雲從科技張興旺： 人工智慧讓金融服務更安全、高效

科技對傳統金融機構的影響

不僅僅是業務流程的效率提升

它意味著整個服務的渠道

模式發生了徹底的改變。

-科技鏈接金融，金融擁抱科技-

2017區塊鏈金融&金融科技年會於2017年3月16日在上海金茂君悅大酒店完美落幕。以下為嘉賓發言實錄。

主題發言：

非常高興跟大家分享關於人工智慧在金融服務安全和高效方面提升的見解！

首先，介紹一下雲從科技。

雲從科技用以下幾個點來簡單總結一下：第一上科院和上市公司背景，第二，銀行第一大人臉識別供應商，第三，自主技術國際一流，第四專註務實更懂金融。

雲從技術有很深的底蘊，這裡我們用十年磨一劍。早在2006年以前，我們雲從科技開始創建相關的技術研究，由我們計算機視覺之父Tomas黃帶退，最後周曦師承Tomas教授，多次帶領團隊在世界大賽折桂。

我們人臉識別技術目前做到了什麼程度？99.8%。也就是說，在1千個人當中，有998次做人臉識別的時候都能通過，另外兩筆是非常少見的情況，這個技術非常成熟，可以達到具體應用的水平。7次世界冠軍，這個是我們人臉識別在世界各地參加人臉識別和圖像識別競標賽獲得的世界冠軍。這個是我們公司的整體研發實力，我們在國內有三個研發中心，在重慶研究所，以及上海交大有兩個聯合實驗室，在美國矽谷以及UIUC我們也有兩支研究團隊。這個地方是最近剛剛公布的雲從獲得國家互聯網+人工智慧基礎資源公共服務平台建設的入選單位，成為與百度、騰訊、科大訊飛唯一入選計算機視覺企業。這個是我們公司受邀參加國標制定的相關文件，國家人臉識別標準即將發布，可以跟大家公告一下。

接下來我們想說的是，雲從科技是產業化的國家隊，雲從科技在創立前身的時候，中科院內部有十幾個團隊在研究人臉識別領域，最終我們打敗了剩下所有對手，成為最強者，獲得了中科院大力支持，進行具體的產業化。中間展現了兩任院長在雲從科技指導工作。右邊是雲從科技總裁周先生接見了伊朗副總統的照片。我們受到了國家領導人的關懷。

接下來想跟大家分享一下為什麼人臉識別異軍突起。

在整個金融行業一直關心的幾個問題。第一個問題就是安全，我們需要解決什麼呢？要解決冒名開戶的問題，要解決網上資金失竊的問題，要解決APP不安全的問題，互聯網上有欺詐交易怎麼辦，還有用戶交易主動抵賴的問題，這是安全問題。第二我們要考慮成本的問題，我們要降低獲客成本，我們交易成本怎麼控制，如果涉及到專用的設備，設備的控制怎麼樣，以及維護客戶等等很多很多的成本。最後一點，我們還要研究我們產品做出來怎麼樣易用，易用包括你的東西很容易獲得得到。第二，你的使用過程體驗要好，要做到免學習，用戶不學就可以用。第三，用戶在你做的金融服務，金融產品上面一定要有很低的時間投入，精力投入和資金占用。

對於這幾個問題，我們研究之後發現，它是這樣的。安全成本和易用變成一個不同的三角形，我們完成任何其中兩項，第三項都沒有辦法達到。但是，當人臉識別技術逐漸日趨成熟以後，我們發現它具有以下天然優勢。第一個，純天然的，用戶天生就帶有，這個不會忘掉。很多計算技術依賴於手機終端，依賴於手持設備，這個是你天生就可以帶來，這個不需要專門去帶，當然也不會忘掉。第二，真正這個東西在用的時候，可以符合用戶沒有感知的，更貼切用戶習慣的交易行為。

第二點是易用，啟用的時候可以免簽約。比如說我們推一項安全保障措施的時候，我們要去銀行網點去簽約，要到櫃檯去簽約，要在網上做各種各樣的簽約，但是你使用人臉相關的技術不需要簽約。第二用戶免學習。用戶不需要學習怎麼樣查K，輸多少密碼，在多長時間做完。人臉識別應用過程當中，只要按照這個簡單的提示，自然操作就過去了，非常簡單。

