2016 年 12 月 1 日起,个人银行账户分类管理新规实施,用户可以通过柜面、远程视频柜员机和智能柜员机等自助机具、网上银行和手机银行等电子渠道开立包括Ⅰ类在内的三类银行账户。这意味着,央行正式放开远程开户限制。招商银行和上海银行最早开始了类似的尝试,例如不用带卡,就可以从 ATM 机上刷脸取款等。中国银联也联手 Linkface 打造人脸识别互联网+金融支付新产品,并试点于徽商银行。

支付宝也在几天前开始内测刷脸支付,用户只需要将自己面部对准摄像头,通过验证之后输入账户手机号码后四位即可完成验证,整个过程没有手机等设备的参与,并且支付的速度较传统的手机支付更快。消息显示,支付宝已经完成了 “刷脸支付” 从实验室到商用的最后一步,不久将会在合作伙伴的门店上线。

人脸识别与远程开户 “需要一个行业标准”

“为什么人工智能在金融行业能够渗透得这么快?因为金融业的很多业务本身已经有了详细、规范的流程,比如数据的分析和处理,以前这些是人来做,现在用效率更高的机器来做,但整个流程并没有变。在安防里的应用也是一样,以前是人去看一张张脸,现在是机器来看,流程没有变,但效率提升了。而在零售和自动驾驶领域,人工智能带来的是一个全新的东西,有一个把不可能变成可能的过程,所以在这些新兴行业里,人工智能应用的落地比较慢。” 徐立,商汤科技的 CEO 在接受采访时表示,这家公司的人脸识别技术正在为一些金融服务提供交叉验证——SenseTime OCR 识别技术已经应用于招商银行的线上线下业务,用户在办理业务时,在需要输入身份证号或者银行卡号时,只需拍摄证件照片,系统就能自动识别相应信息。

不过,作为投资决策分析之外人工智能在金融行业的另一个典型应用,人脸识别在很长时间内一直没有得到央行的绝对认可,远程开立的银行账户的功能依然受到诸多限制,举例来说,“互联网银行 “们的用户办理业务依然需要绑定其他银行的银行卡作为身份验证,这种弱实名账户无法办理任何现金业务。同样,即便在很多金融服务里已经用上了人脸识别技术,但更多的只是交叉验证的手段,起决定作用的还是身份证、验证码和客户签名。

即便人都很难分清双胞胎谁是谁,人工智能自然也有失手的时候,但在绝大多数情况下,人工智能已经做得相当好了,监管层顾虑的显然不是技术问题。“在技术层面,人工智能已经相当成熟了,但这里有个问题是,人工智能的逻辑是不同于人的逻辑的,所以只能被当作一种辅助手段。就好比 Alpha Go 可以战胜人类,但它的每一步棋是怎么走的,它为什么要下这一步棋,开发 Alpha Go 的人不知道,人类棋手可能也不知道。” 徐立说。放在金融业,人脸识别技术可能也会出现哪怕很小的问题或漏洞,但人们恐怕很难知道这些漏洞出现的原因以及它能够造成的损失——这就很可怕了。

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“现在缺的其实是一个行业标准,比如哪些业务可以用到人脸识别的技术,而它可能带来的风险是金融机构可以承受的,那我们就放开去做。” 徐立说。金融业极强的外部性也要求监管层对待新技术时必须慎之又慎,至少在目前,央行更愿意把人工智能视为一种辅助工具。在之前第一财经技术与创新大会上,徐立表达过类似的观点,“人工智能还只是工具,并不只是大家想像的那样更多像人一样的思考。在金融行业的应用,我觉得肯定会有一些突破,会带来超过人的准确率,性能比人好。我们一直认为人工智能工具,在行业应用的条件就是是否超过人,作为生产工具超过人就会铺开,带来效率。如果哪家好的项目超越人能赚钱他就好了,所以在金融行业里面,突破是悄无声息发生的。”

面部识别在零售业的想象空间

人工智能在零售业的突破更令人期待,我们之前报道过另一家人工智能公司 Viscovery 正在探索类似 Amazon Go 那样的购物方式。商汤科技在之前公布了与万达的合作,通过面部识别技术,商场可以识别出客流的年龄层次、购物路径和习惯等等信息,从而觅得商机。他们也在尝试让人工智能技术去识别人的各种动作,比如比如跑步和瑜伽。

今年初,宝洁旗下玉兰油品牌最新的 “玉兰油皮肤咨询师”(Olay Skin Advisor)平台在全球移动大会首次亮相,这个平台是基于玉兰油的一个洞察:有三分之一的女性在柜台浏览商品时,并不知道自己到底在找什么。玉兰油想借助 AI 来满足女性的这个需求。该平台为女性提供各种详细的、个性化的皮肤知识和产品推荐。消费者只要拍一张自拍照,皮肤咨询师就可以分析出该消费者脸部的皮肤并判断出她皮肤的年龄,以及脸部哪个区域老化,再根据消费者对一系列问题的回答,为她推荐适合她的肌肤的产品。

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Adobe Digital 也在最近展示了一款 “数字镜子”,消费者站在镜子面前,镜子就可以拍下照片,并读取到消费者身材的各种数据,据此向他们做推荐。“零售对效率和利润的要求会很高,最看重的就是销售额和成本,但面部识别技术并不是直接为商户带来利润,所以这里面会有一个普及的过程。” 徐立说,也就是说,也有可能商户分析了半天,却没带来多少利润。

人工智能在零售业的想象空间绝不亚于任何一个行业,市场调研公司 Gartner 预测,到 2020 年,50% 的零售业消费者服务咨询将通过对话式的 AI 应用来完成,85% 的消费者互动将不再需要人工来进行。

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