浅析主流生物识别技术在金融领域的应用

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。

【安防在线 www.anfang.cn】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。

其实,以人脸识别为代表的生物技术早已成为金融行业的宠儿。多模态生物识别技术(即多种以上的生物识别技术结合使用)有助于降低金融诈欺所造成的损失,确保用户信息或数据安全,优于单一生物识别。

作为一种平衡安全与便捷的认证手段,特别是随着近年来金融科技的兴起,它为金融管理和金融服务提供了足够的安全保障和优秀的用户体验,愈发成为金融企业一项”必备技能”。其中又以指纹、人脸、虹膜、静脉、声纹为当下主流。

浅析主流生物识别技术在金融领域的应用

人脸识别:应用广泛

随着时代的发展,金融市场场景化应用愈加多样化和复杂化,单纯的金融网点已不能满足客户需求,提供随时随地、随心随需的金融服务才能立于不败之地。为实现降本增效,新兴互联网金融机构与传统金融机构纷纷布局人脸识别技术,以保障在多种金融服务渠道下,精准、快捷实现用户身份认证,提升业务办理的安全性、时效性。

目前,人脸识别技术已应用于账户注册、远程开户、刷脸支付、贷款等业务中,而这些业务的办理,大都需要实名认证。在实名认证方面,人工肉眼判断、短信验证、绑定银行卡等传统认证手段存在准确率不高、客户体验较差、成本高等问题。人脸识别技术的运用,无疑是一场及时雨。

移动互联网和人脸识别等新技术的应用,使金融服务自然融入用户的经济生态圈和生活圈,但应当警惕的一点是,在虚拟世界两端,如何有效解决照片、视频等防伪性问题还存在一定难度,央视就曾曝光人脸识别安全漏洞,提醒广大用户注意防范,国家市场监管总局也指出搭载人脸识别功能的智能门锁存在较高的安全隐患。

人脸识别算法中有三个重要的参数,即拒真率、和认假率、识别率。人脸识别技术相关企业不断将算法迭代升级,其目的在于保证识别率更快的情况下,追求拒真率、误判率不变或是安全系数更高。相信随着提高人脸识别安全性与准确性的技术的日益成熟,人脸识别将在金融行业发挥出更大的作用。

指纹识别:技术成熟

当下人脸识别火爆,对比之下,指纹识别则稍显黯然。指纹识别技术早在90年代大规模进军金融行业,经过多年积淀,已十分成熟。通过登录搭载了指纹识别技术的操作系统,可以更精准的确认操作人员身份,避免出现滥授权、乱授权等现象,减少被入侵的风险,即使出现事故也可以进行责任追溯。

目前金融机构基本以人脸联网核查进行人证合一核验,基于加入指纹信息的新一代身份证,可将用户现场采集的指纹信息与身份证内已存的指纹信息进行比对,确保持证人身份,还可可用于用户远程身份核查、开户时身份认证等。除银行操作系统外,手机等移动终端也普遍搭载了指纹模块,用户可通过手机网上银行进行业务办理。

指纹识别技术的弱点在于使用指纹时会在采集设备上留下印痕,容易被复制;某些特殊群体的指纹特征少,难成像;对手指的湿度和清洁度有要求,指纹磨损也无法识别。

虹膜识别与指静脉识别:颇具潜力

虹膜识别与指静脉识别这两项技术作为后起之秀,具有较高的识别精度、可扩展性与安全性,但因其成本较高、不够便利而未能广泛应用于金融领域。目前虹膜识别主要应用于门禁管理、押运管理等高安全要求级别的场景,指静脉识别技术也已在部分银行自助设备中得到运用。

近年来,虹膜识别与指纹识别相关技术不断发展与普及,用户接受性也随之提升,不少手机厂商也致力于将虹膜识别技术加入移动设备中,以提供更安全的加密保障。因此,这两项技术的潜力不可小觑。

声纹识别:承载首个标准

声纹识别就是把声信号转换成电信号,再用计算机进行识别,也称为说话人识别,主要分两类,分别是说话人辨认和说话人确认。不同应用会使用不同的声纹识别技术,如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术,而银行交易时则需要确认技术。

在实际金融应用中,鉴于密码的安全性不高,可以用声纹识别技术对电话银行、远程炒股等业务中的用户身份进行确认,为了提供安全性,还可以采取一些其他措施,如密码和声纹双保险,如随机提示文本用文本相关的声纹识别技术进行身份确认(随机提示文本保证无法用事先录好的音去假冒),甚至可以把交易时的声音录下来以备查询。

2018年10月,中国人民银行正式发布《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范》金融行业标准,这意味着声纹识别技术得到金融监管部门的认可,声纹识别技术进入移动金融领域有了监管标准。值得关注的是,这也是我国首个生物特征识别安全应用技术标准。

结语

:近年来,金融与科技的深度融合不断加速。在不同的应用场景下,需要的生物识别技术也不尽相同。单一的生物识别难以满足未来多样化的需求,多模态生物识别或将成为金融科技未来趋势。

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