第三點是適用性強。人臉識別適用於各種有攝像頭的終端。第二個是不會有太高的投入。

第四點人臉互聯線上線下的入口，也是用戶中心服務的天然入口。未來大家做任何金融交易，以及我們要做線上線下O2O，以什麼為中心。大家可以想，如果我以身份證號為中心，身份證號寫在每個人臉上嗎，這個不是，必須掏出身份證才能連接線上線下。如果你想更好做服務，提升用戶體驗，以用戶為中心，怎麼樣做，仍然要基於人臉來做。這是人臉識別的天然優勢。

接下來就是關於人臉識別的技術跨越。這個藍色的圖分別代表了人臉識別大踏步提升。在2015年初，整個行業人臉識別水平就是剛剛68.5%，但是到了2015年9月份的時候這一識別率突破98%，到了2016年5月份，已經突破了99.8%。現在我們已經突破了99.9%。這是計算機識別處理技術。但是人眼是這條紫色的線，一直是72.5%，這個是沒有辦法提升的。這個72.5%是什麼概念呢？簡單來說，100個人裡面完全確認這個人是他自己的概率只有72.5%，而剩下百分之20幾的概率會出現，我很難推測到底是不是他，我只能說，我以為，我感覺，我覺得，甚至很多時候還需要雙人複合，需要第二個人幫助他確認這個人是不是他。

再往下就是關於人臉識別技術的誤識率大幅度提高，2016年整個金融行業基於人臉做刷臉登錄，我們誤識率是萬分之一。到了201到2018年，這個誤識率有了一個更大的提升，也就是十萬分之一到百萬分之之一，誤識率越低，我們交易越安全。這個只是人臉識別的技術。

再說一下各種場景的應對。2015年馬雲在德國漢諾威進行人臉識別刷臉的時候，大家認為人臉識別在遇到女同志化妝，遇到這個人臉角度，光線等等無法應對，但是到現在已經輕鬆應對了。在這兩個圖上面我做的展示，包括不同時期的人，左邊那張圖，這個是剛剛一開始結婚的時候，後面是後來生完小孩子以後是否佩戴眼鏡，以及面部胖瘦變化，以及面部傾斜，計算機可以識別出來是一個人還是不是一個人。右邊這張圖，這個女性做了化裝，他做了手機美圖軟體的美顏效果，不同的髮型，面部存在不同的遮擋，這些情況都能夠輕鬆自然應對。

接下來我們再談一下安全的問題。首先在這裡特別感謝中央電視台315晚會，也就是昨天晚上，中央電視台做了一段視頻演示，演示二三流廠商視頻活體攻擊效果，在現場就攻破了。我想告訴大家在雲從面前這些都不是問題，因為我們早在幾個月以前這個問題就已經解決掉了。這就是一流廠商和二三流廠商的技術差別。

在安全性這個地方，我們有三道門，第一道門就是活體檢測技術，昨天在315上面展示的動作活體檢測，我們還包括靜默活體檢測技術，還有紅外活體檢測技術，我們預防9.9%以上的仿冒、非活方式攻擊，包括用照片、放視頻等等各種攻擊。第二是攻擊預防，當前端檢測完成以後，我們後端還有第二道篩選，我們通過更複雜的演算法檢測這個照片是不是從一個視頻上出來的，是不是存在著翻拍，翻拍什麼意思，比如說我翻拍你的電腦或者顯示屏，或者投影，以及還有其他安全手段，比如說還在原始數據上面做了數字水印技術，防止傳輸技術篡改。第三技術是人臉識別，我們會採用超低誤識率，我們會起用百萬分之一，我們用更多維度進行驗證，第三我們除了平面，還有立體面部模型，這都是人臉識別相關的應用。通過這三道門以後，我們相信人臉識別在安全這個方面得到了極大的保障，實際上真正可靠性應該是可以達到6個9以上。

往後就是關於我們其他的技術，比如說紅外雙目活體檢測技術，這個是雙目攝像頭的硬體，通過紅外成像識別，立體成像檢測，以及其他紅外光以及其他的保密技術，這地方涉及到保密，不能向各位具體說得很細，但是通過這些技術，我們做到了極高的安全性，可以使用專業的硬體，把人臉識別活體檢測技術提升兩個數量級，可以更好預防電子圖片、照片以及視頻各類攻擊。

