互聯網巨頭都在布局同一件事：馬云親自上陣，在德國漢諾威電子展上，現場用支付寶“刷臉”支付，買了一套紀念郵票。如今，支付寶已推出“刷臉”解鎖；騰訊的微信錢包中，推出了微證券產品，推薦用戶“刷臉”開戶；京東錢包也不甘示弱，也已實現“刷臉”解鎖。
人臉識別千億市場 資本大佬將掀起怎樣波瀾
刷臉，就是人臉識別技術，其實并不陌生。在科幻電影中，我們經常見到的炫酷場景，終于要滲透到現實生活。在征信系統缺失的中國，人臉識別技術作為重要征信輔助手段，具有的意義，恐怕比國外更重要。目前，這項技術已形成千億級別市場，大佬云集，資本涌入，生物技術將在2016年，掀起怎樣的波瀾？
1、刷臉時代
人臉識別技術最早形成刷屏之勢的，應該是一款叫“how old”的應用。這是微軟團隊開發的一款趣味性軟件，用戶上傳一張人臉照片，應用會對其年齡作出判斷。用戶玩得不亦樂乎，大大娛樂了一把“朋友圈”。其實這款軟件用的核心技術就是“人臉識別”。
人臉識別，是通過核心算法，對人的臉部的五官位置、臉型和角度進行計算分析，進行身份核實。說白了，就是在人的面部找到一些關鍵點，點與點的距離、角度，都會形成一份獨特的數據。比如，特殊地方的棱角、眼睛的大小、鼻梁的高度等等，將這些細節量化。人臉識別技術的應用，遠比用在“how old”這些趣味軟件上寬泛得多。目前，重點應用的領域，是安防和金融。
據統計，國內至少已有6家銀行開始試水“人臉識別”。招商銀行、上海銀行最早嘗試，如不用帶卡，就可以從ATM機上刷臉取款等。中國銀聯也聯手Linkface打造人臉識別互聯網＋金融支付新產品，并試點于徽商銀行。
互聯網公司對新技術，有更敏銳的嗅覺。馬云親自上陣，演示刷臉、騰訊的刷臉開戶、京東錢包的刷臉解鎖、高交會、安博會等平臺上人臉識別技術大放異彩等，都能看出市場對技術的信心。
互聯網金融領域，也開始了更多的嘗試和想象力。例如，平安普惠去年7月推出刷臉貸款產品“平安i貸”；去年8月中旬，微眾銀行帶有“人臉識別”功能的APP上線；一些互聯網金融P2P平臺，如借貸寶，也開始大規模應用人臉識別，進行身份認證開戶；融360宣布和Sense Time（商湯科技）宣布合作，將人臉識別技術應用到線上貸款的認證流程中。
人臉識別慢慢對接上互聯網金融領域，這也意味著，信貸在線化邁出了一大步。
2、資本風口
業界人臉識別技術，是從2014年后才開始爆發。人臉識別在此前，精準率太低，低于人眼，很難應用到現實領域。2014年，香港中文大學教授湯曉鷗以及其學生陸超超、孫祎，連續開發了“高斯臉”，以及基于深度學習的DeepID人臉算法，識別率首次突破人眼極限，成為行業分水嶺。
此后，人臉識別領域的玩家開始增多，目前，國內市場上公司有幾十家，技術領先者有SenseTime（商湯科技）、Face＋＋（曠視科技）、Linkface、依圖科技等。目前，這些公司對外都稱識別準確率高達99.5%以上。
Face＋＋，2014年，獲阿里巴巴旗下螞蟻金服投資，主攻金融和監控兩大行業，有子公司曠視智安；SenseTime（商湯科技），獲IDG資本投資，主攻金融、移動互聯網、安防監控三大行業；Linkface，由四位高顏值的女性創立。據人臉檢測評測平臺FDDB數據，Linkface的人臉檢測算法擊敗百度、騰訊，位列第一。
據2015全球安防設備市場報告顯示，受人口基數大、互聯網普及程度高、人臉識別技術優勢等因素影響，中國將成為人臉識別領域的主戰場。我國人臉識別市場規模，從2012年的16.7億元，上升至2015年的75億元，未來潛在的市場規模巨大。
從盈利模式上看，提供人臉識別技術的公司，主要是兩種收費方式，一種是收取一次性技術、軟件購買費，一種是按技術使用次數收費。
千萬級別的市場是如何產生的？一個人一年要完成上千次的身份認證，比如購買火車票、飛機票，金融機構的開戶、登錄、支付、轉賬等，乘以中國人口基數，千億級別市場完全有可能。因此，各路投資人紛紛搶灘、互聯網大佬的加入。2016年，人臉識別將成為FinTech（金融科技）領域的大熱門。
3、金融碰撞
人臉識別和金融，到底可以碰撞出怎樣的火花？
不管是傳統金融領域，還是互聯網金融，對信貸在線化的渴求度極高，這也是未來的必然趨勢，不僅能節約時間成本，還會增加效率。
比如，一些用戶會拿其他人的身份證，偽造借款；更惡劣的是，黑客們盜取用戶資料，在市面上公開買賣。目前，黑市上至少流通著300萬人的姓名、身份證號、照片等。這些信息被犯罪分子利用，在各大互聯網金融平臺騙貸，他們也成了最高級的一群“薅羊毛黨”。
前瞻產業研究院發布的《2015-2020年中國人臉識別行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》預判，未來幾年，人臉識別技術，有望成為未來互聯網金融行業的標配，從而在互聯網金融領域打開巨大的市場空間。
人臉識別技術的推廣，將根本上改變整個金融行業業態。人臉識別解決了線上放貸中，風控最核心的一部分，未來將成為互聯網金融領域的“基礎設施”。但犯罪手段，從來都是無孔不入的。一些人也試圖通過戴面具、化妝、偽造3D視頻等手段，繞過人臉識別。正邪雙方不斷博弈，技術也在持續更新。
傳統的線下借貸，分為6個流程：面審、進件（收集貸款人資料）、風控、簽約、放款、催收，把線下流程都移植到線上，才能夠實現信貸在線化。
現在人臉識別的數據庫，只能對接身份證照片，信息極為有限。被網友吐槽“丑爆了”的身份證照片，成了識別個人身份的唯一指標。因此，除了提高人臉識別的精準度之外，如何建立全面的生物技術信息庫，成了未來的關鍵。盡管有千億級市場，人臉識別的掘金者們，恐怕很難輕松。
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