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本文目錄一覽：

1、農(nóng)行pos機刷卡能秒到嗎

農(nóng)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(nèi)很多銀行開始大范圍使用人臉識別技術(shù)，把其應(yīng)用在直銷銀行、輔助遠程坐席和柜員客戶身份核驗以及小額支付等業(yè)務(wù)當(dāng)中，但真正把“刷臉取款”服務(wù)應(yīng)用在線下ATM自動取款機中的銀行卻非常少。

目前把“刷臉取款”全國范圍內(nèi)大規(guī)模應(yīng)用的只有農(nóng)業(yè)銀行和招商銀行，其中農(nóng)行的刷臉取款服務(wù)則覆蓋了全國2萬多個分支機構(gòu)，深入到縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

一銀行從業(yè)者向雷鋒網(wǎng)透露，大行在應(yīng)用新技術(shù)方面非常謹(jǐn)慎，他們在選定一家人臉技術(shù)供應(yīng)商之前，通常會讓十多家供應(yīng)商在各個地方分行進行長時間的測試，測試時間通常長達一年，在確認(rèn)技術(shù)穩(wěn)定性和效果可用之后，再讓這十多家供應(yīng)商進行集中技術(shù)比拼。在比拼過程中，各個解決方案也隨著場景的挖掘而誕生，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，這時候安全性的保障就成了銀行從業(yè)者擔(dān)心的問題。

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)，其實這里可以將人臉理解成銀行卡，ATM 機通過人臉識別比對可以將對應(yīng)的銀行卡關(guān)聯(lián)起來，用戶還是要輸入密碼來進行取款。

另外，系統(tǒng)還會通過活體識別技術(shù)判斷“刷臉”取款的是否為真實人臉，對于拿圖片和視頻進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)心的重點之一。

供應(yīng)商的AI方案需解決兩大問題：人臉識別和安全保障。

單從人臉識別準(zhǔn)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)心的問題。

在今年的央視315晚會中，主持人使用專業(yè)視頻處理軟件展示合成后的人臉，并通過外部輸入控制合成人臉的抬頭、低頭等動作，成功地對人臉識別進行了破解。

這起事件使得傳統(tǒng)銀行對刷臉取款的接受程度變得更為保守。

問題一出，多家做金融人臉識別業(yè)務(wù)的CV公司均第一時間給出了各自的解決方案。這里以實際應(yīng)用在ATM機中方案為例：

1.農(nóng)行+云從紅外雙目攝像頭

為農(nóng)行ATM機提供紅外雙目攝像頭的云從科技，攝像頭通過同時采集紅外光和可見光作為輸入數(shù)據(jù)，通過紅外成像、立體成像檢測、紅外與可見光成像匹配識別，分析人臉皮膚的紋理及微小動作帶來的規(guī)律變化，實現(xiàn)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)，這里需要進行機具改造，其中分為已有機具和集成新機具，目前農(nóng)行的8家機具供應(yīng)都聯(lián)調(diào)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(nóng)業(yè)銀行外，招商銀行也屬于較為激進的AI技術(shù)探險者。2016年，招行在全國106個城市近千臺ATM機上實現(xiàn)了“刷臉”取款的功能，人臉技術(shù)供應(yīng)商為依圖科技。

用戶可不帶銀行卡、身份證，不用輸入銀行賬戶，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)。同時進行人臉識別、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采用照片、面具、假人甚至是視頻偽造真人，欺騙系統(tǒng)。

二、中小銀行為何不用ATM刷臉取款？

農(nóng)行和招行已大規(guī)模使用ATM刷臉取款服務(wù)，而其他銀行尤其是區(qū)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(nóng)村信用社）卻始終沒跨出這一步。

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)落地需要一個過程。 再加上自身規(guī)模較小和前沿研究較少，在這方面的投入往往有限。

當(dāng)然，也不乏有恒豐銀行煙臺濱海支行等個別小行已經(jīng)使用了刷臉取款，但大部分銀行還在測試觀望階段。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)，會重點考慮哪些技術(shù)指標(biāo)、對乙方（技術(shù)供應(yīng)商）提出過哪些具體要求？云從科技CEO周曦談到，銀行一般會重點考慮兩個技術(shù)指標(biāo)和一個性能指標(biāo)。兩個技術(shù)指標(biāo)分別是：