第二點，極佳的用戶體驗，用戶不需要做任何動作配合，用戶無感知識別。

第三點，識別速度非常快，整個活體檢測技術時間小於0.5秒，人臉識別同樣小於0.5秒。我們設備一打開，這個人只要站在攝像頭面前，全程一秒鐘就可以完成這個人活體檢測他到底是誰，這個就是這個技術。

接下來再說一下靜默活體檢測技術，這項技術正在研發一項新的視頻檢測活體技術。它免去了用戶動作配合，活體檢測時間減少一半以上，用戶的私密性非常好，很多用戶都在給我們反饋，我們想在手機端用人臉活體檢測技術，如果一個人他面對自己的手機又眨眼，又搖頭，又張嘴的時候，如果他在公車上，或者在捷運上，或者在辦公室的時候，很多人覺得這個人好傻，非常可笑。如果使用靜默活體技術，只需要保持在鏡頭前面靜默幾秒鐘，不做動作，就完成了活體檢測。第四是用戶體驗非常好。

基於以上演算法技術，我們同時還提供了各種專用的硬體，包括我們專用的伺服器，專用伺服器可以實現人臉識別性能大幅提升，因為人臉識別技術非常消耗計算機資源的。如果使用了專用伺服器，他可以達到通用伺服器10倍以上的性能，他是用來做什麼呢？他是用來滿足大型機構每秒上萬筆交易的處理能力的。

第二條是，紅外雙目攝像頭，這個就是我們講到紅外活體檢測技術，它的用途用在ATM、CRS等銀行機具、以及繳費、理財、快遞等自助交易機具上。

第三是刷臉購物機，這個在建行廣東省分行已經大範圍使用，它實現了不需要卡，不需要現金，也不需要攜帶手機全程刷臉購物體驗。

通過以上，人臉識別在性能方面，高安全方面，高可用方面得到了非常大的提升，大規模商用已經成熟。

於是，人臉識別成為各種生物識別技術中，商用最快的佼佼者！為什麼現在包括指紋識別做了很多年，為什麼沒有大範圍推廣起來，包括對終端的依賴，對用戶的體驗，對安全的可靠性，以及各種各樣的需要，人臉識別成為了非常安全，非常可靠，也是最容易推廣的生物識別技術。

接下來想和大家分享一下人臉識別對於金融服務的改變。

中間是人臉，上下左右都是我們在現在交易過程中經常用到的各種各樣的交易的介質也好，身份核實相關手段方法也好，包括銀行卡，U Key、密碼，在這個過程當中人臉識別技術和他們什麼關係。這裡既有互補性，也有替代性。互補性我們體現在可以和傳統的交易介質，或者是身份核實的方法上面進行互補使用，增強金融交易的安全性。比如說我們在一些銀行的手機銀行上做大額轉賬的時候，在原有條件不便的時候，可以進行人臉識別，可以有效防治詐騙，以及像簡訊驗證碼泄露導致大額資金失竊的問題。替代性是什麼呢？比如說用人臉代替簡訊驗證碼做什麼呢？可以做小額交易控制，比如說做小額的轉賬，銀行不太希望為每一個用戶每一次轉賬補貼簡訊費用，你轉一次賬還要給你貼幾分錢的費用，在這裡我們用人臉可以幫助他解決這個問題，而且體驗更好，安全性實際使用過程中也是優於簡訊驗證碼的。

對於金融安全的提升，還包括以下這些場景的分享。

比如開戶，我們將人臉識別應用於互聯網冒名開戶的檢測，使得互聯網冒名開戶的比例從萬分之五降到幾乎為零，這是在互聯網的應用。第二塊，我們在大額轉賬、消費類交易，我們可以有效降低交易安全以及資金失竊的案件，在欺詐盜竊案件降低比例上已經超過了50%，這裡有一個特別的說明，這兩天大家也看到比較火的一個方向，關於消費金融的問題，消費金融目前行業內的說法是不良率平均突破了7%，它已經貼近了盈利的生死線上。為什麼不良這麼高呢？其實這裡有一個重要的問題，就是他們被黑色產業鏈給盯上了，這個黑色產業鏈利用賬戶自動進行消費分期業務，有些人偷盜了賬戶信息以後，自動把錢轉走以後，產生了自動分期。這些消費金融公司在做消費行為控制的時候，並沒有很好驗證當前這筆交易是否是用戶本人發生的交易，所以導致這個行業出現了大批的不良，有黑色產業鏈販賣丟失的用戶數據進行賬戶盜刷。第三塊是投資理財和申請貸款，引入人臉識別核實用戶意願，預防抵賴，並可為交易進行舉證。第四類是內控管理，使用人臉、指靜脈等技術，可大大提升內控有效性，提前預防案件。某大行一個省分行發生14.5億內外勾結詐騙案，這個就是內控失效的結果。

