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2016年是生物特征識別技術在金融領域開啟“實用化”的元年，金融機構開始向用戶大規模投放智能識別應用。以美國四大銀行為例，美國銀行和大通銀行從今年開始全面支持“指紋認證”功能，用戶可以通過掃描指紋登錄這兩家銀行的移動端應用。與此同時，富國銀行在美國大力推行“眼紋認證”，用戶經手機核對過眼紋后，登錄銀行賬戶。為富國銀行提供這項技術的供應商是前不久被螞蟻金服收購的美國生物識別技術公司“EyeVerify”，據不完全統計，在美國已有30多家地方銀行和信用合作社相繼采用了這種“眼紋認證”。相比前三家銀行，花旗銀行則是將生物特征識別應用拓展到了國際市場，今年已經陸續在中國臺灣、新加坡、澳大利亞推出了“語音認證”服務，用戶通過電話與客服簡單交流后，系統會快速核對客戶身份。據悉，花旗銀行的短期目標是在2017年完成對亞太地區12個零售銀行市場的語音認證服務覆蓋(參見下圖)。在金融領域，類似上述四家銀行的舉動可謂應接不暇，大大小小的金融機構都在躍躍欲試。除了美國銀行巨頭，巴克萊、渣打和匯豐銀行在今年也不約而同地推出了各自的生物特征認證服務。為了充分理解這個趨勢背后所帶來的影響，下面我們來看一看：為什麼金融領域會在這一年進入一個智能識別應用的爆發年?生物特征識別彌補了傳統身份鑒定的缺陷其實，生物特征識別在很早的時候就被人們所采用了，合約需要“簽字畫押”就是最原始的表現形式，但是這種方法靠的是肉眼比對真偽，效果和效率上都差強人意，所以“簽字畫押”更多成為了一種心理層面的約束。而計算機、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段的出現，讓基于生物特征識別的應用在效果和效率上大幅提升，現如今行業已經踏入了“智能識別時代”。在“智能識別”出現以前，傳統身份鑒定主要依靠兩種方式：第一種是通過鑒定用戶自己設置的密碼內容，比如文字密碼、數字密碼、圖形密碼;第二種是通過鑒定含有用戶身份信息的實體物件，比如智能身份證、銀行U盾、智能門卡。這兩種方式雖然給我們帶來了極大的便利，但是它們的缺點也很明顯：密碼容易遺忘，含有身份信息的設備容易被偽造或被盜，這個時候生物特征識別恰恰彌補了傳統身份鑒定的缺陷。生物特征識別具有不易遺忘和不易偽造的優點，它利用人體固有特征進行身份鑒定，這些“固有特征”可以分為兩種：一種是“生理特征”，又稱為“靜態特征”，比如我們每個人與生俱來的指紋、臉紋、眼紋等等;第二種是“行為特征”，又稱為“動態特征”，比如我們的筆跡、聲音、步態等，雖然這些特征受后天影響較大，但是我們每個人的行為特征和其他人都不一樣。生物特征識別的優勢是顯而易見的，但由于這類型識別設備的成本過高，所以在早期主要為政府部門所用。比如，美國入境關口采集來訪者的指紋，從而鑒定他們與簽證申請者的身份是否吻合。商業領域的使用也主要集中在企業內部驗證員工身份，醫院鑒定患者身份等方面。而隨著該技術準確度的提升，硬件成本的下降以及智能手機的大量普及，生物特征識別在大眾市場推廣已具備足夠的條件。大眾市場發展的推力：準確度+低成本+智能手機生物特征識別技術的研發從上個世紀60年代末就已經開始了。1969年，美國聯邦調查局開始推動指紋自動認證流程，隨后的40多年，生物特征識別技術研發從未間斷過，每隔一段時間都有重大突破。根據2014年美國國家標準技術研究所對多項生物特征識別的技術測評，其中指紋識別、人臉識別和虹膜識別的最優算法在百萬級數據庫中的準確率都超過了90%。各種生物特征識別算法的1比N鑒別性能得到進一步提升，在數百萬人中查找一個人將不再是大海撈針。生物特征識別準確度進步的步伐有多大呢?舉一個發生在15年前的例子：2001年1月，在美國佛羅里達州舉辦的“超級碗”橄欖球決賽上，警方首次采用了臉部識別技術，目的是為了分辨觀眾中有沒有混入通緝犯。然而，最后的監測結果是一個真正的通緝犯都沒有抓到，反而把很多無辜觀眾誤判成了違法分子。在當時，臉部識別技術遠遠達不到大眾普及的要求。2001年以后，互聯網技術迅猛發展，尤其是大數據計算和云技術給生物特征識別提供了更多更好的手段和技巧，為科技大力發展奠定了堅實的基礎。經過15年的積累和嘗試，才有了例如今年萬事達(Mastercard)在歐洲12個國家推出的“刷臉支付”功能，用戶可以通過臉部和指紋識別來簡化網上購物流程。而另一個重要推動力來自于智能手機的普及，智能手機讓生物特征識別進入家家戶戶，蘋果公司在這方面功不可沒。2013年蘋果iPhone5S手機首次推出了“TouchID”指紋識別技術，2015年蘋果iPhone6推出了第二代“TouchID”，用戶體驗進一步提升，識別速度更快，使用起來也更加方便。結合TouchID的產品有蘋果支付、應用內付費等，三星和谷歌也相繼效仿蘋果的做法，把指紋識別功能植入到手機里，這就大大方便了美國銀行和大通銀行等金融機構在手機上推出指紋登錄賬戶的服務功能。在金融領域的應用：2大功能+3個場景生物特征識別在運用過程中可以起到兩大功能：第一種功能是“身份認證(Verification)”，將用戶和自己的生物特征一對一比對，從而認證用戶是否是其本人;第二種功能是“身份鑒定(Identification)”，將用戶和數據庫中所有生物特征比對，查詢和鑒定用戶的身份。