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    2020年刷脸支付趋势大爆发,口罩也挡不住刷脸时代的到来
    分享  | 2020-02-28 13:41:41发布 信息编号:1335655
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2020年刷脸支付趋势大爆发,口罩也挡不住刷脸时代的到来
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2020年刷脸支付趋势大爆发,口罩也挡不住刷脸时代的到来

2020年初,突如其来的一场疫情打乱了很多行业的节奏,刷脸支付就是其中之一。在2019年迅速普及的刷脸支付,因为“口罩”而遇到了不小的阻力。

更重要的是,在疫情之后,由于公民卫生意识的提高,很可能会逐渐形成“口罩文化”。 例如这次给我们捐了不少口罩的日本,自己就堪称世界第一口罩消费大国,每年都要消耗掉数十亿个口罩。

刷脸支付会因为“口罩”而“窒息”吗?“口罩文化”下刷脸还安全吗?

艾媒咨询发布的《2019年中国刷脸支付技术应用社会价值专题研究报告》预计,2022年刷脸支付市场规模将突破7.6亿人。这个数字与今天中国移动支付用户的总数相当。也就是说,如今大家的支付习惯都是用手机“一扫而过”,而一两年后人们将形成全新的支付习惯——靠脸吃饭。

在人脸识别的诸多应用中,支付是对安全性要求最高的一种应用场景,所以也是人脸识别应用落地最为严谨的领域。支付如果要实现从“一扫而过”到“靠脸吃饭”,中间还隔着一道很高的门坎——核心技术。

如今,这道门坎正在被跨越。
极端测试保证金融级安全,想到的没想到的,你都要过一遍
近日一则消息传来,京东数科自研多模态人脸活体检测算法,正式通过国家金融IC卡安全检测中心—银行卡检测中心(BCTC)的技术认证,达到了国家认证的金融支付级安全标准。此前,旷视、商汤,腾讯云等企业也都先后过检。

这也解释了目前大家特别关心的戴口罩刷脸问题。口罩只是遮挡了脸部一半的生物特征信息,只要另一半信息鲁棒性高的人脸识别算法也是可以通过的。据悉,针对目前疫情期间的特殊需求,京东数科已经在做对于戴口罩识别的算法优化,很快就能将用户体验大幅提高。

通过率99.8%,拦截率100%,“最安全”的支付方式

按照艾媒咨询的分析,国内刷脸支付的应用前景非常好,到2022年将会全面普及开来。

显然,艾媒咨询的判断是基于人脸识别相较于其它支付方式的优势而言。与刷脸支付相比,常规支付方式需要借助于支付介质和密码,带来一定的安全风险:如支付介质容易丢失或被盗、身份验证方式单一、潜在的病毒风险等。而刷脸支付不需要借助任何支付介质,能避免直接接触带来的卫生隐患。并且这种方式具有精准的生物认证,结合手机号验证能更好地保障用户消费支付安全。

艾媒咨询分析师认为,人脸识别技术在移动支付领域进行应用,具有其独特的优势,可以弥补过去的支付方式所存在的不足。

这一趋势,实际上早就得到了业界的认同。2018年很多支付企业就开启了线下刷脸支付的业务,并在2019年加大力度,开启“无上限”的补贴大战。从企业的动作就能发现,刷脸支付是一个不可逆的趋势,只是在等待各方面条件的齐备,而技术是其中最重要的一个环节。

“补贴是各家业务上的操作,关键的门坎还是技术本身的成熟度。”一位相关业务人员告诉懂懂笔记。

在懂懂笔记此前对用户进行的调查中发现,对于刷脸支付这种形式多数用户还是愿意接受的。但是在现实中,用户的困惑有两方面:第一是体验,识别率会不会很高,是不是轻松一刷就能通过,是不是真的很快很方便?第二是安全方面的担心,如果自己的信息被别人拿到,会不会被盗刷?

帮助用户从心理上迈过这道坎的,是厂商技术的过关。

经BCTC检测,京东数科自主研发的多模态人脸活体检测算法真人识别正确率达99.8 %,二维和三维头模的攻击正确拦截率达100 %,均处于业界领先地位。

通过率,是从用户角度体验出发,99.8%意味着每1000个人刷脸可能会误拦2个,这样的通过率已经很高,基本上保证了用户的体验。

安全性,就是发生攻击的时候,可以成功拦截。100%意味着目前已经达到了极高的安全系数,对目前已知的攻击手段全部都可以拦截。

用户体验和安全性,是天生的矛与盾。如果把用户体验(通过率)调节得非常好,拦截能力就会下降。如果把拦截能力调到很高,通过率就会下降,这会导致用户体验变差,进而不愿意使用。

99.8%的正确认别率,100%的正确拦截率,可以说这样的指标对于用户而言,是体验与安全性之间的最佳平衡。

在央行推出相关技术标准之后,一家一家技术型企业正在轮番过检。在极限挑战之下,人脸识别技术已经进入到较为成熟的阶段。

“通过这个验证的企业逐步增加,相信技术的进步会消除用户的顾虑,对刷脸支付的普及会有很大的帮助。”前述业内人士告诉懂懂笔记。

领导厂商在市场方面的大力推动,以及技术上的逐渐成熟,对刷脸支付而言是具备了天时、地利和人和。展望2020年,刷脸支付也将迎来真正的爆发。

这次疫情为人脸识别带来了机遇,也带来了挑战。放眼未来,随着人工智能、云计算、物联网、大数据、5G网络等新技术的进一步深入应用,人脸识别或将在金融、交通、安防、教育等各大场景获得更广泛的应用。
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