刷脸支付系统搭建一套需要多少费用

用户身份识别是一切金融业务开展的前提和基础，互联网金融由于其非面对面的特性，在身份识别上也比传统金融业务更具挑战。如何精准而快速地识别“你是你”成为互联网金融必须跨过的第一道门槛。在安全可靠和用户体验方面，生物识别技术发挥了传统核身手段所无法比拟的优越性，正受到越来越多金融机构和金融科技公司的青睐。

在这一领域，中国已走在列——今年 2 月 21 日，蚂蚁金服“刷脸”支付被评为世界《麻省理工科技评论》（MITTechnology Review）2017年全球突破性技术。作为新兴事物，生物识别也引发了人们对于风险的担忧，尤其是将其应用于金融领域，更是提出了挑战。

如何确保金融级的精准度？如何在非面对面情况下确保生物特征来自于真人？如何保护用户生物特征不被泄露？能否回答这三个问题，决定了生物识别技术对金融究竟是机遇还是挑战。

追溯生物识别的起源，它与计算机几乎诞生于上世纪中叶。以人脸识别为例，早在上世纪60年代就已有相关算法研究。而后随着计算机技术和光学成像技术的快速发展，人脸识别技术愈发成熟——从人脸局部特征识别到全局特征提取，再到基于二维和三维模板做人脸建模的识别模型。

而近年来得益于深度学习的迅速发展，我们可以基于神经网络让机器模拟出人类大脑的学习过程，并通过卷积神经网络模型和海量的图片数据进行训练。这对于生物识别的成效显而易见，从以前的70%、80%的准确率提升至近两年的99.6%甚至99.7%，具备商用条件。

深度学习到底有什么作用呢？试想下，我们用肉眼识别“你是谁”的过程中（更的说是“你长得像我认识的那谁谁”的甄别过程）存在哪些困难？一是人脸的角度、光线、表情、年龄、化妆、遮挡、照片质量等会影响我们的判断；二是随着我们“交际圈”的扩大（即数据库样本增大），两个不同人长得像的概率会快速上升。

这两点对于从前不会思考的计算机而言是致命的，而深度学习则让计算机更聪明，能自己克服这些困难。

举例来说，我们的算法起初对于眼镜的识别，特别是黑框眼镜有很大几率识别不准确。当数据集累积到海量不同的镜框后，机器就能学习出到底什么样的镜框有什么样的影响，以及他们之间细微的差异，甚至我们后来还可以模拟出各种各样的镜框，如此可以确保对戴眼镜的人脸具有极高的识别率。

众所周知，通过深度学习，Alphago的棋技飞速提升，在短期内超越世界棋手。而生物识别领域，也借助深度学习的帮助打通“任督二脉”，未来将不断逼近的准确率。

至于云趣付的优势：

1、云趣付拥有市面上少有的0费率通道，解决了商户接受刷脸支付问题，解决了多行业的落地问题。

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