农行、招行已大规模应用“刷脸取款”，中小银行为何还未上道儿？

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人脸识别技术在金融领域发挥了重要作用，许多明星人工智能公司都有能力完成“刷脸”。

许多国内银行开始广泛使用人脸识别技术，并将其应用于直接银行业务，协助远程代理和柜员进行客户身份验证和小额支付。然而，实际上很少有银行将“刷脸取款”服务应用到线下的自动取款机上。

目前，只有农行和招商银行在全国范围内大规模实施了“刷面取款”，农行的刷面取款业务覆盖了全国2万多家分支机构，并深入到县乡镇。

一位银行从业者向雷锋透露。该行在应用新技术时非常谨慎。在选择一家face技术供应商之前，他们通常会让十多家供应商在不同的地方分支机构进行长期测试，通常需要长达一年的时间。在确认技术稳定性和效果可用后，他们将让这十多家供应商进行集中技术竞争。在竞争过程中，每一个方案都伴随着现场的挖掘而诞生，然后最终被银行选择和购买。

1.atm机刷脸取款的人工智能软硬件算法方案

从自动取款机上刷脸取钱真的很方便，而且不用带卡，所以安全性的保证已经成为银行从业者的一大担忧。

从云科技首席执行官周西告诉雷锋，他多年来一直深入参与银行的人脸识别业务。事实上，人脸在这里可以理解为银行卡，atm机可以通过人脸识别比较来关联相应的银行卡，用户仍然需要输入密码才能取款。

此外，系统还将通过活体识别技术来判断“刷脸”回避是否是真实的人脸，杜绝以图片和视频冒充他人的情况。

对于银行来说，如果他们用刷脸来取钱，购买什么样的人工智能软硬件算法方案是他们关心的问题之一。

供应商的人工智能解决方案需要解决两个主要问题:人脸识别和安全性。

就人脸识别准确率而言，目前技术已经成熟，安全性是银行关注的问题。

在今年的央视315晚会上，主持人使用专业的视频处理软件显示合成人脸，并通过外部输入控制合成人脸的抬头和低头动作，成功破解了人脸识别。

这一事件使得传统银行在接受刷脸取款时更加保守。

问题一出来，许多从事财务人脸识别业务的简历公司第一时间给出了自己的解决方案。这里，以atm机的实际应用为例:

1.红外双目相机拍摄的ABC+云

红外双目相机云技术是为中国农业银行自动取款机提供的。该摄像机同时采集红外光和可见光作为输入数据，通过红外成像、立体成像检测、红外和可见光成像匹配识别，分析人脸皮肤纹理和微小运动带来的规律性变化，实现人脸识别和活体检测。

至于如何把一个新的红外双目照相机放进旧的自动取款机，从云科技告诉雷锋。(公开号码:雷锋。com)指出，这里需要进行机器改造，包括现有机器和集成的新机器。目前，中国农业银行供应的八台机器已经进行了联合测试。

2.招商银行+易图技术人脸识别和双目活检技术

除了上面提到的农业银行，招商银行也是一个更激进的人工智能技术探索者。2016年，招商银行实现了“刷脸”功能，从全国106个城市的近1000台自动取款机上取款，脸技术供应商是易图科技。

用户不用银行卡和身份证就可以“刷脸”取钱，还可以进入银行账户。同样，为了在不降低用户体验的情况下防止照片、视频回放和3d头盔等假道具的攻击，易图还在易图与招商银行的合作中提供了双目活检技术。同时，实现了人脸识别、手机号码验证和密码验证。

从云和易图使用的双目活体检测技术都可以用来防止恶意用户使用照片、面具、假人甚至视频来假冒真人并欺骗系统。

第二，为什么中小银行不用自动取款机刷脸取钱？

中国农业银行和招商银行已经大规模使用自动取款机取款，而其他银行，尤其是区域性股份制商业银行和城市商业银行(包括城市信用社和农村信用社)，从未采取这一步骤。

从云科技金融工业局的夏告诉雷锋。一些中小银行实际上正在尝试和测试。在此期间，需要一个从技术选择到商业登陆的过程。此外，由于其规模小，前沿研究少，其在该领域的投资往往有限。

当然，一些小银行，如恒丰银行烟台滨海支行，已经开始使用刷面取款，但大多数银行仍在测试和等待。此外，中小银行不太重视这方面的宣传。

那么，在选择人脸识别技术时，银行将关注哪些技术指标，对乙方(技术供应商)提出了哪些具体要求？从云科技首席执行官周西表示，银行通常关注两项技术指标和一项业绩指标。这两项技术指标是:

