人脸识别技术在金融领域的应用,该文是关于人脸识别类学士学位论文范文跟人脸识别技术和金融领域和应用类论文如何写.
人脸识别论文参考文献：
摘 要：文章阐述了人脸识别技术的发展历程、识别流程及其特点优势,重点对该技术在金融领域的应用及前景进行了论述,分析了人脸识别技术目前在应用场景中的客观消极因素,提出了应对策略.
关键词：人脸识别 特点优势 金融领域 应用 存在问题 应对策略
中图分类号：F830
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2018）05-136-02
2015年,在德国汉诺威IT博览会上,阿里巴巴创始人马云通过“刷脸支付”购买了一套纪念邮票,引爆了国内人脸识别的应用热潮.近几年,各领域逐渐认识到人脸识别技术有着巨大的学术价值和广阔的市场需求,投入到人脸识别研究与应用的资源也越来越多.随着技术的日益成熟和完善,人脸识别技术也开始大规模应用在银行、证券、金融社保、交通、教育、电子商务、高考、机场、地铁等领域.
一、人脸识别技术特点及优势
人脸识别技术是通过数学方面的核心算法,对人的五官位置、脸的形状以及各个器官所成的角度进行具体的计算,然后进行各种各样的分析工作,最后进行身份核实.
（一）人脸识别技术特点
传统的认证手段中签名和容易遗忘、便利性差,虹膜和指纹属侵入式使用,用户体验不好,声纹比较容易被复制,难以精确匹配,而人脸识别的唯一性和不易被复制性为身份鉴别提供了必要的前提,与其他类型的身份鉴别方式相比具有较为明显的优势：
一是非接触,采集更易.众多的生物识别技术中,掌纹、指纹及静脉识别等技术都需要被识别个体与识别设备直接接触.而人脸识别则没有这方面的限制,以非接触模式通过近端或远端渠道轻易的获取,获取渠道更加灵活,受限条件更加少,其应用性更加强.
二是非强制性,主动性更强.相较于指纹识别和虹膜识别需强制个体的配合,人脸识别不需要个体的授权和配合.目前的技术可以做到在个体几乎没有意识的情况下,获取人脸图像.这样的取样方式,在安防与甄别应用领域有着得天独厚的优势.门可以轻松实现在各种公共场所,如飞机场、火车站、银行服务厅堂等地方对那里的流动人员进行监控、检测和识别,预防并警示危险分子.
三是并发性,效率更高.在同一场景下,人脸识别设备可以进行多人人脸的分拣、判断及识别,识别效率更高,单一场景获取的有用信息更多,相较于其他生物识别技术的单进程获取模式更加适用于错综复杂的现实环境.
四是以貌取人,符合视觉特性.人脸识别具有“以貌取人”的特性及操作简单、结果简单,操作性好的特点.
（二）商业银行未进行人脸识别的影响评估
商业银行未进行人脸识别造成的影响是巨大而负面的,有新闻报道商业银行未实质审查导致存款被盗,银行被判担责70%；利用骗钱,银行被判担责30%等.二是如某银行未来不进行人脸识别,而同业银行纷纷引入,将可能使客户产生对某银行怀疑和不信任的情绪,更甚是造成客户实质性损失、后果是给银行带来极大的信誉丧失和巨额赔偿风险.
二、人脸识别技术在金融领域的应用及前景
人脸识别技术利用的是人脸的唯一性,具有先天的安全优势,并基于深度学习算法理论的保障,受到高安全性环境应用领域的青睐,是目前最友好、最经济、最易推广的生物识别技术.未来在金融领域的应用非常广泛.
(一)安全防控类应用场景
金融领域作为安防重要单位之一,在安防上投入大量的人力物力,且其重难点在于实现在动态场景下完成对多个移动目标的实时监测.人脸识别技术特殊优势能很好地实现这一需求.
1.营业场所人员影像监控.银行可以通过人脸识别技术实时监控营业场所人员情况,并利用伪装识别功能,重点识别营业场所中对面部进行遮挡的人员,系统实时与数据库中身份数据进行比对,一旦发现异常情况,可迅速启动黑名单预警机制或采取联网报警措施,提升银行营业场所经营的安全性.还可以将获取的嫌疑人面部照片提交机关,为后续预警与案件侦破提供有力证据.
