随着央行的一纸批文到来，互联网银行期盼已久的远程开户终于得以成行。而支撑远程开户的主要技术，正是人脸识别。

人脸识别，这项一直被资本市场和科技界热捧的新技术逐渐走进现实生活。除了帮助互联网银行实现远程开户外，人脸识别在安防领域上也有着独特优势。在去年的世界互联网大会上，一众国内外嘉宾“刷脸”进场，既符合大会的特色，也标志着人脸识别的商业应用不再是空谈。

人脸识别主要包括图像采集、预处理、人脸检测、人脸特征点提取和比对等一系列的模式识别，是生物识别技术中的重要分支。根据市场研究机构AcuityMarketintelligence报告数据显示，2013年全球生物识别市场规模达到73.39亿美元，其中指纹识别技术使用范围最广，产品市场份额约为58%，其次是人脸识别产品，市场份额约为18%，预计2017年生物识别市场规模将达108.82亿美元。

以远程开户为切入口，未来人脸识别技术势必在金融、安防等领域一展所长。作为中国最具实力的互联网公司，阿里和腾讯已经在人脸识别技术上抢跑。目前视觉服务平台Face++不但获得了阿里的入股，而且已经为支付宝和蚂蚁金服提供技术应用；而腾讯优图则将人脸检测和人脸识别的核心能力对外开放，以免费服务的方式供开发者使用，希望以此打造开放式生态圈。

“刷脸”开户不是梦

互联网银行终于等来了“东风”。

2015年12月25日，央行正式下发《关于改进个人银行账户服务，加强账户管理的通知》，规定银行建立账户分类管理机制，并有条件允许远程开户。

这对于几乎没有线下网点的互联网银行而言是一大利好。与实体银行相比，网络银行的最大特点是轻资产运营布局，以微众银行为例，从成立之初就一直没有开设任何的实体网点，一切依靠线上完成。换而言之，以往需要在实体网点完成的开户手续，将依靠新技术—人脸识别完成。

值得关注的是，央行对个人银行账户实行了分类管理，不同渠道开立的账户具有不同权限。这意味着虽然远程开户的限制被开放，但微众银行、网商银行等互联网银行也仍未迎来真正的曙光，目前通过远程开户的账户只能办理小额消费和缴费支付，仍无法完全实现传统账户的全部功能。

事实上，互联网银行一直所期待的远程开户迟迟未能获批，很大程度上归咎于人脸识别的可靠性。业内人士认为，仅通过人脸识别难以有效识别开户人真实身份，存在伪造身份开户、进行洗钱或金融诈骗的风险。

央行在发布《通知》时也表示，由于通过自助机具和电子渠道等非柜面渠道开立银行账户，无法现场核验开户申请人身份信息，开户意愿的核验难度较大，风险相对较高，所以要对远程开户的账号进行权限上的管制。

为了尽可能规避风险，互联网银行也尝试将线上和线下结合。此前浙商银行已经将“人脸生物特征识别+后台人工审核”相结合的双重验证模式引入到直销银行手机客户端的新用户注册环节。在开户验证环节中，浙商银行的系统要求客户自拍并完成眨眼、张口、摇头等动作，同时还要求用户朗读系统随机产生的一句话，这些数据将与公民身份联网核查系统提供的用户身份信息，一同作为银行工作人员后台审核的依据。

除了互联网银行外，证券、保险等金融同业者也在试水远程开户功能。随着人脸识别技术在金融业内的普及，实体网点的价值将进一步弱化，所谓的轻资产模式也将得以实现。

千亿安防市场

人脸识别除了能帮助金融业实现远程开户外，在安防上同样存在着极大的需求。金融行业涉及大量的现金、货币、有价证券及贵重金属等物品，加之其财富聚集高、流动性强、社会影响力大等特点，使得金融行业容易成为极端破坏分子选择的目标，因此金融行业中的安全保卫工作极为重要，金融行业一直以来都是安防行业中的重点行业，也是对安防系统技术要求最高的行业之一。据调研机构统计，银行、金融服务、保险的安防市场规模将从2015年的25.61亿美元成长到2020年的44.38亿美元，年复合增长率达11.6%。