接下來我們再看一下使用人臉識別如何降低交易成本。

在這個地方主要有三個點。第一，提升身份鑒別的效率，降低運營成本。以往人眼識別用戶身份的時候，需要幾十秒甚至一兩分鐘，使用計算機全程可以控制在幾秒當中完成。第二，我們可以有效減少安全案件的數量，降低風險損失。左邊這個是分享某一個大行的信用卡中心，他們認為信用卡被盜刷欺詐的案件平均發生概率是0.9BP，涉案金額9132元，如果該行一年發行1千萬張信用卡，這一年因為這個問題損失800多萬元。如果我們使用人臉識別以及其他的交叉智慧鑒別身份的解決方案，可以有效幫助至少降低50%的詐騙案件，可以為他帶來400多萬的損失減少。

如果使用人臉識別代替動態碼或者簡訊驗證碼，同樣可以幫助金融機構降低交易成本，以某股份銀行為例，發行總的銀行卡是9100萬張，年交易量為25億筆，其中大額交易約為7.2億筆，如果假定簡訊每條是5分錢，使用人臉代替簡訊驗證碼的話，每年可以為機構節省3千600萬費用，這個數量當我們把它算出來的時候是非常可觀的。

同樣，我們使用人臉識別對交易流程順序有了新的改變，比如說線上交易，小金額的可以使用人臉來代替密碼完成快速支付。對於大額交易，我們可以使用人臉代替驗證碼，實現人臉加密碼的支付方式。線下支付，我們可以用刷臉後生成二維碼，代替被掃支付，整體實現收和付的金融交易的安全。對於現金業務同樣如此，我們在自助機上通過專業設備實現了刷臉取款和刷臉非現金業務，目前在國內有招商銀行已經開始給我們做出一個典範，我相信在未來一年，我們還會有更多的銀行完成刷臉取款這些業務。

綜上所述，不可能的三角形在這裡得到了一個非常好的平衡。

這裡是我們合作夥伴，包括像農行、建行、中行、山東城商行聯盟，目前跟我們合作的大大小小銀行有50幾家，其中農總行都在使用我們人臉識別技術，在3.3萬台超級機具上用了刷臉驗證。其中還有包括證券、互金、徵信、支付等等各種各樣的公司。目前已經開始在向100多家金融機構提供各種各樣人臉識別的服務。

在人臉識別方面，我們還有一個大的規劃，就是雲和端一起提升。

在雲端，我們實現了公有雲的身份鑒別，還有私有雲的身份鑒別，通過公有雲，我們做人臉識別，大數據分析，以及其他的方向，私有雲部署在金融機構內部，完成內部客戶的身份鑒別，通過人臉識別的深度應用，勾勒出了像安全、反欺詐，徵信營銷各種各樣的場景的深度應用。

而在識別技術方面，通過第一代、第二代、第三代技術，通過人臉，第三代我們結合了甚至用戶終端信息，用戶交易習慣，以及用戶人臉以外其他的綜合性生物級別技術，將識別率綜合提升8和9。

這個我們智能決策的引擎，也就是第三代身份識別技術我們用到的核心技術。在終端方面，我們同樣開發出了各種各樣具備人臉識別和人工智慧各種終端，像智能視覺硬體，智能手持終端，人工智慧超算，伺服器，智能互動娛樂終端，機器人閘機等等。

雲從未來將會繼續以智能化的計算機視覺硬體加大數據構建雲從未來核心競爭力。同時，人工智慧將繼續服務於各個行業，將無處不在，除了銀行，包括公共安全，商業互聯網等等各種各樣的行業。

最後，我們重新始於金融，再回到金融，我們要做金融行業有重要影響力的科技公司。金融行業人工智慧應用的引導這，並且繼續保持在銀行業的第一位。

讓金融看的見