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封面报道

文│本刊记者

文│崔宏



  生物识别技术真正被人们所热议,始于2015年3月。在3月16日举行的汉诺威CeBIT(汉诺威消费电子、信息及通信博览会)开幕式上,马云向中国国务院副总理马凯、德国总理默克尔演示蚂蚁金服的刷脸支付技术,为嘉宾从淘宝网上购买了一枚1948年汉诺威纪念邮票。同年,招行在10月推出刷脸取现、央行在12月正式放开远程开户限制,人脸识别技术在银行业的应用向前迈出一大步,并逐渐为人们所熟知。

  所谓生物识别技术,就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。

  作为生物识别技术的一种,人脸识别技术正在被广泛应用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域,而最受关注的,则是在金融和互联网领域的应用,业内巨头更是纷纷加码、积极布局。

  然而,备受各方追捧的同时,生物识别技术存在的诸多问题同样不容忽视,要想在金融领域普及应用,还需要在技术上、应用场景构建等多方面加以完善。这并非一朝一夕就可以达成。

 五大生物识别技术

  当前,生物识别技术主要可分为人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别五大类。这五类技术的优缺点、发展现状、目前主要研究机构,以及未来发展趋势详见下页表1。

  生物识别技术在金融领域的应用

  在金融领域,生物识别技术应用十分广泛,详见下页表2。




  通过表2的比较可以看出,各种生物识别技术各有优点,在金融领域也都有相应的应用探索,但同时也都还存在一定缺陷,需要在技术水平和应用实践上不断提高。

  而随着互联网技术越来越多地应用于金融行业,金融服务正在发生巨大变化,服务场景更加复杂,人们的金融需求更加多样,单一的人脸识别或指纹识别已经难以充分满足金融机构快速、准确地识别用户身份,为用户提供满意的服务要求,采用融合多种单项生物识别技术的多重生物识别技术成为必然趋势。

  然而,业内专家指出,多重生物特征识别技术并非简单意义上的多种识别技术的叠加,其采集系统与单一生物识别技术相比更加复杂,因而不可避免地导致成本上升,用户体验仍需改善,加上其内部算法设计和逻辑设计更加复杂,处理不好反而会降低系统的性能。如果仅仅是将集中识别方式揉在一起,实在无法称为理想的多重生物识别。

  看来,在金融领域,生物识别技术的应用可谓任重而道远。


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