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人脸识别在金融行业的实践
发布日期:2017-03-23 11:28浏览量:2169次
百度从2016年开始大力发展金融业务,人脸识别技术在其中起到了非常大的帮助。现在不仅仅服务现金贷,所有金融业务都会引入活体识别。
 

金融场景中身份认证的期望和现状

现在金融场景需要人脸识别的大背景:因为黑产、诈骗、信息泄露等现象太多,带来了一定的负面影响,所以人脸识别在这个领域的作用就可以大展拳脚。通过对用户模型的建立或者是信息的采集,来构建人脸的特征。
 
人脸上最重要的三个点其实是两鬓太阳穴、两边颧骨、鼻子
 
那么人脸识别在运用场景的三大杀器是什么?第一大杀器是眼镜;第二个是刘海;第三大杀器,就是拍照角度大幅的倾斜。百度的人脸识别结合金融实际的业务场景,经过对底层的算法、工程到上层的产品、服务的一系列优化工作,已经很好的解决了这些问题。
 

金融业务中为什么使用活体识别 

在业务中希望对用户身份的真实性、有效性和一致性做验证。这三个是不同纬度,定义不一样,意义不一样,它的区间范围包括它的验证方式都是不一样的。凭证,比如身份证、银行卡、手机号、键盘锁、声纹、邮箱、帐号都是我们的凭证。但是未来人脸会成为我们最重要的凭证。 
 
在进行金融业务的时候,传统验证方式特别不靠谱,比如密码、邮箱、身份证、银行卡、社保信息,这些信息泄露情况很严重。
 
活体识别可以很好地解决这个问题,在流程中可以对真实的对身份信息进行验证,可以对输入信息的有效性在流程中进行验证,也可以对当前信息的执行者进行一致性验证,真实性、有效性、一致性都可以验证。同时体验很好,耗时很短,秒级验证,成本低。
 
 
通过信息的采集还有OCR识别,其实就是身份证信息的自动审核,自动识别身份证内容,比人工更准确,减少了输入成本和等待成本,减少了对操作流程的打断,降低了客服人力投入,释放资源。
 
采用的方法就是三位一体,从能力到服务。百度现金贷的产品经理其实想做一个远程认证服务,活体认证是一个能力,它可能在实验室里是一个算法,再往前一步它可能是一个工程化的东西,再往前一步可能是产品,再往前一步可能是服务。
 
其实这个服务主要有三点,聚合能力、标准统一化、能力服务化:
  • 聚合能力即把整体的能力聚合起来,合作开发,寻求共赢,抓住场景,切入场景。
  • 标准统一化,通过统一各方标准和认知,建立通用评测样本和方法。
  • 能力服务化,把人脸识别技术在业务中的根源问题汇集起来集中解决,把百度技术包装成大家都可以用的服务。

 

人脸识别和业务的关系 

不仅仅是在现金贷业务中,各种金融业务中都可以去运用人脸识别的方法。调起活体的时候捕捉正脸,通过产品引导,可以捕捉到清晰图片。捕捉若干张正面的图,并且去建造一个模型。从中随机选取一张相对来说质量最高最精细的图,作为模型的凭证。活体验证,验证是活人,防止欺诈和攻击。验证通过证明是活人,证明你的真实性、有效性、一致性,照片对比判定身份,输出最终结果。
 
可能有人觉得这个环节有很多漏洞,其实在实施过程中有很多引导。第一,需要业务中给用户告知正确的操作方式,耗时最少。比如用语音实时提示,眨眨眼。在一个短时效周期里用眨眼方式证明这个是自然人,不是模型、不是照片,不是蜡像。除了特定动作的识别,同时会使用很多辅助的手段来进一步佐证活体的真实性和有效性。
 

外部合作方式和服务产出

百度人脸识别已经对外开放SDK,用户手机端完成活体动作,云端比对,输出照片对比打分到业务方。线上自动处理超95%,身份验证环节,5秒内完成比对。有些用户会觉得对比数据源服务不可靠,需要说清楚的是,人脸识别过程中不会存储人脸,而是存储模型,对于模型和数据信息,百度人脸识别是一个机房单独存储,非常安全。对比数据源是否可靠?百度使用的是国家授权的数据源,有国家的法律严格管控,照片对比的误识率最小。同时在时效性和易用性、用户体验和交互性方面,百度都做了很多组合策略,保证各个环节的转化率。
 
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