去年有件挺受关注的事情，叫“真假黄有龙卖房记”。黄先森是赵薇的老公，身为一个有钱人，他吃官司的原因不是因为生意，而是卖了房子后不让买家入住。结果真相是，卖房的人不是黄先森，而是他的司机。方法是利用公证处引进的人脸识别技术，司机冒充黄有龙到公证处，通过人脸识别技术办理了委托公证证明，把房子卖了。
但是你们造么，这个过程中起了关键作用的人脸识别技术，也是去年马云爸爸在德国玩的刷脸支付的核心技术。并且支付宝、微信支付、百度钱包、京东钱包、小米金融等都在研究和尝试。所以“刷我的脸”在互联网金融领域，到底靠谱不？
刷脸认人靠谱吗？
本质上，人脸识别属于生物识别技术的一种。其他的还有虹膜识别、指纹识别、声纹识别等。所有这些听起来非常炫酷的东东，其实只有一个目的，那就是“证明你是你”。
考拉君以前采访时，曾经有网安专家说过，在“证明你是你”的诸多方式里，密码其实是相当简单粗暴的，也比较容易被黑客攻击，安全性比较低。支付宝的同学也讲过，虽然前端用户看到的，只是自己要操作的登陆密码或手势、支付密码等信息，但其实在后端，还要通过用户习惯进行大数据分析，以确定是否是本人，仅依靠密码来防守远远不够。
生物识别在这方面则有天然优势，因为是用你自己的一部分，去“证明你是你“。但一个关键的问题是，识别精度能否达到要求。在赵薇老公黄有龙的乌龙case里，公证处就是吃了识别精度的亏，才把司机确认成了黄有龙本人。
其实在人脸识别被炒的轰轰烈烈之前，考拉君的一位阿姨，早就体验过了。她们单位把上下班打卡的机器，变成了“刷脸机”。但据说精确度很低，有时候换个发型都能识别错误。
据说，影响识别精度的，主要是这几个因素。表情、角度、光线、年龄、整形、双胞胎等。也就是说，不同表情带来的肌肉变化、观察角度的不同、白天晚上的光线差别、年龄变大、割双眼皮隆鼻等，都可能会影响你的人脸识别结果。
一位混视觉圈的同学也说，他前段时间测试了自己写的人脸验证算法，发现受光线的影响较大，离移动支付的要求差了一大截。他的建议是，技术真的很重要，尤其是在识别精度要求高的领域。
纷纷争鸣的巨头们
如同开头提到的，回顾下过去一年，各互联网金融巨头们都对这个方向相当重视。尤其是去年年底，央行终于松口表示“可探索生物识别技术”，这波热情似乎更加高涨了。
比如，蚂蚁金服和Face++ 合作，推出的Smile to pay，就是马云在德国展示的刷脸支付。另外，12月支付宝新版本中，也上线了人脸识别的登录方式。
蚂蚁对生物识别的重视，远不止于此。熟悉蚂蚁的人都知道，蚂蚁内部有个名叫“柒车间”的团队，专职研究生物识别技术，包括人脸、指纹、虹膜等等。“柒车间”负责人陈继东曾表示，“刷脸”支付一方面能减少网络支付的环节，并增强支付的安全性，同时对一些残障人士来说也会更加便。
同样引入人脸识别的，还有小米。小米去年推出了“小米贷款”，要求用户根据系统提示，将摄像头对准正脸做出规定动作，如左右转头，张嘴，眨眼等。系统会自动识别开户人的真实身份，然后小米金融对用户行为评估来进行授信，发放贷款。
随后，微信也公布了生物认证开放平台“TENCENT SOTER”，表示要帮助开发者迅速实现生物认证功能。手机用户可以在微信支付中使用借助指纹识别、前置摄像头拍摄等进行生物识别，来取代密码支付。另外，腾讯也有类似蚂蚁“柒车间”的团队，叫优图。
腾讯系的微众银行，也和所有的互联网银行一样，一直卡在远程开户这一关上，只能借道微信的账户体系。在“个存小贷”的定位下，微众比网商银行更需要生物识别在远程开户上放开。
此外，百度钱包、京东钱包都有类似的玩法。包括国美近期上线的消费分期产品“美易分”，也采用了刷脸的方式。
更加纵深的“刷脸金融”
事实上，最近的趋势是，人脸识别在互联网金融方面的应用，远不止于网络支付和远程开户。
互联网金融服务平台融360近期也宣布要采用人脸识别了，合作方是商汤科技SenseTime，但应用领域不是支付或者开户，而是在线贷款的风控。刷脸这件事，在金融领域正走得越来越深。
在国内，人脸识别领域最知名的两家公司，一家是商汤科技，另一家就是和蚂蚁金服合作的Face++。
商汤科技出名的原因之一，是技术大牛众多，其中不少在Kaggle世界数据科学家排行榜排名靠前，有汤晓欧、张伟等多位在视觉圈非常知名的教授加持，并且和香港多媒体实验室的渊源颇深。知乎上甚至还有不少“你为什么加入商汤科技 SenseTime？”、“商汤科技 SenseTime 有哪些牛人？”这种帖子。
据融360首席风控官李英浩介绍，将把人脸识别技术运用到大数据风控系统“天机”里，帮助放贷机构防范欺诈风险并提高审批效率。互联网金融圈儿的人基本都听过天际系统，是融360的风险大数据平台，提供身份识别、反欺诈、风险评估、定价等一系列服务，共引入了8家商业征信机构的应用，结合融360自身的用户搜索行为数据，能够协助放贷机构进行贷前、贷中、贷后的风险评估。
据介绍，天机系统接入人脸识别后，理论上5万元以下小额贷款可以省掉大部分人工审核，同时身份核实的成本可以降低80%左右。精确度方面，商汤此前的数据是99.15%，超过了人眼的97.53%。另外，贷款的逾期率,以12个月违约风险举例,通过“天机”模型筛选的用户,逾期率比没有经过筛选的低一半。
这意味着，天机系统在反欺诈方面又精进了不少。也就是说，对一些规模较小的小贷公司和P2P来说，接入天机系统不仅可以一站式完成线上获客、审批、放款的流程，并且实现欺诈风险和风控成本的同步降低。
而不少公司的核心症结正在于，信息审核和风控能力不足，导致的欺诈风险太高，以及由此带来的过高的运营成本和偏低的效率。
李英浩的一个观点是，在线信贷很可能是互联网金融继理财后第二个爆发点，融360也以此进行了相关的布局。去年末，融360联合FICO、鹏元征信、阳光财产保险、信而富、玖富等公司，发起成立了名为OLA的信贷在线化行业自律组织。
不少行业人士曾表达过，随着网贷的地位逐步被认可，行业也将结束野蛮生长，进入洗牌期。决定去留和存亡的几个关键点在于，规模和运营能力、获客和风控能力、效率和成本控制。天机系统接入人脸识别后，或许能帮助部分平台比较漂亮的完成转身。
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