi)者對于美顏功能的需求，支付號還真的進(jìn)行了改變。特地上線了美顏功能，一周內(nèi)全國門店的刷臉系統(tǒng)也會都上美顏功能，并稱“到時(shí)候讓你刷臉比在美顏相機(jī)里還美”。

顏值之外，終端渠道對于刷臉支付的關(guān)注點(diǎn)還是在成本上。據(jù)經(jīng)濟(jì)之聲《天下財(cái)經(jīng)》2019年4月報(bào)道，移動支付頭部玩家支付寶宣布，針對B端商家推出新一代刷臉支付設(shè)備，定價(jià)1999元，和上一代產(chǎn)品相比，價(jià)格直降三成。較低的硬件設(shè)備成本加上對工作效率的提升與人力資源的節(jié)省，刷臉支付大眾化進(jìn)程得以提速。

重中之重的安全問題

當(dāng)新鮮感逐漸淡去后，人們開始重新審視刷臉支付應(yīng)用時(shí)，安全始終是備受關(guān)注的點(diǎn)。“刷臉”進(jìn)站、“刷臉”支付、“刷臉”簽到、“刷臉”執(zhí)法......人臉識別技術(shù)正走進(jìn)更為廣闊的應(yīng)用場景，與指紋、虹膜等相比，人臉是一個(gè)具有弱隱私性的生物特征，因此，這一技術(shù)對于公民隱私保護(hù)造成的威脅性尤其值得重視。

人臉是非常敏感的個(gè)人信息，一旦泄露或被盜取，會帶來非常大的影響?，F(xiàn)在有的技術(shù)在三公里之外可以識別人臉，如果人臉支付時(shí)，一刷臉錢就沒了，一個(gè)場景不能表達(dá)客戶的主觀意愿是可怕的。所以有技術(shù)也不能濫用，有技術(shù)也不能任性。

尤其是在支付之外，隨著人臉識別技術(shù)成熟度的提升，越來越多領(lǐng)域都能看到該技術(shù)的融入，如果沒有預(yù)先制定好監(jiān)管和防護(hù)措施，很容易被有心人利用。傳統(tǒng)的密碼如果忘記了或被竊取了，可以重新設(shè)置一個(gè)新密碼。而人臉特征的數(shù)據(jù)如果被竊取了，就無法更改。用戶的數(shù)據(jù)就只能被盜取而無能為力。這將使得數(shù)據(jù)防泄漏成為不可能完成的任務(wù)。

不止于支付

數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)未來幾年，人臉識別市場規(guī)模將保持年均20%左右的高速增長，到2022年，全球人臉識別市場規(guī)模將達(dá)75.95億美元。目前，“刷臉”已經(jīng)逐步在金融、公安、邊防、航天、教育、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域落地，成功進(jìn)入大眾生活。

以江西省人民醫(yī)院為例，刷臉繳費(fèi)的出現(xiàn)，有效緩解了就診高峰時(shí)段收費(fèi)排隊(duì)問題，改善了患者的就醫(yī)體驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，該院的收銀結(jié)算效率較過去提升了50%以上。而在北京、重慶等地，公租房逐漸普及使用人臉識別的門禁系統(tǒng)來提升小區(qū)安保水平。屋外的攝像頭一旦發(fā)現(xiàn)未錄入租戶系統(tǒng)的人員多次出現(xiàn)在小區(qū)或房屋周圍，“人臉識別”系統(tǒng)則將提醒物業(yè)人員現(xiàn)場跟進(jìn)。同時(shí)，這也成為防止轉(zhuǎn)租轉(zhuǎn)借的“利器”，保證了只有錄入系統(tǒng)的住戶才能順利刷臉進(jìn)入。

而隨著深度學(xué)習(xí)演進(jìn)，基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別將獲得突破性的進(jìn)展。人臉識別需要的只是越來越多的數(shù)據(jù)和樣本，數(shù)據(jù)和樣本越多、反復(fù)訓(xùn)練的次數(shù)越多，它越容易捕捉到準(zhǔn)確的結(jié)果并給用戶準(zhǔn)確的答案。

