Bank3.0起跑帶動下，Fintech不再是口號，九月初的WCIT2017「世界資訊科技大會」上看到台灣幾家領先銀行的示範，證實了這個發展，包括「生物辨識」、「人工智慧」、「區塊鏈」、「未來分行」及「生活金融」五大數位金融趨勢，等多項創新金融應用。很明顯的，在數位翻轉的大潮流下，各行各業面臨的競爭與時俱進。已經很多行業的實例告訴我們，對手不再是熟悉的面孔，而可能是一個毫不驚見的新創小公司。也因此，一向高度運用IT的金融界，在這波由人工智能(AI)、機器人自動化與生物特徵辨識的潮流，率先響應。相關應用百花齊放，其中人臉辨識正是結合「大數據」資源的整合利用與智能化發展的重要技術，也成為商業銀行提高「內功」的修煉法門。

Why人臉辨識大夯? 不可複製、不可盜取、簡便直觀

人臉信息有著不可複製、不可盜取、簡便直觀等優點，是大數據時代各商業銀行應儲備和發掘價值的重要戰略資源。而隨著技術變革和應用的普及，建設大規模、分布式人臉資料庫及識別系統的成本不斷降低，識別的精度不斷提高。可以預見，人臉識別技術在商業銀行領域的潛在價值將被不斷發掘提升，在保障服務安全性、節約客戶時間、提升客戶體驗、整合與挖掘數據資源等方面具備廣泛的應用前景。

人臉識別技術概述 現階段人臉識別技術的應用目標是身份檢索、避免詐欺，通過從給定的靜態或動態圖像中提取人臉信息等手段，與資料庫中已知身份人臉進行匹配的過程。由於受到光照、表情、遮擋、朝向等干擾因素的影響，與其他生物技術相比(虹膜、掌紋、指紋、聲紋)，其採集方式最為友好，無須當事人配合或事先存檔，能夠在客人無意識下不到，完成了對人臉信息的採集與識別。 因此，人臉識別技術在過去的四十多年中一直是人工智慧領域的熱點研究課題，至今也應用於反恐、安防、門禁等領域，近年來開始向教育、金融等領域推廣。

大數據的成熟發展，讓系統能累積大量資料庫比對，加上與機器「深度學習」，人臉分析技術也隨著人臉識別技術的發展得到了普及和優化，包括對表情、年齡、性別等屬性的判別，使基於這些屬性信息的數據挖掘聚類、分類等大數據分析應用成為可能。人臉識別技術在實際應用中，還可以考慮與其他技術或輔助手段相結合，如結合深度信息實現活體檢測，判斷是真人還是照片等。

在商業銀行的應用

商業銀行可以先從安全防控和業務推動兩方面著手，對人臉識別技術在銀行落地進行全面部署和實施。 安全防控類應用場景:　銀行的安防難點之一是在動態場景下完成多個移動目標的實時監測。人臉識別技術在銀行等人員密集的區域可以有效實現實時多目標在線檢索和比對，實際應用效果良好。而且人臉信息易於採集、難以複製和盜取、自然直觀，因此人臉識別技術可成為商業銀行安全防控手段的優先選擇。

如營業場所人員影像控制:在商業銀行的營業場所，人臉識別可以通過「偽裝識別」進一步確保銀行經營的安全性。通過識別營業場所中面部遮擋(如戴墨鏡、口罩)的人員，系統可實時與警方資料庫中身份數據進行比對，一旦發現異常情況，可以迅速啟動黑名單預警機制或採取聯網報警措施。此外，還可以將採集到的嫌疑人面部照片提交公安機關，為後續預警和案件偵破提供有力證據。

或是重要區域的人員身份自動識別: 如，在金庫、押鈔車、ATM機加鈔室等特殊環境。銀行經營過程中對安全性的極高要求使其身份驗證技術較其他領域更為嚴格，許多傳統的身份驗證方法均難以滿足要求，例如驗證密碼容易被盜、指紋識別可被複製、門禁卡容易遺失。帶有活體檢測功能的人臉識別技術可克服上述缺陷，進一步提升銀行安防與保密安全性。

配合VTM可以應用的智能辨識告警: 在以VTM機為代表的自助設備應用場景下，人臉識別技術同樣具有廣泛的應用空間。如：通過VTM內置攝像頭識別取款人身份，與銀行卡所有人信息進行比對，防止盜刷現象;識別偽裝或故意遮擋面部的人員身份，與警方資料庫進行比對，保證取款人安全。當上述情況發生時，系統可觸發預先設定的報警規則，最大程度地保護銀行客戶的資金和人身安全。此外，人臉識別系統還可監測客戶遺留財物的情況，實時提醒，提升用戶體驗。

創新業務推動類應用場景

當前人臉識別技術在銀行業務推動領域的應用方興未艾，各商業銀行仍處於積極探索階段。從商業銀行業務推動的視角來看，人臉識別具有如下應用方式。

遠程開戶與登錄: 作為銀行開戶時的重要流程，面簽不僅耗費客戶時間，而且占用銀行人力資源。通過用人臉識別替代傳統的肉眼辨識工作，不僅可以節約時間和成本，完成從填寫個人資料到面鑒開戶再到取卡、激活的全流程操作，提升用戶體驗，而且可以在全網範圍內對客戶身份及信用背景進行識別和關聯，避免人工面簽時受到心理、經驗等因素的影響。此外，在客戶通過手機銀行或網上銀行進行遠程登錄時，可以通過人臉識別代替傳統的密碼輸入操作，完成客戶查詢帳單、信用卡還款、個人卡間互轉、定活期互轉等個人資金劃轉等功能，避免密碼被盜或遺忘等現象。

客戶個性化服務: 當前商業銀行競爭日趨激烈，對客戶資源的爭奪已由產品導向型轉化為服務導向型。通過定製化的個性服務提升客戶體驗將成為未來商業銀行競爭的重要手段。運用人臉識別技術可以很好地完成對客戶的識別和精準信息搜索，當某位客戶進入營業網點後，可通過人臉識別技術快速判斷客戶是否為該行現有客戶，準確獲取客戶姓名、年齡等信息，方便網點工作人員拉近與客戶的距離。此外，通過對客戶以往產品購買、交易流水、業務習慣等行為模式的提取和分析，進一步有針對性地為客戶進行產品推介，從而有效提升營銷成功率，與客戶實現共贏。

人臉識別貸款發放: 在銀行貸款發放過程中，為有效杜絕冒名貸款、惡意騙貸等現象，可考慮引入人臉識別技術進行防控。基於貸款客戶已在網點錄入的人臉信息，通過數據共享，可以實現客戶在全網點內的身份識別和驗證，真正做到身份信息與銀行信息的精準對應，實現貸款客戶身份認證信息化、智能化、網絡化管理。

總結

人臉識別技術在商業銀行應用前景廣闊。由於金融銀行業的服務差異不大，建議各金控銀行可以朝同中求異去發展自身業務特色，結合新科技的新穎設計新創業務。若是優先投資生物辨識技術，如人臉辨識或聲紋識別，部署與實施於客戶服務領域。一方面能大大提升客戶體驗，大幅縮短核身作業，有助於快速提升客戶滿意度;另一方面從商業銀行角度看，面向客戶服務的人臉識別應用可以快速為銀行創造利潤，效果明顯，可以為人臉識別在銀行的全面落地奠定良好基礎。

資料來源: 愛讀網(2017/09)