人臉支付的應用場景和案例介紹

發布日期:2016-08-24 15:19
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刷臉支付的出現使用,優化了支付流程,方便了用戶日常購物消費,提高了商家的交易效率,帶動了零售業的發展,下面我們來看一下近年刷臉支付是如何開始覆蓋到我們商業、生活之中。
 
為何當今刷臉支付與過去相比前景無限




原因一:生物識別技術安全保障大于傳統安全保障

生物識別技術被認為是目前最為方便與安全的識別技術,它不需要記住復雜的密碼,也不需隨身攜帶鑰匙、智能卡之類的東西。由于每個人的生物特征具有與其他人不同的唯一性和在一定時期內不變的穩定性,不易偽造和假冒,所以利用生物識別技術進行身份認定,安全、可靠、準確。正是由于生物識別技術的諸多優點,使其成為近年發展最快的新技術之一,過去幾年,我國生物識別市場年均增速超過了60%,2015年生物識別市場規模突破了百億元大關,業界預計到2020年,生物識別市場規模將突破3000億元,人臉識別市場前景看好。

原因二:3D識別技術的發展

Face++的人臉識別技術需要:原圖片(用作比對)、采集到的圖片(來自攝像頭、手機等)、deep learning(檢測、關鍵點、識別)、應用。其實2D人臉識別早已廣泛應用于各種場景中,但受制于環境光線、響應速度、反欺詐等各種因素的影響,人臉識別仍較難達到支付級別的安全。但隨著3D人臉識別技術的不斷更新,安全問題逐步得到解決。3D攝像頭不能識別照片和視頻,只能識別人臉,而且精度數次超過人眼,達到99.6%,甚至能夠準確分辨出雙胞胎的差別。

原因三:“3D結構光”技術的應用

2013年網易郵箱就曾支持人臉識別登錄,不過后來因為可以被“照片”輕易騙過所以沒有全面推廣。而如今iPhoneX的Face ID大熱的核心原因在于,iPhoneX的Face ID與過去的刷臉支付采取了截然不同的軟硬件結合的方案。看上去都是在刷臉,但iPhoneX在“牛海”中引入新的傳感器,比如可投射3000個光點的點陣投影器和紅外鏡頭形成“3D結構光”技術,進而規避了過去的人臉鑒權的主要問題:既不用擔心用戶換發型、戴眼鏡等不可避免的面部變化,也可以避免被照片欺騙這樣的問題。
 
肯德基&螞蟻金服:實現全球范圍內“刷臉支付”的首次商業應用




自從螞蟻金服入股百勝中國之后,肯德基的數字化運營加速了。在進行了無現金支付、會員計劃、數字營銷、外賣業務等舉措之后,肯德基又聯合了阿里旗下的螞蟻金服,在2017年9月1日亮相的新概念餐廳KPRO推出了“刷臉支付”自助點餐機。據介紹,這是該項技術在全球范圍內的首次商業應用。
 
肯德基這項“刷臉支付”功能由螞蟻金服和曠視(Face++)共同研發實現,刷臉的過程其實就是替代了原先刷卡或掃描二維碼的過程,為我們省去了掏出手機、打開APP的時間和麻煩。整個消費過程非常簡單,不到10秒即可完成。

“刷臉支付”的原理是支付寶用戶在用密碼登錄過的手機上,進行人臉驗證,系統將采集點餐機操作者的臉部信息,并與賬號實名認證的照片進行比對,判斷是否為同一人,經過不斷優化,目前支付寶的人臉識別準確率已遠超肉眼。也就是說,就算你換了發型、化了大濃妝支付寶都能認出你。

KPRO門店除了刷臉自助點餐,消費者還可以掃描桌上的二維碼自助點餐,該項技術已經在其他的肯德基門店得到了普遍應用。肯德基總經理黃進栓表示,KPRO門店試業的兩個多月,自助點餐的百分比非常高,達到95%。
 
