8月7日午后，北京一家酒店地下二層的一廳內，騰訊征信有限公司(下稱騰訊征信)演示著人臉識別技術——征信業中反欺詐等方面倚重的一項生物識別技術，也是金融領域各種業務應用中日益關注的一項技術。

　　今年年初，央行印發《關于做好個人征信業務準備工作的通知》，要求騰訊征信有限公司、芝麻信用管理有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鵬元征信有限公司、中誠信征信有限公司、中智誠征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司以及北京華道征信有限公司八家機構做好個人征信業務的準備工作，準備時間為六個月。騰訊征信、芝麻信用、前海征信、中誠信征信、中智誠征信等都自主研發了人臉識別等生物識別技術。

　　征信是騰訊互聯網金融業務布局中至關重要的一環，對于自家技術，騰訊互聯網金融市場負責人林文欽介紹，在國際權威人臉識別數據庫LFW上，騰訊優圖團隊提交了在無限制條件下人臉驗證測試的最新成績，為99.65%(指識別準確率)，“這一結果打破了之前Facebook，Google等團隊創造的紀錄”。

　　現場，做演示的一位騰訊人士拿出自己的身份證，先后完成身份證正反面掃描，然后進入第二步，對著手機，將自己的臉放入手機屏幕上的輪廓框中，再根據界面提示，勻速念一串八位的數字。如此反復兩次，并未成功。

　　優圖團隊研發總監黃飛躍介紹，上述人臉核身演示中，用戶拍身份證時會識別出姓名、身份證號碼、有效期等相關信息，這些信息通過后臺傳到公安部證件查詢中心，然后反饋出結果，看是否一致;如果一致，用戶會拍一張自拍照，這也會傳到公安部，騰訊團隊通過人臉識別技術比對身份證照片和自拍照;之后的讀數字環節，即活體監測，是一個關鍵步驟，類似于手機驗證碼，每次讀不同數字串，確保當前自拍的臉是一個真人，而不是事先準備好的3D模型或者視頻。

　　對于前兩次的不成功，現場主持人解釋，是因為所用的手機內存不夠，場內WIFI容量不夠。之后再測試了兩次，均成功驗證，參與驗證者包括騰訊征信總經理吳丹。

　　盡管表示人臉識別技術是通用技術，可用于金融、互聯網娛樂、安防、監控等多行業或領域，回答財新記者提問時，黃飛躍坦言，“人臉識別技術現在的確不能說100%成熟，而是得在某些特定應用環境中。”

　　6月底，一場題為《計算機視覺：從刷臉到認萬物”主題講座上，中國科學院計算技術研究所研究員山世光博士表示，盡管現有人臉識別技術在LFW等人臉數據庫上的準確率已經達到99.5%，但這不等于人臉識別技術在所有應用場景下都已經成熟了，總體上，在采集環境可控、用戶配合的一些特定應用場景下，當前的人臉識別技術已基本成熟，如民用級的考勤和門禁系統，但在金融、安防等場景中的很多應用尚不成熟，“還有很長的路要走”。

　　“金融業而言，我認為人臉識別能解決遠程核身的剛需問題，是一個比較好的金融突破，”盡管表示核身場景對光照、姿態有要求，黃飛躍稱，金融領域核身條件很好，因為用戶為通過驗證(比如支付或其他操作)是配合的，會在比較好光照條件下以一種較正常的姿勢來驗證，而不是刻意遮擋或化妝。騰訊領銜的微眾銀行正在試用優圖團隊開發的人臉識別技術。

　　2015年來，騰訊、阿里等多個巨頭加碼布局人臉識別產業，希望將相關技術的應用延伸到金融領域。3月，阿里巴巴集團董事局主席馬云在德國參加活動時，曾演示螞蟻金服的Smile to Pay掃臉技術。這一支付認證技術由螞蟻金服與Face++ Financial合作研發，在購物后的支付認證階段通過掃臉取代傳統密碼。這意味著，未來可以實現“刷臉支付”。支付寶宣稱，Face++Financial人臉識別技術在國際權威人臉識別數據庫LFW國際公開測試集中達到99.5%準確率，同時，還能運用“交互式指令+連續性判定+3D判定”的技術。

　　對于人臉識別技術的成熟度，芝麻信用首席數據科學家俞吳杰近日回復財新記者時表示，通常業界相互比較的尺子是萬分之一的誤撞率，即找一萬個人刷臉，可能他人會進用戶個人的賬戶，“如果這個尺子一變，那說百分之九十幾都沒有意義”。他介紹，萬分之一錯誤率前提下，芝麻信用達到的人臉通過率接近98%，“這是從技術角度實際測試出來數據，涉及很多算法等，哪家最強不評論”。

　　山世光也極其強調人臉識別技術的科學評價問題。他指出評價一個識別系統的好壞，除識別率指標外，還必須同時考慮誤識率或虛警率等其他指標，即把不是張三的人錯誤識別為張三的概率。他還認為整容和雙胞胎問題也未得到全面解決。盡管有些系統在媒體上展示其可以區分幾對雙胞胎，但這并不能代表雙胞胎識別問題解決了。“更科學嚴謹的做法應該是找數百甚至上千對雙胞胎做大量測試，形成詳細的誤識率和識別率ROC曲線報告，方可得出可信的結論”。

　　對于雙胞胎識別，吳丹表示，能識別，但意味著識別的對象標準非常嚴，會影響人臉的通過率。

　　央行近期將下發《關于促進個人銀行結算賬戶規范服務的通知》，開戶方面，要求以柜臺面簽為主，所有的遠程驗證手段包括人臉等生物識別技術、遠程視頻柜員機(VTM)等機具，都可作為輔助。