刷臉取款時代來臨 十張圖了解2021年中國3D人臉識別技術在金融行業應用與發展前景

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20 夏才艷 ? 2021-04-07 09:00:12  來源:前瞻產業研究院 E3450G0

廣州開始鋪開“刷臉取款”,從4月1日起廣州市內的大型銀行網點,基本可以實現“刷臉取款"。銀行表示,客戶首次使用刷臉功能,可通過ATM機、柜面和手機銀行開通,后續也可通過柜面和手機銀行關閉。近幾年我國3D人臉識別技術的應用領域愈發廣泛,極大的提高的社會運行的效率。

我國人工智能產業發展快速

2010年以來,隨著我國人工智能產業的快速發展,計算機視覺技術產業化進程在我國加速發展,商湯科技、曠視科技等計算機視覺相關企業相繼成立,進一步促進我國計算機視覺行業的健康發展。2017年,iPhone X問世,開啟了手機3D人臉識別元年,引發了眾多手機廠商紛紛效仿。

圖表1:中國3D人臉識別行業發展歷程

2018年8月,國際調研機構Gen Market Insights發布《全球人臉識別設備市場研究報告》稱,2017年,中國面部識別產值占全世界29.29%的市場份額,2023年預計將達到44.59%。在2017年蘋果X問世前,中國3D人臉識別的應用滲透率較低,隨后由于技術的不斷更迭而上升。

目前3D人臉識別主要應用于安防,而其中門禁考勤和智能鎖的滲透率不足10%。同時考慮到2020年“非接觸經濟”的崛起,前瞻初步估計2020年中國3D人臉識別的滲透率達到15%,2020年中國3D人臉識別的市場規模為17億元左右。

圖表2:2017-2020年我國3D人臉識別市場規模及滲透率測算(單位:億元,%)

3D人臉識別發展加快一方面來自于我國智能化社會建設的發展需求,另一方面來自于人臉識別技術的快速發展。尤其是近年來人工智能化的浪潮下,人臉識別行業受到了資本的青睞,為人臉識別技術的發展提供了重大機遇。

截至2020年底,我國3D人臉識別相關專利共有1387件。2011-2019年,中國3D人臉識別專利申請量呈快速上升的趨勢,2019年最高申請量達318件。2020年,我國生物識別技術技術專利申請數量有所減少,為199件。

圖表3:2011-2020年3D人臉識別專利申請量情況(單位:件,%)

近年來我國人臉識別技術在金融領域被廣泛應用

根據南方都市報個人信息保護研究中心于2020年6月發布的《人臉識別應用公眾調研報告》,在10大類場景中,最普及的場景是支付轉賬,67.2%受訪者表示遇到過。

除此之外,解鎖解密(54.1%)、交通安檢(49.6%)、實名登記(47.68%)、開戶銷戶(45.26%)、門禁考勤(43.33%)也較為普及,均有四成以上受訪者在相關場景中遇到過人臉識別應用。

圖表4:2020年中國人臉識別主要應用場景(單位:%)

目前,3D人臉識別在金融領域應用場景,包括遠程在線開戶、在線支付認證、柜臺身份驗證、移動身份驗證(手持終端用戶移動信貸、移動保險、物流貴重物品實名制)、自主發卡機等。其中,自主終端發卡和遠程開戶是金融最先發展起來的應用場景。

圖表5:3D人臉識別技術在金融領域的應用場景

3D人臉識別在金融系統的應用中,終端安全(支持活體檢測)是目前主要的應用方向。根據銀行卡檢測中心(BCTC)官網數據顯示,截至2021年2月23日,共有224個項目通過人臉識別產品的BCTC檢測,其中終端安全(支持活體檢測)數量為114個,占比51%。

圖表6:人臉識別產品的BTCT檢測類型(單位:個)

因為3D人臉識別技術在金融領域的應用主要包括遠程開戶、在線支付認證、柜臺身份驗證、自助發卡機等,其主要應用行業包括銀行、證券機構、第三方支付、P2P網絡借貸等機構。

目前各大銀行已經將3D人臉識別技術應用在其服務當中,包括平安銀行、招商銀行、民生銀行、光大銀行、中信銀行、北京銀行、浦發銀行等。

圖表7:3D人臉識別技術在銀行領域的應用

在其他證券機構、第三方支付、P2P網絡借貸等機構有,支付寶、微信、積木盒子、江蘇銀行、小米金融、宜人貸、微眾銀行、平安易貸等。

圖表8:3D人臉識別技術在其他金融領域的應用

云從科技的人臉檢測正確率達到95.59%

目前我國排名前列的人臉識別在金融行業應用的企業主要有云從科技、曠視科技等專門成立從事人臉識別技術研發應用的創業型公司,同時還有互聯網巨頭騰訊、阿里、百度以投資或自有研發團隊的形式進入人臉識別領域。

在不同應用領域,人臉識別行業品牌的知名度不一樣。人臉識別市場大部分份額為B端領域,包括政府和企業消費者,同時C端領域也正快速發展起來,B端領域與C端領域在人臉識別技術上的要求不同,其中B端領域的政府部門一般希望人臉識別技術應用在智能金融領域,應用場景復雜,對準確性的要求較高;C端領域的個人消費者應用場景復雜性低,但對消費體驗要求較高。

圖表9:中國人臉識別行業在金融領域應用品牌競爭情況

FDDB是國際上公認的非常權威的人臉檢測數據庫,它包含了從各個不同的自然場景和面部姿態條件下拍攝到的2845張人臉照片,這些照片共含有5171個人臉圖像,并且每一個人臉圖像均有著固定的坐標位置。FDDB人臉圖像數據庫主要是用于評估企業的人臉檢測技術。

2020年FDDB檢測結果顯示,云從科技的人臉檢測正確率達到95.59%;騰訊優圖的人臉檢測正確率達到了57.97%;曠視科技人臉檢測正確率達到85.34%。

圖表10:2020年中國人臉識別行業FDDB數據集檢驗結果(代表性企業)

3D人臉識別金融應用中的發展

2016年11月,央行發布的《中國人民銀行關于落實個人銀行賬戶分類管理制度的通知》也明確指出,有條件的銀行,可以通過視頻或者人臉識別等安全有效的技術手段作為輔助核實個人身份信息的方式。因此,在市場的強勁需求及眾多資本力量的推動下,人臉識別技術將會成為未來互聯網金融行業的標配,為互聯網身份認證的可靠性提供有力保障。

刷臉支付、人臉識別ATM機、券商遠程開戶、銀行遠程開戶等人臉識別技術在金融領域的應用,表明人臉識別技術在金融領域受到前所未有的關注,金融和互聯網巨頭紛紛加碼人臉識別,預計人臉識別技術在金融領域的應用將呈現爆發式增長,產業化進程將大幅提速。

未來3D人臉識別市場將出現“合作與競爭”的局面。對于國內外的云服務和人工智能巨頭,如亞馬遜、微軟、阿里、騰訊、商湯科技、曠視科技等企業,將圍繞各自應用,與設備商、系統集成商、獨立軟件開發商等聯合,為政府,醫院等垂直領域提供一站式服務,共同打造基于服務平臺的生態系統。

更多數據可參考前瞻產業研究院《中國3D人臉識別行業市場前瞻與投資規劃分析報告》,同時前瞻產業研究院提供產業大數據、產業規劃、產業申報、產業園區規劃、產業招商引資、IPO募投可研等解決方案。

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