正確接受率，也叫通過率。主要考量兩張人臉照片為同一個人時，系統(tǒng)判斷成功并予以通過的概率，越大越好。

錯誤接受率，也叫誤識率。主要考量兩張人臉照片不是同一個人時，系統(tǒng)錯誤的判斷為同一人的概率，越小越好。

一個性能指標(biāo)是：比對速度，即兩張人臉圖片比對所花的時間。

總的來說，銀行一般會要求將誤識率控制到萬分之一以下，通過率必須達到 90% 以上，比對速度控制到 1 秒以內(nèi)。

供應(yīng)商較為成熟的AI軟硬件方案和技術(shù)已商用，農(nóng)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落地到中小銀行身上？

1、存在架構(gòu)和技術(shù)的問題

CMU人工智能博士出身的邯鄲銀行首席信息官王強說到：農(nóng)行和招行可以大規(guī)模應(yīng)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。

中小銀行的開發(fā)能力和技術(shù)實現(xiàn)速度遠不如大行，它們還無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(guī)模的技術(shù)開發(fā)，而且需要耗費很長時間。

除此之外，中小銀行人臉數(shù)據(jù)補錄、人臉數(shù)據(jù)庫建立的時間也較短。

現(xiàn)階段中小銀行整個人工自助渠道用的開發(fā)技術(shù)還是基于C語言來做，或者用P端的方式來處理。而當(dāng)下基于互聯(lián)網(wǎng)上的人臉識別技術(shù)目前因為架構(gòu)設(shè)計不合理，沒有統(tǒng)一規(guī)劃，導(dǎo)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ATM的P端和直銷銀行的客戶端不是在同一個時期、也不是在同一架構(gòu)下進行加工規(guī)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(gòu)全面的更替和統(tǒng)一。

只有使用統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，才能使得在同一個后臺人臉識別技術(shù)、同一個人臉數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上，保證前端渠道統(tǒng)一共享后臺的數(shù)據(jù)和技術(shù)。

說實話，目前中小銀行在這方面確實比較弱。

2.全渠道部署需要解決哪些問題？

要部署全渠道需要解決架構(gòu)問題，然而直銷銀行的架構(gòu)和ATM自助端的架構(gòu)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(gòu)重新作了改動，它們也必須要經(jīng)歷這個階段。

解決全渠道問題有4大影響因子：

架構(gòu)統(tǒng)一性

識別庫問題

風(fēng)控問題（這是中小銀行推進刷臉取款比較困難的重要因素）

中小銀行對AI的意識和認(rèn)知水平

在后臺大數(shù)據(jù)風(fēng)控以及大數(shù)據(jù)反欺詐還沒建立起來之前，中小銀行也不敢把刷臉取款用在ATM現(xiàn)金處理上。而且銀行對現(xiàn)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，很多中小銀行都沒建立起來。

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，首先需要對機具進行改造?，F(xiàn)在中小銀行技術(shù)鋪設(shè)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(qū)動問題。因為很多中小銀行還意識不到刷臉識別對業(yè)務(wù)驅(qū)動能力有多少，也無法意識到刷臉取款所造就的用戶用卡環(huán)境和體驗，可為業(yè)務(wù)帶來多少改觀。同樣呢，中小行也做不到去改善全渠道客戶體驗。

第三是，中小銀行自身還達不到靠技術(shù)來驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展，更多是靠業(yè)務(wù)驅(qū)動技術(shù)發(fā)展。由于中小銀行意識不到較為周全的客戶體驗問題，意味著他們無法認(rèn)知客戶體驗帶來的業(yè)務(wù)優(yōu)化。當(dāng)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，那他們自然也沒有動力去主動升級技術(shù)。

再者，中小銀行作為一個風(fēng)險偏緊的機構(gòu)，他們會因為一系列問題無法在ATM機上大規(guī)模采用基于雙目紅外攝像頭的人臉識別方案，這些問題包括：成本問題、業(yè)務(wù)驅(qū)動問題、技術(shù)架構(gòu)問題、大數(shù)據(jù)反欺詐、交叉認(rèn)證、雙因子認(rèn)證等問題。

算法和前沿技術(shù)縱然很關(guān)鍵，但風(fēng)控也非常關(guān)鍵，目前市場上其實還沒有專門針對中小銀行的、比較完整成熟的AI解決方案。

說實在話，絕大多數(shù)中小銀行早期在風(fēng)控、后臺安全、線路帶寬這一系列的流程都沒設(shè)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(gòu)、中間的通訊聯(lián)絡(luò)線路帶寬、安全傳輸、影像、平臺、大數(shù)據(jù)反欺詐、雙因子認(rèn)證進行全面的改造，還需要一個過程。

最后王強博士總結(jié)到：其實現(xiàn)在中小銀行有很多事要干，他們現(xiàn)在什么都想干，但什么都顧不上。所以很多前沿的項目呢，往往得分個輕重緩急。

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