LinkFace想幫助金融機(jī)構(gòu)更高效地建立個(gè)人征信數(shù)據(jù)肖像

　　日益普遍的人臉識(shí)別因其便捷、高效、低成本等諸多好處也在逐漸進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)苛的金融行業(yè)，幫助解決其線(xiàn)上交易中風(fēng)控最核心的安全問(wèn)題，未來(lái)將成為互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)國(guó)內(nèi)眾多的金融機(jī)構(gòu)都開(kāi)始加大對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的重視和投入。然而對(duì)于金融領(lǐng)域的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別技術(shù)背后是金融賬戶(hù)安全性問(wèn)題，因此對(duì)技術(shù)提出了更高的要求。

　　計(jì)算機(jī)視覺(jué)初創(chuàng)企業(yè)LinkFace就看準(zhǔn)了這一大市場(chǎng)，LinkFace CEO黃碩告訴36氪，LinkFace和其他人臉識(shí)別企業(yè)相比，其核心優(yōu)勢(shì)在于三方面，超大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)、自研的先進(jìn)算法以及超級(jí)計(jì)算平臺(tái)。這三項(xiàng)核心優(yōu)勢(shì)讓LinkFace相比于其他做人臉識(shí)別的公司在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的識(shí)別效果要高出一到兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

　　黃碩還表示，雖然很多計(jì)算機(jī)視覺(jué)企業(yè)都看好人臉識(shí)別領(lǐng)域，但是大家專(zhuān)注的應(yīng)用行業(yè)并不相同。LinkFace專(zhuān)注金融垂直行業(yè)，利用團(tuán)隊(duì)成員以及股東在金融行業(yè)積累的經(jīng)驗(yàn)，把這一個(gè)行業(yè)做深做透。同時(shí)，在談到行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)這個(gè)話(huà)題時(shí)，黃碩也表示，人工智能可以應(yīng)用的行業(yè)很多，市場(chǎng)空間很大，希望大家更多是選擇把市場(chǎng)做大而不是爭(zhēng)搶同一塊蛋糕。

　　LinkFace現(xiàn)階段針對(duì)金融領(lǐng)域的產(chǎn)品主要是已經(jīng)上線(xiàn)的在線(xiàn)人臉身份認(rèn)證云服務(wù)，累計(jì)服務(wù)次數(shù)已經(jīng)超過(guò)了3億次，大大降低了金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)成本，主要應(yīng)用有人證對(duì)比、刷臉支付、遠(yuǎn)程開(kāi)戶(hù)、實(shí)名認(rèn)證和黑名單查詢(xún)等。LinkFace的人臉識(shí)別模型已經(jīng)進(jìn)行了超過(guò)1億張人臉圖像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，配合自主研發(fā)的人臉106關(guān)鍵點(diǎn)定位算法不斷進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，形成了新一代的人臉識(shí)別引擎。LinkFace的人臉識(shí)別技術(shù)在金融應(yīng)用中的錯(cuò)誤率已經(jīng)達(dá)到千萬(wàn)分之一的水平，超過(guò)同類(lèi)競(jìng)品大概2個(gè)數(shù)量級(jí)。黃碩告訴36氪，對(duì)于金融領(lǐng)域的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別技術(shù)背后是金融賬戶(hù)安全性問(wèn)題，識(shí)別的精度高是核心但不是全部，LinkFace基于深度學(xué)習(xí)的活體檢測(cè)技術(shù)還可以精準(zhǔn)區(qū)分真人和照片或視頻，對(duì)于試圖使用照片或視頻模仿人臉進(jìn)行驗(yàn)證的“黑客”行為，已經(jīng)能做到有效檢測(cè)，進(jìn)一步保障了安全性。黃碩表示在此前3億次人臉認(rèn)證系統(tǒng)調(diào)用中，已經(jīng)做到幫助客戶(hù)基本杜絕了盜刷問(wèn)題，并且攔截了1700萬(wàn)次非本人人臉盜刷的攻擊�，F(xiàn)階段已有京東金融、招商銀行、中國(guó)銀聯(lián)等公司使用了LinkFace的人臉識(shí)別服務(wù)。

　　除了在線(xiàn)人臉身份認(rèn)證服務(wù)外，LinkFace正在研發(fā)金融征信技術(shù)平臺(tái)。黃碩表示個(gè)人金融快速生長(zhǎng)產(chǎn)生了對(duì)信用信息的強(qiáng)烈需求，傳統(tǒng)金融征信時(shí)基于單人信息的征信方式，更多依賴(lài)于單人的過(guò)往數(shù)據(jù)，容易產(chǎn)生偏差。如果可以挖掘單體深度人際關(guān)系，使用他人的信用信息來(lái)輔助分析本人的信用，則將提升信用評(píng)價(jià)的精準(zhǔn)度。LinkFace通過(guò)2年的數(shù)據(jù)積累和數(shù)據(jù)合作，基于原創(chuàng)算法不斷訓(xùn)練得到了大數(shù)據(jù)深度分析模型，從而幫助金融機(jī)構(gòu)提供更精準(zhǔn)的信用評(píng)估服務(wù)。這項(xiàng)技術(shù)將降低線(xiàn)下盡調(diào)成本、提高放貸效率、降低風(fēng)險(xiǎn)率，未來(lái)將應(yīng)用于銀行信貸、互聯(lián)網(wǎng)金融信貸、互聯(lián)網(wǎng)融資、催收、反欺詐等領(lǐng)域。

　　黃碩稱(chēng)現(xiàn)階段LinkFace已經(jīng)擁有50家左右的金融客戶(hù)，主要通過(guò)用戶(hù)調(diào)用身份驗(yàn)證服務(wù)收費(fèi)來(lái)盈利，可以保證良好的現(xiàn)金流。之后會(huì)不斷擴(kuò)展風(fēng)控和征信業(yè)務(wù)，收費(fèi)方式也會(huì)依據(jù)不同的服務(wù)或合作方式進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。

　　LinkFace擁有龐大的深度學(xué)習(xí)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，300多位來(lái)自香港中文大學(xué)、香港科技大學(xué)、斯坦福大學(xué)、清華大學(xué)的全職研究員和80多位來(lái)自谷歌、微軟、百度、聯(lián)想的核心工程人員。LinkFace目前的CTO擁有14年的微軟亞洲研究院背景，還有2年在創(chuàng)業(yè)公司搭建技術(shù)團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)。