正确的接受率也称为通过率。主要考虑的是，当两张人脸照片是同一个人时，系统成功判断并通过的概率越大越好。

错误接受率，也称为错误识别率。主要考虑的是，当两张人脸照片不是同一个人时，系统误判为同一个人的概率越小越好。

一个性能指标是:比较速度，即比较两张人脸照片所花的时间。

一般来说，银行一般要求误识率控制在1/10000以下，通过率在90%以上，比对速度控制在1秒以内。

中小银行谈不使用自动取款机刷脸取钱的原因。供应商成熟的人工智能软硬件解决方案和技术已经商业化，中国农业银行和招商银行的成功案例也可以借鉴。但是为什么刷脸取钱还没有落到中小银行身上呢？

1.存在建筑和技术问题

邯郸银行首席信息官、cmu人工智能博士王强表示:农行和招商银行可以大规模应用刷脸取款，首先是因为它们将人脸识别技术融入了所有渠道。

中小银行的发展能力和技术实现速度远远低于大银行。他们不能把人脸识别放在所有的渠道中，而是在直接银行渠道、支付渠道和电子银行渠道中部署刷脸功能。

全渠道部署的技术壁垒相对较高，目前许多中小银行实力不足以进行如此大规模的技术开发，需要较长时间。

另外，中小银行补充人脸数据和建立人脸数据库的时间较短。

目前，中小银行整个手工自助渠道使用的开发技术仍然是基于C语言的，或者是由P端处理的。目前，基于互联网的人脸识别技术由于架构设计不合理，没有统一规划，技术移植能力有限。

人脸识别是一项新技术。在新技术和个人终端的替换层面，由于atm的个人终端和直接银行的客户不是在同一时期或同一架构下处理的，如果要将人脸识别技术部署到全通道，就必须解决新老技术和新老架构的整体替换和统一。

只有使用统一的技术标准，前端通道才能在相同的背景人脸识别技术和相同的人脸数据库的基础上统一共享背景数据和技术。

说实话，目前中小银行在这方面确实比较薄弱。

2.全通道部署应该解决哪些问题？

要部署全通道，必须解决体系结构问题，因为直接银行的体系结构与atm自助服务的体系结构完全不同。

由于股份制银行起步较早，它们改变了P方的结构，它们必须经历这个阶段。

解决全频道问题有四个主要影响因素:

建筑的统一

识别库问题

风险控制问题(这是中小银行促进面对面取款的一个重要因素)

中小银行对人工智能的认识和认知水平

在大数据风险控制和大数据反欺诈的背景确立之前，中小银行不敢在atm现金处理中使用刷面取款。除了大家最关注的人脸识别，银行还采用双因素验证和交叉识别的方法来处理现金，这种方法还没有被很多中小银行所建立。

3.中小银行能否效仿大银行，采用双目红外人脸相机？

王强博士说，如果使用第三方双目红外人脸相机，首先需要对设备进行改造。如今，中小银行已经铺设了很多技术，而片面改造的成本非常高，需要完全替代或增加。

第二，商业驱动的问题。因为许多中小银行没有意识到人脸识别能给业务带来多大的推动力，也没有意识到用户的卡环境和体验能给业务带来多大的改善。同样，中小银行也无法改善全渠道客户体验。

第三，中小银行本身不能依靠技术来推动业务发展，而是更多地依靠业务来推动技术发展。中小银行不了解全面的客户体验，这意味着它们无法认识到客户体验带来的业务优化。当银行自己不知道新技术以及它如何优化他们的业务时，他们自然没有动力去积极地升级他们的技术。

此外，中小银行作为风险较高的机构，由于成本、业务驱动、技术架构、大数据反欺诈、交叉认证、双因素认证等一系列问题，无法在atm机上大规模采用基于双目红外摄像头的人脸识别方案。

尽管算法和尖端技术至关重要，但风险控制也至关重要。目前，市场上还没有相对完整、成熟的专门针对中小银行的人工智能解决方案。

老实说，绝大多数中小银行在早期并没有设计一系列的流程，比如风险控制、后台安全和线路带宽。如果你想使用新的人脸识别技术和双目红外摄像机，你需要全面改造前端的机器和工具，后台架构，中间通信线路带宽，安全传输，图像，平台，大数据反欺诈和双因素认证，你需要一个过程。

最后，王强博士总结道:事实上，中小银行现在有很多事情要做。他们现在什么都想做，但他们什么都照顾不了。因此，许多前沿项目通常会获得优先权。

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