中国银联执行副总裁 涂晓军
人脸识别线下支付安全应用情况
1.人脸识别技术发展及行业应用情况。人脸识别技术具备非接触性和弱隐私的特征,近年来在技术能力和生态演进方面取得了飞速发展,图像处理硬件、深度学习算法开源平台、计算机视觉应用等突飞猛进,带动软硬件、摄像头模组、终端设备等生态共同发展。2018年,中国企业和科研院所包揽美国国家标准与技术研究院(NIST)人脸识别算法测试(FRVT)前5名,关键技术达国际先进水平,具备了较好的行业应用基础。
随着国内外安防、公安、机场、边境等身份核验场景对人脸识别技术的广泛应用,该项技术在用户“无感”体验方面的优势越来越突出,也得到了国内金融领域的重点关注。支付机构、商业银行纷纷加大技术应用,支付宝和微信支付推出“蜻蜓”“青蛙”系列人脸支付终端设备并快速推广,大型商业银行也推出了刷脸自助办卡、ATM刷脸取款、手机银行APP刷脸身份核验等业务应用。在支付领域,一方面是人脸识别技术应用的便捷性和普遍性得到广泛认同,应用需求十分旺盛,另一方面谨慎、适度地开展技术业务验证,选择满足试点条件的线下支付场景,安全开放地提供支付服务是人脸识别技术能否可持续发展的关键。
2.开放模式人脸识别线下支付的高价值和意义。在中国人民银行指导下,中国银联与产业伙伴共同深度参与人脸识别金融行业应用技术标准的研讨,从技术方案、业务模式、风险防范等多维度开展设计,并最终形成人脸识别线下支付方案。
一是人脸支付四方模式的开放性有利于促进产业形成新合作和新机会。人脸识别支付应用基于银行账户和四方模式,兼具安全、便捷、开放的特性,一方面各参与方各司其职,形成“银行专注交易验证授权及资金结算,支付机构专注支付场景建设”的新格局,是助力银行重新引领支付业务主导地位的重要路径。另一方面以智能终端发展衍生出来的各种新参与模式和角色,为产业合作伙伴包括终端厂商、摄像头厂商、算法厂商、商户等主体提供了更多的发展机遇和合作可能。
二是人脸识别线下支付方案的高安全性符合支付业务安全可靠的核心诉求。人脸方案采用密码国密算法、TOKEN、隐私计算等安全技术,端到端保障用户信息和资金安全。在支付安全方面,引入“人脸支付专用口令”作为人脸识别索引和交易承兑的验证要素,充分体现用户资金自主支配权,提高交易安全强度,提升支付交易抗抵赖能力。在数据安全方面,从人脸信息采集、传输、存储、利用等环节加强技术管理要求,包括将用户身份信息与人脸信息隔离存放、使用标记化技术保障交易过程的安全、采用大数据标签技术提高识别准确率等。在终端安全方面,严格要求人脸识别终端按照金融终端安全标准进行检测。同时,配套风险监控、风险赔付等保障机制,多环节防范系统性风险。
三是充分展现金融科技对服务实体经济、提升金融惠民服务水平的价值。相较已有支付方式,人脸支付无需依赖其他介质,便捷性高、使用门槛低,尤其在一些特定场景,如园区、食堂、不方便携带手机的场所等,均存在较强的使用需求,是金融科技赋能产业、提升金融惠民服务水平的典型应用案例。
项目建设进展
自2018年10月,中国人民银行牵头组织中国银联、商业银行、收单机构、技术厂商、安全机构等40余家单位成立工作组,研讨并制定人脸识别线下支付安全应用方案。方案实现了对用户个人信息的全流程保护,并且通过支付口令、活体检测、TOKEN技术等,保证资金安全。
系统建设方面,2019年4月,人脸路由网关系统正式投产使用,提供包括人脸路由信息接收、人脸路由信息管理、人脸路由服务等功能在内的人脸转接服务。各试点单位积极开展收单、发卡以及与手机银行APP系统相关的配套改造,5月23日实现首笔“刷脸付”交易在宁波落地。此后,进一步加快接入进度,截至2020年3月,已有94家机构完成投产,38家机构正开展接入测试验证。
规范配套方面,中国人民银行组织讨论并起草人脸识别金融行业应用相关技术标准,提交金融标准委员会审议。同时,为更好地支持相关业务有序推进,中国银联在技术标准、业务指引、风险指引、补偿方案、手机银行APP人脸支付开通功能UI规范、终端入网指引等方面,出台了一系列配套文件,专项支持试点项目。
试点推广方面,2019年10月在乌镇“第六届世界互联网大会”上,中国银联携手60余家机构发布“刷脸付”全新支付产品,参与方涵盖了商业银行、支付机构、终端厂商、算法厂商、安全评估机构、商户等产业生态伙伴,各试点单位同步推出手机银行APP、云闪付APP开通及交易立减等多种营销方式,启动试点推广工作。截至2020年3月,“刷脸付”累计开通用户32.55万人次,其中云闪付APP开通13.39万人次,累计交易笔数13.98万笔。受理地区已全面覆盖金融科技试点的10个城市,受理场景包含零售、酒店、自助机具、商超、医疗等,共计商户约1325家,布放终端超过2033台,人脸识别线下支付试点应用项目取得阶段性成果。
下一步重点工作
下一步工作将聚焦于产业生态融合,推进形成互利共赢的合作模式。一是在金融科技联盟的工作框架下,积极组织推进人工智能专委会相关任务,在多方安全应用、3D人脸识别技术联合实验室等领域,进一步完善和提升技术能力。二是持续推进和扩大试点应用范围,发挥云闪付APP和手机银行APP的流量优势,加大“刷脸付”开通力度,进一步丰富人脸识别线下支付应用场景并建设重点商圈,形成试点工作示范效应。三是充分挖掘和推进智能设备生态体系建设,实现对商户服务能力从软件到硬件的全面升级,通过智能终端深入商户进销存、营销、会员管理等多方面内容,为支付和商业的深度融合提供新机遇。四是探讨与其他支付机构刷脸方案融合的路径,积极促进受理市场互联互通和开放共享。五是重点关注和加强刷脸付安全,从技术、业务、运营多个方面予以监控和持续完善,针对伪冒开通欺诈风险与商户侧欺诈风险,部署实时风控系统,推进建立风险应急处置机制,落实风险补偿制度。
研究和思考
2020年出现的新冠肺炎疫情为人脸识别技术应用带来新挑战。由于戴上口罩后人脸面部特征被大面积遮挡,已有深度学习技术积累的海量训练数据无法进行直接匹配,人脸识别准确率出现了较为明显的下降现象。如何更好地适应场景和应对异常情况,是需要解决的重要问题。
一方面,人脸识别算法亟待进一步升级,部分算法厂商迅速推出“口罩识别算法”,旨在提升人脸识别算法能力,视觉算法对复杂环境的适应能力、成熟度和安全性仍需持续打磨。另一方面,应重视和关注多模态发展,结合虹膜、掌静脉等生物特征识别技术,可有效缓解单一识别技术在特殊场景下的适应性问题,由于围绕各类技术的产业生态形态可能有所差别,能否形成可持续的商业模式还需进一步观察和思考。同时,随着各类线上业务在疫情期间的迅猛发展,要重点对人脸识别技术予以关注和警惕,应考虑采用可信执行环境(TEE)、安全单元(SE)等技术,加强风险防控,全面提升安全可控能力。
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