张少奎表示， 刷脸支付确实解决了一些市场痛点 。 比如， 在客户端， 解决了忘带手机、手机没电、忘记密码等窘迫情况下的支付问题；在商户端， 降低了人力成本， 提高了一定的支付效率 。 据悉， 四川红旗连锁近3000家门店近期上线了支付宝刷脸支付 。 上线该功能后， 门店收银效率提升了50%， 收银空间利用率则提升了200%以上 。
“但‘蜻蜓’的3D结构光识别， 在提高安全性的同时， 也对设备有了更高的要求， 相比于支付码和2D人脸识别， 商家需要投入的成本更高， 需要承担的风险更大 。 ”张少奎说 。
对此， 也有业内专家指出， 不可否认， 与移动支付相比， 刷脸支付的效率更高、安全性更强 。 截至2018年下半年， 刷脸支付在肯德基、商超、药店等线下零售场景出现， 全国上百个城市已开始试用刷脸支付 。 但与移动支付商家投入成本低、风险小相比， 刷脸支付商家需要购入设备、系统改造等， 商家不一定愿意 。
刷脸支付比手机支付更安全
“刷脸支付比密码支付更安全更便捷， 随着门槛的进一步降低， 刷脸支付或在未来3年内呈现爆发式的增长 。 ”中国财政科学研究院应用经济学博士后盘和林说 。
刷脸支付时代真的要到来了吗？其走向普及还有哪些问题需要破解？张少奎指出， 与指纹、虹膜等生物特征比起来， 人脸相对缺乏私密性， 如果要在金融领域被应用的话， 最难克服也是必须克服的一点就是要有很强的鉴伪能力 。
“这些问题会导致人们对于金融安全产生疑虑， 所以目前刷脸支付还只是被应用于低风险领域， 在高风险领域尚未铺开 。 ”张少奎说 。
未来要走向大规模应用， 张少奎建议， 要加强防伪攻击检测技术的保障 。 不同的攻击手段， 比如翻拍屏幕、翻拍照片、视频， 会有不同的介质， 所有这些介质都试图去模仿活人， 但都只是模仿了其中的一部分 。 通过深度学习算法训练模型提高活体检测、防伪抗攻击的准确率尤为重要 。
张少奎介绍， 目前主流的防伪技术是活体检测技术， 按是否需要人员配合， 又分为两类：静默式活体检测， 即通过单目、双目探测方式， 无需被检测人员配合即可判断是否为真人；交互式活体检测， 通过单目、双目探测方式， 需要检测人员配合， 按照软件提示做出指定动作， 通过算法评估用户动作与软件指定动作是否一致， 判断是否为真人 。
再就是表情识别， 通过把人脸分为多个关键区域， 根据面部关键点的跟踪定位， 通过神经网络， 辨识、分析面部动作组合， 表情类型模式计算等， 进行最终表情动作的精准识别 。 目前精细区分情绪种类， 识别可达50+种微表情， 如开心、悲伤、恐惧、愤怒、钦佩、羞愧等 。
【刷脸支付时代真的要来了吗？能否被大众接受尚未可知】“同时， 还要注重建立信息安全监管机制 。 ”张少奎说， 对用户的隐私资料进行安全加密， 对相关从业人员的思想建设予以重视；此外， 要将选择权交给用户， 对心理上不接受“刷脸”支付的用户不强求， 对愿意“刷脸”但有心理包袱的用户， 可以考虑“组合验证”方式， 提升支付安全等级 。
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