在80年代《终结者》上映时,人工智能似乎还在遥不可及的天边。2016年以来,一系列人工智能大事件使人们意识到奇点将至,人工智能已开始介入人们的生活。在2017年的全国“两会”上人工智能也成为热点,不仅首次被写入《政府工作报告》,而且成为众多科技界代表、委员提案、议案的关键词。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。
刷脸时代,面子的确很重要
人脸识别技术最早形成刷屏之势的,应该是一款叫“how old”的应用。这是微软团队开发的一款趣味性软件,用户上传一张人脸照片,应用会对其年龄作出判断。
用户玩得不亦乐乎,大大娱乐了一把“朋友圈”。其实这款软件用的核心技术就是“人脸识别”。
人脸识别,是通过核心算法,对人的脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析,进行身份核实。
说白了,就是在人的面部找到一些关键点,点与点的距离、角度,都会形成一份独特的数据。比如,特殊地方的棱角、眼睛的大小、鼻梁的高度等等,将这些细节量化。
人脸识别技术的应用,远比用在“how old”这些趣味软件上宽泛得多。目前,重点应用的领域,是安防和金融。
据统计,国内已有多家银行开始试水“人脸识别”。招商银行、上海银行最早尝试,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。
互联网公司对新技术,有更敏锐的嗅觉。马云亲自上阵,演示刷脸、腾讯的刷脸开户、京东钱包的刷脸解锁、高交会、安博会等平台上人脸识别技术大放异彩等,都能看出市场对技术的信心。
互联网金融领域,也在近几年开始了更多的尝试和想象力。人脸识别慢慢对接上互联网金融领域,这也意味着,信贷在线化迈出了一大步。
人脸识别技术资本风口
业界人脸识别技术,是从2014年后才开始爆发。人脸识别在此前,精准率太低,低于人眼,很难应用到现实领域。2014年,香港中文大学教授汤晓鸥以及其学生陆超超、孙祎,连续开发了“高斯脸”,以及基于深度学习的DeepID人脸算法,识别率首次突破人眼极限,成为行业分水岭。
此后,人脸识别领域的玩家开始增多,目前,国内市场上公司有几十家。据2015全球安防设备市场报告显示,受人口基数大、互联网普及程度高、人脸识别技术优势等因素影响,中国将成为人脸识别领域的主战场。
最强人脸识别技术来袭,让你无处可藏
近日,Deva Ramanan教授和卡内基梅隆大学的博士生Peiyun Hu完成了一项新的研究项目,他们改进了仅用嘴巴和眼睛进行人脸识别的技术,加入了手臂、腿等身体部位的识别,就连手指指向、手的位置也将成为重要的识别线索,准确率从29%到64%提升到了81%。以后,我们就能在足球比赛、聚会等场合下更加精确地识别出人数了。
人脸识别+金融=?
不管是传统金融领域,还是互联网金融,对信贷在线化的渴求度极高,这也是未来的必然趋势,不仅能节约时间成本,还会增加效率。虽然信贷在线化是趋势,但还存在‘在线身份核实’和‘电子合同效力’两大难题”。
比如,一些用户会拿其他人的身份证,伪造借款;更恶劣的是,黑客们盗取用户资料,在市面上公开买卖。
目前,黑市上至少流通着300万人的姓名、身份证号、照片等。这些信息被犯罪分子利用,在各大互联网金融平台骗贷,他们也成了最高级的一群“薅羊毛党”。
媒体曾披露,目前,P2P行业有超过12%的逾期率:一部分,是因为信用不足还不上钱;另一部分,就是伪造身份、故意欺诈的人。
人脸识别技术在金融行业应用:第一步,系统要先确定对方是一个活人,因此系统会提示一些动作,比如“摇摇头”、“张张嘴”、“眨眨眼”等;第二步,对比身份证照片,确认是否为同一个人。
目前,国内人脸识别技术能达到超过肉眼的准确率,比人类专家的识别水平还要高,除了一些极端的情况,比如疯狂减肥的、大幅度整容的情况外,基本都能识别。对于一些微整形的小手术,也逃不脱机器的眼睛。
前瞻产业研究院发布的《2015-2020年中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》预判,未来几年,人脸识别技术,有望成为未来互联网金融行业的标配,从而在互联网金融领域打开巨大的市场空间。
人脸识别技术的推广,将根本上改变整个金融行业业态。人脸识别解决了线上放贷中,风控最核心的一部分,未来将成为互联网金融领域的“基础设施”。但犯罪手段,从来都是无孔不入的。一些人也试图通过戴面具、化妆、伪造3D视频等手段,绕过人脸识别。
正邪双方不断博弈,技术也在持续更新。传统的线下借贷,分为6个流程:面审、进件(收集贷款人资料)、风控、签约、放款、催收,把线下流程都移植到线上,才能够实现信贷在线化。人脸识别技术,解决的仅仅是“面审”的第一步。对于后面的每一步,都会有一个挑战。信贷在线化,最大瓶颈还是因为中国缺乏征信体系,没有一个信息收集的渠道。
现在人脸识别的数据库,只能对接身份证照片,信息极为有限。被网友吐槽“丑爆了”的身份证照片,成了识别个人身份的唯一指标。因此,除了提高人脸识别的精准度之外,如何建立全面的生物技术信息库,成了未来的关键。尽管有千亿级市场,人脸识别的掘金者们,恐怕很难轻松。未来,期待美好的2017。
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