2.业务库区人员身份识别.银行经营过程中对安全性有着极高要求,对身份验证的要求也比其他领域更加严格.如系统登入验证、出入营业场所、金库、ATM机加钞室、押钞车等特殊场境,需要较高级别的身份验证,许多单项的身份验证方法很难满足要求.目前众多银行进行的带有活体检测功能的人脸识别技术尝试可克服上述缺陷,如人脸签到、刷脸门禁等,从而实现进一步提升银行安防与保密安全性.
3.自助机具智能识别报警.在以ATM 机为代表的自助设备应用场景下,人脸识别技术同样具有广泛的应用空间.如：ATM机通过人脸虹膜识别、防偷窥技术等识别取款人身份,与所有人信息进行比对,防止出现盗象；识别伪装或故意遮挡面部的人员身份,与警方数据库进行比对,保证取款人安全；多目标监测,防止尾随等情况发生.此外,人脸识别系统还可监测客户遗留财物的情况,实时提醒,提升用户体验.
（二）推动交易类业务应用场景
当前,人脸识别在银行业务方面的应用刚刚起步,各银行多处于积极探索、技术储备和小心应用阶段.
1.远程开户.为了更好地防范风险,开户面签一直被作为银行开户业务的重要节点,但这一环节不仅耗费客户的时间,占用银行的资源,也大大地阻碍了互联网金融的进程.利用人脸识别替代传统的肉眼辨识工作,不仅可以节约时间和成本,完成从填写个人资料到面签开户再到取卡、激活的全流程操作,提升用户体验,而且可以在大数据概念下,对客户身份及信用背景进行识别和关联,避免人工面签时受到心理、经验等因素的影响.
2.柜面身份认证.目前犯罪份子通过假冒身份、冒名开户等手段在银行柜面进行开销户、挂失等现象屡见不鲜,银行只能通过传统手段校验二代证的真伪,难以对客户身份的真实性进行有效的判定.人脸识别技术的应用,通过户,调用存储的标准照与客户现场抓拍的图像信息快速比对,完成客户人证合一的验证,有效防止冒名、假名开户、骗贷等案件的发生,保护银行和客户资金安全,也能进一步提高柜员日常业务工作效率,减轻柜员复印件压力,降低档案保管难度和成本.
3.远程登录.人脸识别在远程登录方面的应用比开户等环节案例更为丰富,不少银行已率先在行内的系统中进行试水,并取得较为显著的客户体验.如江苏银行在全国率先将人脸识别用于直销银行的客户身份验证体系当中,客户在注册其直销银行电子账户时,只需要在认证页面根据系统提示,完成规定动作后,便能完成注册认证.
4.推动集中授权.目前银行的授权模式普遍为网点现场授权、现场+远程、远程集中授权,即便是远程集中授权作为目前的主流趋势,已设立集中授权处理中心的银行,受限于软硬件条件,有较多的业务仍无法摆脱现场审核和现场授权.引入人脸识别技术能有效解决该类问题.在客户*业务时,采集客户的人脸信息,辅以身份联网核查系统进行识别和核查,可取代现场授权,推动较大一批业务向远程集中授权*,改善业务流程,增加风险控制的同时提升*效率.
5.远程放贷.目前银行业内恶意骗贷等现象层出不穷,为了预防该类现象,银行普遍做法是分工审核、人工鉴别.在目前人脸识别技术水平下,完全可以引入人脸识别技术进行防控.基于银行前期储备的贷款客户人脸信息,实现客户在行内的身份识别和验证,真正做到身份信息与银行信息的精准对应,实现贷款客户身份认证信息化、智能化、网络化管理.
6.信用卡发放.发放过程中,由于采用人脸识别技术,识别过程安全自然,对比速度快,能有效防范伪冒申请.另外,通过人脸识别的应用,辅以其他手段核实客户真实身份,可以帮助更多的优质客户快速获得审批结果,为客户带来更为高效的审批体验.目前平安银行已率先试水刷脸*信用卡业务.
