提前綁定好銀行卡賬號，只要在機器前刷刷臉，連手機也不用帶就能完成支付。23日開幕的山東金博會上，銀聯展位的“人臉識別”支付吸引了不少觀眾駐足體驗。指紋、刷臉等生物支付手段從想法試水到成為支付主流，只用了區區幾年時間。然而作為一種新生事物，生物支付在個人隱私和支付安全等方面，也有不少爭議的聲音。

愚人節開的玩笑

幾年內就成真了

“雙11”的凌晨可以說是全年支付最集中的時刻。無論是阿里還是京東，互聯網巨頭們的支付系統，一定要經得起穩定性的考驗。

來自支付寶的數據顯示，指紋和刷臉支付今年首次成為“雙11”主流，通過生物信息完成支付的占比高達60.3%，相當于每10筆支付就有6筆是通過指紋、人臉等完成的，這標志著生物識別正逐漸替代密碼支付成為一大支付趨勢。

“生物支付”將人體固有的生物特征（如人臉、指紋、虹膜等）作為客戶身份信息，再與其銀行或第三方支付賬戶相關聯，理論上具有隨身性、唯一性、安全性的特點。2015年，支付寶首次將手機上的指紋識別支付用于“雙11”，并顯著縮短了支付時間——消費者輸入6位密碼平均需要3秒，而指紋支付則只需1秒。

高速的科技迭代，推動著金融科技的不斷推進，從刷臉支付的應用上就可見一斑。2013年的愚人節，支付寶官方微博對外發布了一個名為“空付”的宣傳片，短片中消費者對著鏡頭擺個鬼臉，系統通過人臉識別，就可以“支付成功”。

2015年的德國漢諾威IT博覽會上，馬云舉起手機，通過支付寶“掃臉”支付，購買了一款1948年的漢諾威紀念郵票，這是國內人臉識別技術應用到商業領域的首個產品雛形，也讓兩年前的那個玩笑成了真。按照當時的技術水平，在購物后的支付認證階段通過“掃臉”取代傳統密碼，能達到超過99%的識別率。

又過了兩年，2017年9月，支付寶在肯德基餐廳實現刷臉支付的全球首次正式商用。

作為“支付國家隊”的銀聯，在生物支付領域也沒有掉隊。與銀行共同推出的“人臉支付”正在逐步實現商用，持卡人在微信公眾號預先綁定頭像信息與支付賬戶信息，在終端機器前掃掃臉，便能自動識別出關聯賬戶實現“無感支付”。這種支付方式使客戶擺脫了移動支付場景對于手機的依賴，不帶手機也能刷臉完成支付。

刷臉支付也有漏洞

雙胞胎沒辦法識別

“雙11”支付高峰倒逼出的生物支付縮短了消費者的支付時間，提升了購物體驗。但是，支付行為畢竟與用戶資金直接相關，這對支付環境的安全性、識別技術的準確率、相應時間和安全性都提出了更高要求。

保證安全性是支付手段創新時要考慮的首要因素，生物支付在這方面并不能讓人完全放心。央視“3·15”晚會曾曝光過人臉識別在技術上的漏洞。主持人僅憑現場觀眾的一張照片，經過技術處理，就快速生成了與觀眾本人一模一樣的3D人臉模型；主持人套上觀眾的3D臉模，對準手機攝像頭，按照APP指示依次完成眨眼、轉頭、微笑等動作，成功騙過系統，順利完成了活體檢測認證。

為螞蟻金服提供人臉識別技術支持的廠家負責人曾表示，人臉識別并不是萬能的，比如一對長得很像的雙胞胎，或是整容前后判若兩人，身邊的親人都無法識別出來，那么人臉識別技術也很難奏效。遇到這種特殊情況時，支付機構往往會采取雙因子的方式增加準確性，比如加一層指紋或者密碼驗證；或者引入保險機構，對誤刷產生的客戶損失進行賠償。

未來生物識別技術

將與AI深層次結合

從保證準確性的角度來說，無論人臉識別、虹膜識別、聲紋識別哪種生物識別技術在今后成為主流，都必然會和人工智能進行更深層次的結合。人工智能可以很好地彌補劣勢、放大優勢。以人臉識別舉例，人工智能一方面可以通過學習來適應用戶戴眼鏡或者改變發型帶來的變化，另一方面去降低錯誤率，實現精準識別雙胞胎的細小差異。

雖然從實際應用的效果來看，暫時還未出現消費者使用生物支付發生資金損失的事件，但生物支付技術在推廣時還面臨著用戶隱私泄露的風險。面對這個問題，在研發推廣刷臉支付時，支付機構也有所考慮，人臉識別技術使用了特有的“脫敏”技術，在后臺將照片模糊處理成肉眼無法識別，只有計算機才能識別的圖像，從而保障用戶的隱私安全。

不過，隨著生物技術的發展，將要大量搜集諸如面部特征、指紋、虹膜等數據，而這些數據關系到老百姓的個人隱私，這些數據是否該交由支付機構存儲？未來的數據安全又如何得到保障？這些商業倫理問題也不能回避。

齊魯晚報·齊魯壹點記者 張頔

[責任編輯：楊凡、梁延菊]

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