這兩種功能在金融領域都有廣泛運用空間，具體可以運用在三個場景：(1)銀行支行機構;(2)ATM自動提款機;(3)網上銀行業務。在銀行支行機構方面，今年美國金融服務技術供應商Fiserv和日本富士通(Fujitsu)合作推出了一款掌紋識別設備，銀行客戶進入支行辦理業務的時候，可以在這款掌紋識別設備上驗證和鑒定自己的身份。在自動取款機方面，日本對生物特征識別的運用比其他國家普及更早，很多ATM機目前已經配備指紋識別功能，但仍需輸入用戶的密碼和銀行卡號。不過，從今年3月開始，日本永旺銀行(AeonBank)的ATM機將僅憑指紋即可進行存款、取現和轉賬等交易。在網上銀行方面，今年匯豐銀行和昔日語音識別公司的巨頭Nuance合作，在匯豐旗下子銀行FirstDirect引入語音識別服務，使用時客戶將錄入自己的聲波紋，一旦完成注冊，語音認證將取代密碼或指紋認證。FirstDirect在成立之初是以電話銀行定位的，年內它將為全部1500萬個客戶實現語音識別服務(參見下圖)。生物特征識別的隱患：安全+隱私隨著生物特征識別應用的不斷普及，人們對安全和隱私問題的關注也會越來越高。因為生物特征的唯一性和不可更改性，個人敏感信息一旦被竊取，將會造成不可預估的嚴重后果，而這種危險主要存在于數據的傳送和存儲環節。2015年6月，美國人事管理局(OPM)的數據遭遇了一次大洗劫，2150萬人的敏感信息被泄露，560萬個指紋記錄被盜。信用卡的密碼在被泄露后可以撤銷或者重新設置，但是生物特征卻不能被替換。針對這個缺陷，目前行業應對的一種信息保護方案是“特征變化+可撤銷生物特征模板”，生物特征被錄用后以“特征變化”的格式存儲在系統里，即便被竊取后也無法還原最初形態(參見下圖)。一旦發現泄露事件，系統可以直接撤銷被盜模板，并對同一個生物特征重新發放新模板。保護生物特征數據在傳送中的安全，避免遭遇像“中間人攻擊”等身份竊取行為，目前行業還采用了“生物特征加密系統”。傳統的生物特征識別系統采用細節點作為識別特征。不過，由于傳統系統不采用任何加密措施，如果中間遭到攔截，不法分子可以直接從指紋細節中恢復出原始生物特征圖像，為了應對這個問題，“生物特征加密系統”誕生了。生物特征加密系統的理論基礎來自于現代互聯網加密技術，生物特征加密技術是一個把密鑰和生物特征安全地綁定在一起的過程，使得密鑰和生物特征本身都不能從系統存儲的模板中獲取到，當且，僅當活體生物特征提交給系統時，密鑰才會重新生成。為了進一步保障安全性，行業中還經常采用的方式是增加生物特征的復雜度，比如“多特征采集”和“多因素考量”。日本富士通公司采用的就是“多特征采集”，它的智能識別設備同時錄用指紋和掌紋兩項特征;而美國西點軍校的研究院正在研發一種“多因素考量”識別系統，系統會分析用戶打字時的節奏、力度和錯別字發生率等多個因素來核實用戶的身份。需要提醒的是，目前沒有一種防護方式是萬無一失的，在具體應用時要注意應用的場合和具體需求，搭配適當的安全保護措施。不過，信息保護措施越復雜，用戶體驗就會越差，所以應用開發者永遠要在優化用戶體驗和最大化保護隱私中找到一個平衡點。探究未來發展方向：多元化+規范化目前大眾市場推廣的智能識別應用以指紋和聲紋為主，這兩項技術在過去30多年積累了足夠多的“實戰”經驗，達到了大規模市場投放的要求，預計眼紋和臉部識別將會是下兩個興起的技術領域。除了上述四個成熟技術，行業內還有各式各樣的生物特征用于身份識別，比如人的心跳、鼻子形狀、耳朵形狀和走路步態等特征，這些技術有些已經擁有產品雛形，有些尚停留在研究院研發階段，相信在不久的未來，更多成熟的技術將會投放到大眾市場。現在生物特征識別并不能替代傳統身份鑒定，未來十年內也不可能取代所有業務場景，我們生活中的許多方面還是需要傳統方法(密碼和智能身份證等)。智能識別的作用在于與上述兩種傳統模式配合使用，把“我們知道的(例如密碼)”、“我們攜帶的(例如智能身份證)”和“我們擁有的(例如指紋)”相互結合，根據不同的應用場景推出最利于用戶使用的應用，提升效率和體驗(參見下圖)。在未來，生物特征識別行業還必須具備一個規范化的監管和運作環境，需要建立和明確責任制和第三方信任機構，這也是任何行業健康發展的必要條件。生物特征對于我們每一個人都非常重要，尤其是運用在金融這樣的重要領域，任何國家都會對這個行業格外重視，有些可能會分外謹慎，這不是一件壞事。智能識別技術將與智能理財機器人一起引領下一個“智能金融時代”，智能理財機器人將成為我們做決策時的金融助手，而智能識別技術會成為我們在支付和交易等多個環節的“金鑰匙”。免責聲明：本文僅代表作者個人觀點，與環球網無關。其原創性以及文中陳述文字和內容未經本站證實，對本文以及其中全部或者部分內容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾，請讀者僅作參考，并請自行核實相關內容。

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