見福便利&微軟:首個CRM人臉識別支付落地福建




繼肯德基和京東試水刷臉支付后,2017年9月,微軟(中國)有限公司CRM人臉識別支付系統在福建見福便利店首落地。消費者只要在見福便利店消費就會對應形成一個身份ID,當消費者將這個身份ID與銀行卡綁定后,下次購買即可實現聲紋交叉人臉的識別支付。

與其他的人臉識別支付系統不同,見福便利店引入的微軟CRM人臉識別支付系統,基于Microsoft Azure技術,通過大數據、人工智能與機器學習推進技術,將交易界面、平臺管理、供應鏈全部打通并最終形成閉環。當消費者走進見福便利店,CRM人臉識別系統立刻將他鎖定,一組圍繞著該消費者的大數據便立即出現;客戶選購時,通過魚眼做熱點圖分析客戶對商品的喜好;支付時,收銀臺上的攝像頭對客戶進行人臉識別,POS機上讓用戶的“人臉ID”、消費行為掛鉤;顧客離店時,Microsoft Azure技術可做到12個臉部維度數據,進行客戶年齡、表情判定,表情展示的“喜怒哀樂”可了解顧客對購物的滿意度,以此調整下次提供商品和服務的策略。
 
微軟CRM人臉識別認知是以消費者行為為核心的云端數字化運營,不僅能幫助見福便利店收集到顧客的消費信息和體驗信息,讓見福便利店及時對活動和運營做出調整;更為重要的是它將促進零售業智慧轉型,降低零售業成本,實現千店千面的精細化運營。
 

綾致時裝&微信支付:開啟人臉智慧時尚店

 2017年12月26日,綾致時裝集團與微信支付、騰訊社交廣告達成合作,全國首次推出人臉智慧時尚店。微信支付智慧零售行業解決方案通過人臉識別AI技術及精準推薦算法,賦能時尚行業。
 
用戶進入人臉智慧時尚店后,可在智慧試衣間屏幕前進行“刷臉”,并通過專屬小程序綁定綾致會員并開通微信支付,成為人臉識別會員。當會員再次站在智慧試衣間前“刷臉”時,微信支付團隊和騰訊社交廣告團隊將以用戶畫像及騰訊精準推薦算法為技術核心,結合綾致商品庫,向會員展示個性化的時尚服飾搭配推薦。
 
通過智慧試衣間的創新導購模式,用戶將享受簡潔快速且個性化的無感導購體驗,選定推薦的衣服之后可直接呼叫導購進行試穿,也可以掃描屏幕上的小程序碼,直接收藏并可線上購買。結賬時,會員用戶可在人臉識別會員收銀臺上,再次進行刷臉認證身份,并進行微信支付。用戶甚至無需拿出手機,僅需面部識別認證即可支付并享受會員權益,享受快速便捷的 “無感”購物體驗。
 
此次人臉智慧時尚店的開業,微信支付聯動騰訊社交廣告、騰訊優圖團隊以及道控DOCOM智能終端、齊數ETOCRM小程序團隊,將微信支付智慧零售解決方案內容再次拓展,進一步優化“售前-售中-售后”的完整服務鏈,以科技助力綾致服裝集團時尚品牌升級。

在售前環節,騰訊社交廣告團隊將依據LBS位置服務,向用戶推送微信朋友圈廣告,結合微信卡包進行售前引流。在購買環節,可通過騰訊優圖團隊提供的人臉識別算法進行會員識別,以及微信支付團隊和騰訊社交廣告團隊提供的精準推薦算法享受個性化推薦。在售后環節,通過小程序服務通知、公眾號模板消息等功能為會員繼續服務, 更好地實現二次轉化與用戶召回。如此一來,將售前,售中和售后環節進行了全面更新,不僅給用戶新鮮且流暢的購物體驗,同時也提高了時尚行業的服務質量與轉化能力。
 
步步高&騰訊:上線智慧零售旗艦店,湖南首個實現“人臉支付”的線下賣場


4月12日,步步高集團董事長王填宣布,步步高智慧零售旗艦店正式上線。他表示,這是步步高與騰訊合作的智慧零售1.0版本,聚焦支付、導航、精準營銷及O+O配送等領域。據了解,該門店也是湖南首個實現“人臉支付”的線下賣場。