7.刷脸支付.与信用卡支付和手机支付相比,刷脸支付技术还显稚嫩.但是,其优点明显,具有广阔的发展前景.金融行业有较多的银行已试水刷脸支付,如国内首家将人脸技术应用到自助提款机上的招商银行.又如2017年9月,农业银行宣布全面推广了ATM刷脸取款项目,在辅以手机号码、号和密钥的情况下,直接取消了插卡的动作,做到支付与卡片的解绑.这是对传统有介质支付的一种颠覆,也可以有效防范伪卡风险.从人脸识别技术与金融支付的结合进程来看,以脸代卡,刷脸支付替代卡载体+的支付模式,最终实现无介质支付也是指日可待的.
（三）推动服务类业务场景
当前银行竞争日趋白热化,对客户资源的争夺已由产品导向型转化为服务导向型,客户体验决定着银行的竞争地位,通过化的个性服务来提升客户体验将成为未来银行竞争的重要手段.利用人脸识别与大数据分析,可以很好地完成对客户的识别和精准定位.
1.营业网点引导.当某位客户进入营业网点后,可以通过人脸识别技术快速判断客户是否为该行现有客户,准确获取客户姓名、年龄、上次进入营业网点时间、业务*偏好等信息,方便网点大堂经理接待客户,迅速与客户建立起较为良性的互动关系.
2.推动精准营销.通过人脸识别,提取客户以往产品购买、交易流水、业务习惯等行为模式数据,并对其进行分析,能进一步有针对性、精确地得出推荐产品及客户营销方案,有效提升营销成功率,提升客户体验度.
四、人脸识别技术在金融领域应用的影响因素
金融领域作为人工智能最好的落地场所,未来在金融行业有着非常广阔的应用前景.但限于技术及政策等多方面原因,人脸识别在银行业务主要还是作为辅助手段,主要采用的应用方式是人和人脸识别系统的双认证模式,即使应用了“刷脸开户”,后续还是要求银行审核人员来进行核实,并且有严格的审核过程.造成这种现象的根本原因在于人脸识别还存在各种问题与不足.
（一）人脸识别可信来源缺失
人脸识别技术的真正应用,必须是建立在大量可信的人脸照片信息基础上.目前金融行业无论是传统有网点柜台的还是互联网金融,留存最多的是客户信息,但照片的分辩率过低,信息量小,不足以构成可信比对信息,再者,照片的更新时效也会影响人脸识别技术的应用.
（二）人脸识别是一种“受限”的技术
光线、角度、遮挡等因素都会影响到人脸识别的精度,化妆、整容等情况也会影响识别率；机器后端连接的数据库容量有多大,更会直接影响到机器比对的效率,若数据库内储存的图像过少,又会影响误别的准确度.为了提高人脸识别安全系统,引入的活体检测技术,要求用户按照指令做出诸如摇头、张口、点头等动作,但存在客户较难通过或易让客户产生做这些动作显得比较尴尬的问题,这涉及到平衡人脸识别通过率和客户体验.
（三）存在伪造风险
人脸识别的重要一个环节是识别,即把采集到的图像或视频与数据库里人像特征做比对.其实质是将个体采集的人脸特征如人的眉型、嘴型等转换成生物特征码存储,然后再拿该特征码与数据库进行比对,特征码基本吻合的情况下,就会判定为是同一个人.虽然人脸的生物特征具有唯一性,但是这些特征码存在被有心之人伪造,从而形成伪造风险.
人脸识别在金融行业有着广泛的应用前景,纵观人脸识别技术的发展,人脸识别技术这个过程就像计算机发展与病毒的进化历程是一样的,随着科技的发展和各种领域场景的应用实现,人脸识别技术会逐步提升监控与预防攻击的方式,逐步攻克各种问题.
参考文献：
[1] 王磊.人脸识别的金融应用及风控[J].经贸实践,2017（7）
[2] 人脸识别成金融创新应用趋势 提升安全助力普惠金融[J].信息与电脑（理论版）,2016（1）
（作者单位：宁波通商银行 浙江宁波 315040）
（责编：贾伟）
本文结论：该文是一篇关于经典人脸识别专业范文可作为人脸识别技术和金融领域和应用方面的大学硕士与本科毕业论文人脸识别论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献.
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