支付宝、微信支付、银联等先后入局“刷脸”支付，并进行了市场推广。但由于安全的不确定性，目前“刷脸”支付的使用率较低。未来行业要走向大规模应用，还需要加强防伪攻击检测等关键技术的研发，通过深度学习算法训练模型提高活体检测、防伪抗攻击的准确率尤为重要。

　　不带钱包出门，用手机“买买买”已不再是什么新鲜事，但技术的不断更迭仍会给人更多“意想不到”，以后出门消费可能连手机都不用掏了。近日，在支付宝开放日上海站上，支付宝宣布推出一款“刷脸”支付产品——“蜻蜓”，据悉，这款产品能直接将“刷脸”支付的接入成本降低80%。但需要注意的是，“刷脸”支付产品能否最大限度地消除用户对账户资金安全与隐私泄露问题的担忧，未来会不会成为主流的支付方式，还有待观察。

　　市场布局提速

　　“收钱码大大推动了移动支付的普及，‘蜻蜓’这款支付产品的使命是让‘刷脸’支付像收钱码一样，走进每一个普通的小店。”支付宝IoT事业部总经理钟繇表示，支付宝正在探索推广，将其应用到更多的大型商超、小店铺，甚至菜市场等支付环境中。

　　据钟繇介绍，新产品的体积只有原来自助“刷脸”机器的十分之一，即插即用，也不用改造商家ERP系统。同时，它在“刷脸”技术上更为先进：采用了3D结构光摄像头，更快更准；升级了智能引擎，在熟悉的环境下，用户无需输入手机号码即可完成付款。

　　除了支付宝外，微信支付、银联也已先后入局“刷脸”支付，并进行了市场推广。2017年8月，苏宁的全国首家无人店“苏宁体育Biu”在南京开业，采用了“刷脸”支付的技术；京东线下的京东之家体验店已经开始内测“刷脸”支付功能；2017年12月微信“刷脸”支付首次与大众见面，此后逐步开始商场试点。目前包括深圳家乐福、南京苏果超市和金鹰超市等零售商户，均上线了微信“刷脸”支付终端。2018年11月，微信联手天虹股份打造了一家智慧零售店，“刷脸”支付成功落地商超。

　　各家银行也有相关的支付创新业务，建行、农行的部分网点早在2017年便推出“刷脸取款”业务，但目前“刷脸取款”的使用率仍然较低。

　　风险与挑战不少

　　“刷脸”支付是创新，但目前安全性还亟待提高。优唯视股份有限公司副总经理张少奎表示，“刷脸”支付确实解决了一些市场痛点。比如，在客户端，解决了忘带手机、手机没电、忘记密码等窘迫情况下的支付问题；在商户端，降低了人力成本，提高了一定的支付效率。

　　“但‘蜻蜓’的3D结构光识别，在提高安全性的同时，也对设备有了更高的要求，相比于支付码和2D人脸识别，商家需要投入的成本更高，需要承担的风险更大。”张少奎说。

　　据介绍，生物识别技术在互联网金融领域主要存在两方面的挑战，首先是技术问题，其次是生物信息的管理问题，甚至还面临着信息数据被窃取和过度采集的风险。就安全系数最高的虹膜识别而言，很多用户和科技公司都认为虹膜识别安全性很高，但仍出现了虹膜识别被破解的现象。

　　支付方式的多样化，应用场景进一步扩展，多种支付模式的加速落地，在为支付行业营造了一个公平、公正的环境的同时，也加剧了市场竞争。同时，多种支付方式也存在着诸多风险。如支付公司违规乱象频发，支付市场过于集中带来同质化问题等。此外，支付方式还有伦理道德的试探，以“刷脸”支付为例，除去技术问题本身，生物信息的管理问题也存在诸多风险。比如，面相特征相似的人群，例如双胞胎，其错误率就较高。除去技术本身的风险，“刷脸”识别还面临着个人信息数据被窃取和过度采集的风险。

　　加强关键技术研发

　　中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉表示，整个支付行业面临大洗牌和严监管。尤其是加强法律法规研究，加强关键技术研发和安全体系研究显得越来越重要。

　　与指纹、虹膜等生物特征比起来，人脸相对缺乏私密性，如果要在金融领域被应用的话，最难克服也是必须克服的就是要有很强的鉴伪能力。“这些问题会导致人们对于金融安全产生疑虑，所以目前刷脸支付还只是被应用于低风险领域，在高风险领域尚未铺开。”张少奎表示，未来要走向大规模应用，要加强防伪攻击检测技术的保障。通过深度学习算法训练模型提高活体检测、防伪抗攻击的准确率尤为重要。

　　麻袋研究院行业研究员苏筱芮认为，“刷脸”支付主要解决了用户识别问题，但仍有一定的差错率存在，而这些差错率导致的金融安全问题，导致各方仍存有较多疑虑。苏筱芮建议，要注重建立严格的内控制度，对用户的隐私资料进行安全加密。此外，要将选择权交给用户，对心理上不接受“刷脸”支付的用户不强求，对愿意“刷脸”但有心理包袱的用户，也可以考虑用“组合验证”等方式提升支付安全等级。

　　（付丽丽 崔启斌）