在位于梅溪新天地的步步高智慧零售旗艦店內,四處可見智慧零售的入口“Better購”小程序的二維碼,不時有消費者進行掃碼體驗。收銀條線處,開設了自助收銀“掃碼購”通道和人臉識別支付通道。

自助收銀付款流程:消費者需將商品放入掃碼區內,并根據屏幕上出現的商品相關信息及所需付款金額,通過如支付寶、微信、銀聯和 Pay等多種線上渠道進行支付。

刷臉支付流程:先對微信支付進行“綁臉”,選定商品后通過特定通道,無需拿出手機,僅需面部識別認證、支付即可,整個過程不超過15秒。

步步高表示,傳統收銀方式,不包括排隊的時間,每單為商品掃碼大約耗時8秒左右,完成一單收銀需1分鐘,而如果使用掃碼購或人臉支付功能,則在收銀環節僅需1秒。“智慧零售代表著技術驅動創新,是未來的一種方向,不僅是結算更方便,為消費者提供更好的購物體驗,還將做好綜合優惠、商品推薦等服務。”

2018年初,騰訊和京東入股步步高,標志著步步高攜手線上巨頭,邁向了“智慧零售”新時代。根據計劃,6月30日之前,步步高用戶數字化基本落地,并將實現數字化場景體驗,騰訊優Mall方案基本落地;9月30日之前,結合京東智慧零售供應鏈實現商品數字化基本落地;10月30日之前,O+O模式成熟,到店數字化普及。
 
技術服務商盤點

iPhoneX的Face ID技術,讓刷臉支付有望在全球普及




2017年9月13日,蘋果發布的十周年版iPhone X備受全球的關注。它相較之前幾代iPhone有了重大的變化,而當中最受人關注的無疑是采用3D紅外線技術、稱之為“Face ID”的臉部識別技術的引入,將人臉識別功能取代Touch ID作為屏幕解鎖與移動支付。這意味著人類第一次,在同一平臺上以數以億計的龐大規模,一步跨入刷臉時代。

蘋果CEO庫克宣稱Face ID相較Touch ID安全性提升20倍。這底氣來自:iphone X采用紅外結構光/結構光雙攝,搭載3D結構光深度鏡頭,手機能主動發射特定紅外結構光照射被檢測物體,能夠瞬間通過3萬個點來感知用戶面部特征,從而獲取人像的3D圖像數據。報稱,采用結構光的3D人像解鎖能抵御所有的平面攻擊。

iPhoneX的Face ID,讓刷臉支付有望在全球普及。核心原因在于,iPhoneX的Face ID與過去的刷臉支付采取了截然不同的軟硬件結合的方案。看上去都是在刷臉,但iPhoneX在“牛海”中引入新的傳感器,比如可投射3000個光點的點陣投影器和紅外鏡頭形成“3D結構光”技術,進而規避了過去的人臉鑒權的主要問題:既不用擔心用戶換發型、戴眼鏡等不可避免的面部變化,也可以避免被照片欺騙這樣的問題。

在此之前,螞蟻金服等應用使用的人臉識別技術需要用戶搖頭、微笑甚至吐舌頭來證明自己是大活人,而且用戶一旦變胖了、戴了眼鏡或者化了妝,就無法識別了,這種體驗還不如輸入密碼或者錄入指紋方便。iPhoneX則實現了對人臉的活體生物識別。這一方面得益于它引入的多個傳感器放在“牛海”中采集到各種數據(確保是活人、確保已睜眼、不怕暗光環境和帽子胡須眼鏡遮擋);另一方面則是因為全新的A11Bionic擁有更強的處理能力,它擁有專為機器學習打造的模塊,以及仿生隔離區存放面容數據。
 