準(zhǔn)確與效率并行

美顏和成本推動著人臉識別技術(shù)的大眾化進(jìn)程，而準(zhǔn)確與效率則是人臉識別發(fā)展的重要方向。可以將登記入庫的人像數(shù)據(jù)進(jìn)行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板保存到數(shù)據(jù)庫中。在進(jìn)行人臉?biāo)阉鲿r(shí)，將指定的人像進(jìn)行建模，再將其與數(shù)據(jù)庫中的所有人的模板相比對識別，最終將根據(jù)所比對的相似值列出最相似的人員列表。

這樣的應(yīng)用在人海中尋找丟失的兒童又或者抓捕逃犯時(shí)具有很高的實(shí)用性，尤其是當(dāng)前人臉識別效率也在不斷提升。以百度人臉識別為例，針對1080P的圖片，百度離線人臉SDK可實(shí)現(xiàn)人臉檢測速度100ms以內(nèi)，動態(tài)追蹤速度10ms以內(nèi)，檢測追蹤效率可適配絕大部分業(yè)務(wù)場景。

識別準(zhǔn)確率與效率的提升，將有效提升人臉識別系統(tǒng)的應(yīng)用體驗(yàn)和效率，進(jìn)一步推動終端市場對新技術(shù)的認(rèn)可與接受度。

刷臉背后的大數(shù)據(jù)生態(tài)

通過數(shù)據(jù)采集和機(jī)器學(xué)習(xí)來對用戶的特征、偏好等“畫像”，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商進(jìn)而提供一些個(gè)性化的服務(wù)和推薦等，從正面看是有利于供需雙方的一種互動。但對于消費(fèi)者來說，這種交換是不對等的。就頻頻發(fā)生的個(gè)人數(shù)據(jù)侵權(quán)的事件來看，個(gè)人數(shù)據(jù)權(quán)利與機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)權(quán)力的對比已經(jīng)失衡，在對數(shù)據(jù)的收集和使用方面，消費(fèi)者是被動的，企業(yè)和機(jī)構(gòu)是主動的。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人在互聯(lián)網(wǎng)上的任何行為都會變成數(shù)據(jù)被沉淀下來，而這些數(shù)據(jù)的匯集都可能最終導(dǎo)致個(gè)人隱私的泄露。算法的客觀與透明將成為用戶個(gè)人隱私安全的防護(hù)屏障，深度學(xué)習(xí)還是一個(gè)典型的“黑箱”算法，可能連設(shè)計(jì)者都不知道算法如何決策，因而要在系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)是否存在歧視和歧視根源，技術(shù)上也較為困難。算法的“黑箱”特征使其決策邏輯缺乏透明性和可解釋性。

監(jiān)管則是人臉識別應(yīng)用過程中不可或缺的存在，管理部門要進(jìn)一步加強(qiáng)人工智能的倫理設(shè)計(jì)，對算法的理論預(yù)設(shè)、內(nèi)在機(jī)制與實(shí)踐語境等進(jìn)行全流程追問與核查，從算法決策的結(jié)果和影響中的不公正入手，反向核查其機(jī)制與過程有無故意或不自覺的曲解與誤導(dǎo)，揭示存在的問題，并促使其修正和改進(jìn)，從而全方位保護(hù)公眾隱私。

寫在最后：

人臉識別大趨勢

自動識別可以說是每個(gè)科技產(chǎn)品必備的一項(xiàng)功能，從指紋識別到最近火爆的人臉識別，一遍遍的刷新人們對科技的認(rèn)知。依托成熟的移動支付生態(tài)，人臉識別技術(shù)在我國落地及應(yīng)用具有非常不錯(cuò)的大環(huán)境，而曠視、商湯、云從、依圖也構(gòu)成了我國人臉識別四大獨(dú)角獸，全面覆蓋移動支付、政務(wù)、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域，而隨著人臉識別技術(shù)不斷成熟，市場需求將加速釋放，其應(yīng)用場景也會不斷被挖掘。