事实上，人脸识别技术在安防领域里的应用充满想象空间。根据《中国安全防范行业年鉴》统计，2012年安防行业总产值3200亿元，《中国安防行业“十二五”发展规划》提出，国内2015年安防行业总产值将达到5000亿元。假设2015年人脸识别技术在安防中应用渗透率达1%，人脸识别技术安防中应用规模也将达50亿元。

从考勤到门禁，这些产品的应用场景非常广泛，同时也是人脸识别应用最多的领域。以门禁为例，人脸识别门禁系统是在传统出入口控制系统中加入人脸识别技术，能够在监狱、看守所、党政机关、银行营业厅、金库、机场员工通道、企事业单位的重要建筑、场所发挥作用。

从去年开始，人脸识别真正落地到现实生活中，例如考场里增设人脸识别装置防止替考作弊，以及第二届世界互联网大会上，所有来宾均需要通过人脸识别完成进入手续。国金证券分析师郑宏达认为，随着人脸识别的国家标准制定在即，将有利于引导行业应用分层，推进金融等关键领域应用。

腾讯阿里争雄

在国内，腾讯和阿里是人脸识别技术的主要竞争者，前者的主要应用载体为微众银行和社交软件，后者则是蚂蚁金服和支付宝，而这两大互联网巨头正是拥有大量的用户数据，在人脸识别上有着天然的数据库优势。

除了大量的数据外，人脸识别还需要强大算法来与之匹配。在整个产业链中，人脸识别算法是产业链核心环节，也是技术壁垒最高的环节。目前在国内掌握人脸识别技术的初创企业Face++在人脸检测FDDB评测、人脸关键点定位300-W评测和人脸识别LFW评测上，接连拿下这三项的世界第一。其中在最重要的互联网图片人脸识别LFW中，Face++团队更是力压Facebook团队，在极难识别的互联网新闻图片上，获得了97.27%的准确率。

Face++早在去年3月德国汉诺威CeBit大会上已经亮相，当时马云通过支付宝实现“刷脸支付”，购买了一款1948年汉诺威纪念邮票，让Face++声名大噪。而去年12月，支付宝正式开放人脸识别功能，用户能通过该功能实现“刷脸登录”，支付宝表示在灰度运行两周后，数据显示在真实应用场景下的刷脸识别成功率已经在90%以上

目前Face++的投资方包括阿里、创新工场、联想之星等，估值接近20亿美元，较B轮融资时上涨10倍，有消息指Face++计划在2017年寻求IPO。据悉，除了与支付宝的合作，旷视科技目前已经为平安银行、中信银行、江苏银行、小米金融、宜人贷、中国电信翼支付等多家金融机构提供了互联网身份验证服务，在已经上线人脸和生物验证的金融机构中占比85%以上的份额。

在腾讯旗下，人脸识别技术开发由腾讯优图承担，其隶属于腾讯的社交网络事业群，主要为腾讯旗下的社交软件和财付通、微众银行等提供图像和模式识别技术支持。在去年6月，优图团队决定将人脸检测和人脸识别的核心能力对外开放，以免费服务的方式供开发者使用，优图团队的负责人黄飞跃公开表示，移动互联网时代，以自拍为主的用户原创内容爆发增长，促进了更垂直的图像处理技术的发展。

“传统的算法已经很透明，大家从之前微软、谷歌等发布的论文就可以掌握，而有相当规模和实际应用场景一致的训练数据，才能保证人脸识别算法在应用场景中效果足够好。”在黄飞跃看来，如今在人脸识别领域，算法已不是门槛，最大的门槛在数据。“虽然目前各家的底层算法大同小异，但每一家都在发力深度学习，建立独有的网络模型，通过不断的训练和数据积累提升人脸识别的能力。所以，深度学习是未来的大趋势。”

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