銀聯也玩刷臉支付,推出人臉識別技術FacePay


2017年11月13日,第二屆新加坡金融科技節(Singapore Fintech Festival 2017)上,銀聯展示了以FacePay為首的等四項金融科技成果,反映了其作為中國最大的銀行卡服務商,在電子支付領域的技術進展。

據銀聯官方介紹,此次銀聯開發的應用了臉部識別技術的支付系統FacePay,同時兼顧了有人和無人的銷售場景。FacePay系統為用戶拍攝了他們的臉部照片后,用戶的臉部特征便被上傳綁定至他們的個人支付賬戶,從而真正實現免提支付。
 
銀聯FacePay的識別率高達99.5%,在面對面銷售和無人銷售場景有廣泛的商業空間。據悉,銀聯FacePay將首先廣泛應用在包括食品和飲料(F&B)在內的零售業,及自動售貨機等無人銷售場景。該項技術在正式落地運行前,銀聯將與專注人臉檢測技術的AI公司LinkFace合作,對其進行檢測,并計劃在近期內首先投入在亞洲地區試運行。
 

刷臉支付的挑戰

挑戰一:隱私問題泄露

跟密碼泄漏后可以立馬修改不同,如果面容數據庫泄露,用戶很難修改自己的面容,再加上日益發達的整容技術,未來會不會出現“面容黑客”,將黑客技術與整容技術結合,為某個重要賬號定制一個面容來解鎖手機或者別的安全數據庫。

并且隨著人臉識別系統越來越多地被應用于執法當中,成為執法機關追蹤犯罪的有力工具,但這也有可能侵犯公眾隱私。人臉識別技術帶來的倫理困境主要包括,侵犯他人隱私、發生誤認、種族分析和歧視、功能蔓延風險。經濟、快速、大規模地對人臉圖像進行記錄、儲存和分析,可能對隱私、公平及信任等概念帶來根本性改變。

挑戰二:極端情況及不兼容性

例如,雙胞胎依然可以通過FaceID解鎖彼此的iPhone X,這種情況較為少見,且相對于指紋而言,遇到面容十分接近的概率要低20倍。

如果我們了解Phone X的人臉識別的原理是先進行感光啟動,判斷利用多少光源才能進行人臉識別,感光元件投射紅外線投射到使用者臉上,超過三萬個光點的投射 變化,臨摹出3d人臉,反射回來的數據進行一系列的計算。那么我們通過石膏等工具復制自己的臉,并進行上色就可以輕易騙過Phone X的算法進行刷臉操作。

再有我們的科技以人為本,但iPhone X的Face ID對部分有戴面罩習慣的民族、對臉上有疤痕的用戶、以及盲人用戶都是不友好的。雖然美妝對于Face ID沒有大的影響,但整容卻有。整容技術越來越發達,網紅們長得越來越像,FaeeID如何應對越來越相似的臉,以及如何應對同一個用戶今天與明天長得截然不同?

挑戰三:反人臉識別技術的產生

現代臉部識別軟件主要依賴于深度神經網絡——一種從大量信息中學習模式的人工智能技術。在被呈現過數百萬張人臉之后,該類軟件就能習得臉部概念,懂得如何分辨不同的臉。而同樣我們也可以開發出一款反面部識別眼鏡,通過對抗訓練生成一個反面部識別系統,從而對現在面部識別的深度網絡進行攻擊。

2017年,麻省理工學院和日本九州大學的研究人員創建了一種叫做EOT(Expectation Over Transformation)的算法,成功騙過谷歌AI系統,讓系統將一幅3D打印的海龜照片標記為步槍,將3D棒球認成濃縮咖啡,而可愛的貓咪則有時被當做鱷梨醬。
 
結語

當然,就跟任何具有革命性意義的新技術一樣,剛出現自然會有這樣那樣的問題,但都瑕不掩瑜。FaceID徹底改變了我們與手機的交互體驗,還將繼續改變支付、零售、日常生活乃至社會管理方式。AlphaGo戰勝人類之后,AI正在以一日千里的速度滲透到生活的方方面面,通過刷臉走遍全世界還會遠嗎?
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