商汤科技拿下28亿巨额融资：人脸识别与欺诈团伙，正展开一场攻防大战_布谷新金融

今天，就在刚刚，专注于计算机视觉和深度学习的AI企业商汤科技，宣布完成4.1亿美元(约27.88亿元人民币)B轮融资，创下全球人工智能领域单轮融资最高纪录。

商汤科技4.1亿美元B轮融资包括B1、B2两轮。B1轮由著名私募公司鼎晖领投；B2轮由赛领资本领投，中金公司、基石资本、招商证券（香港）、华兴私募股权基金、晨兴资本、光际资本、尚珹投资、中平资本、东证资本、华融国际、东方国际、TCL资本、盈峰控股、著名投资人梁伯韬等近20家顶级投资机构、战略伙伴参投。

独角兽企业的浮现，是计算机视觉快速发展的缩影。

“人脸识别的精确度早已超过人工审核，达到千万级别”，曾经好莱坞谍战片中，充满神秘技术感的人脸识别技术，其实与我们并不遥远。

从2015年马云CeBIT上的刷脸支付、到普通APP刷脸注册、再到7月4日，上海警方利用人脸识别抓拍行人闯红灯……人脸识别早已悄无声息的飞入寻常百姓家，不再是“CIA”、“阿汤哥”们的专利。

如今，在消费金融刀剑碰撞的贷前信审，信贷平台引入人脸识别技术，在反欺诈阵前摩拳擦掌。

道路坎坷，上线仅两天，惨遭银行叫停

人脸识别，是计算机视觉的具体应用，“早在九几年理论基础就已经十分完善，但人脸识别真正发展也就在近几年”，有着将近两年经验的互金分析师Z先生表示。早前，人脸识别会在人脸面部选点，测量各点之间的距离，如瞳孔间距……依靠这种面部几何比例数据，来识别人的身份。

“这种几何学技术局限太大，人要是扭一扭、歪一歪，技术就没有办法准确识别了”，Z先生说到，“另外像光线、角度、微整容都会导致技术误判，这些问题得不到解决，人脸识别的精确度也只能停留在实验室”。

确实，人脸几何数据识别的体验不佳，让信贷平台对此敬而远之。“人脸识别确实能够降低信审成本，提高审核效率，但我们非常在意它的精准度和排错率”，当被问道是否将会使用人脸识别技术时，某助贷平台CEO向清流消费金融吐露出了忧虑，“我们宁愿多花费一些成本，也不希望因为技术不过关，造成坏账损失和客户流失”。

助贷平台对人脸识别的顾虑并非杞人忧天。2015年9月，招商银行与依图科技合作，在全国1500余家网点及1200台VTM机上安装依图科技的人脸识别技术，用户只需对准摄像头刷脸，无需银行卡，便可取款。

技术本该让生活美好，但知情人士向清流消费金融透露，该产品仅在招行上线两天，便因识别效果差，而惨遭招行叫停。清流消费金融尝试联系依图科技，试图确认该信息，但截至发稿前，依图科技并无回应。

技术革新，反欺诈阵线上的攻防战

鉴于面部几何识别的先天不足，目前计算机视觉公司普遍已采用机器学习技术，向模型输入大量图片，并对图片的属性标注，进而令算法模型能够自主对图片的属性归纳、分类。

“我们向模型输入了大约1亿张图片，用来训练它，目前模型已经完成了将近5亿次的认证、识别”，LinkfaceCEO黄硕向清流消费金融介绍到，“大量图片数据的输入、训练，才是人脸识别的核心要点”。据了解，目前Linkface人脸识别技术在金融场景中识别精准度，已达到99.7%。

国内人脸识别技术，主要来自香港中文大学汤晓鸥教授，商汤、face++、Linkface创始人，均为“汤派”。“一线人脸识别企业技术差距并不大，行业内的准确率普遍都已经达到千万级别，但是技术好不好关键在于面对攻击时的表现”。

即便技术理念从“人脸几何特征识别”升级为“人工智能识别”，但作为信审的第一道防线，人脸识别技术在反欺诈的阵地上，与欺诈团伙之间的攻防大战从未停歇。

起先，人脸识别专注人脸面部审核，确定“这个人是这个人”，即身份识别度；欺诈团伙在摄像头前放照片，伪装借款人欺诈；人脸识别公司升级防御措施，加入“摇摇头、张张嘴、眨眨眼”等活体检测，确定“这是个活人”；欺诈团伙再次迭代升级，利用3D建模，做出3D动态图形，动图模仿“摇摇头、张张嘴、眨眨眼”，甚至采用《碟中谍》里的人皮面具。

攻击手段层出不同，人脸识别技术面临考验。“人脸识别现在主要加入人脸的三维动态识别和面部微表情识别，来应对新出现的欺诈手段”，黄硕向清流消费金融解释道，“市面上的欺诈手段太多了，迫使我们也要快速迭代算法”。据了解，目前Linkface算法团队共有30人，团队每隔两三个星期就要对模型迭代更新，以应对欺诈团伙的新招数。

人脸识别服务是信贷机构与技术商对接API接口，技术商按识别次数收取服务费。据清流消费金融了解，根据查询场景及厂商用量的不同，在身份认证，活体检测上，人脸识别价格差别较大，单次查询，由几毛到一块多不等。“单价不高，但是未来使用量会非常大”，从业者对人脸识别在信贷市场上的应用，普遍比较乐观。

大数据风控，人脸识别的另一扇大门

身份认证、活体检测是人脸识别在贷前信审的传统应用，但大数据风控时代的来临，为计算机视觉识别打开新的大门。

利用社交软件上的分享图片，也能够实现反欺诈。人脸识别识别申请人社交图片，如朋友合照等，贷款申请人如果与行业黑名单用户同时出现，该申请人欺诈、违约风险概率较大，信贷平台就可以重点审查。

除了反欺诈，计算机视觉识别也在信审环节蠢蠢欲动。据清流消费金融了解，目前部分技算机视觉厂商，正在训练模型，接入借款申请人的微信、QQ、微博等社交账号，对其社交分享的图片信息进行识别、标注属性，形成用户标签。

“一个人在朋友圈经常晒冲浪、爬山、滑雪，他的标签就可以是：有钱、有时间、风险倾向型”，黄硕说到。而多家信贷平台的风控负责人都曾提及，“大数据风控需要的就是大量数据，只有更多的变量，在风控时，平台才能够更多的评估依据”。

利用社交图片反欺诈，形成变量标签，目前该技术仍在测试阶段，尚未商业化使用。就信贷领域来看，身份认证，活体检测仍然是人脸识别厂商的主要服务。

市场起劲，创新不足

“市场比较大，各厂商都在开发自己的领域，所以细分市场重合并不严重”，一位一线从业者直观感悟，“技术理念都已经十分成熟了，重要的是场景开发”。

清流消费金融了解，计算机视觉厂商都将信贷作为重要场景，纷纷推出相应垂直服务，而部分金融平台也已开始尝试，如PPmoney、金融钱包、借贷宝、融360、美利金融……节省信审成本，提高效率。

面对起风的市场，黄硕略显担忧，“国内计算机视觉厂商多数模仿，创新能力不足”。