WiMi微美全息AI視覺掃臉突起，雲從科技AI革新銀行風控系統

　　人臉識别作為生物特征識别技術的重要分支，具有較為明顯的比較優勢，能夠在信息安全、社會安防等方面發揮出巨大作用，受到了資本的追捧，我國互聯網創新企業、傳統安防企業、互聯網巨頭等紛紛開展人臉識别技術研發和産品研制，在人臉識别領域掀起競争風暴。目前，人臉識别技術規模為23.91億美元。整體來看，人臉識别技術行業市場規模不斷擴大，增速處于高速增長區間。預計未來人臉識别技術将不斷發展，其市場規模還會不斷增長。

　　目前，人臉識别技術廣泛應用于金融、安防反恐、教育、社交娛樂、設備、門禁/考勤、交通、智能商業等領域。而3D人臉識别技術得益于其優異的性能情況，逐漸在下遊市場廣泛應用。

　　目前，國内的人臉識别技術已經相對發展成熟，該技術越來越多的被推廣到安防領域，延伸出考勤機、門禁機等多種産品，産品系列達20多種類型，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務及安全防務等領域，人臉識别的全面應用時代已經到來。

　　起初，人臉識别技術僅限于2D識别，但由于2D人臉識别容易受到姿态、光照、表情等因素影響，識别率不夠理想，因此3D人臉識别應運而生。相比較而言，3D人臉識别技術不僅識别率高，且在使用方便性上也遠遠高于2D人臉識别。2018年，3D人臉識别技術已達51%，預計未來3D技術将一步深入滲透應用市場。AI人工智能概念的廣為流傳，人臉識别技術的創新和應用，逐漸形成了一種知行合一、良性的社會氛圍和社會價值，而這種價值正在不斷地引領科技領域的深度發展方向。

　　微美全息WIMI專注于計算機視覺全息雲服務。微美全息覆蓋從全息計算機視覺AI合成、全息視覺呈現、全息互動軟件開發、全息AR線上及線下廣告投放、全息ARSDK支付、5G全息通訊軟件開發、全息人臉識别開發、全息AI換臉開發等全息AR技術的多個環節，是一家全息雲綜合技術方案提供商。其商業應用場景主要聚集在家用娛樂、光場影院、演藝系統、商業發布系統及廣告展示系統等五大專業領域。

　　全息3D人臉識别軟件的開發基于微美的全息成像特征成像檢測和識别技術、模闆匹配全息成像檢測技術，以及基于深度學習和訓練的視頻處理和識别技術。傳統的2D面部識别技術是一種基于面部特征的識别技術，它從面部圖像或面部視頻流中捕獲信息，并自動檢測和跟蹤目标面部;微美的全息3D面部識别技術是全息成像捕捉和3D肖像的結合的識别技術。微美專注于軟件技術的開發和應用，并擁有AI、機器識别技術、機器學習、模型理論和視頻成像處理技術。全息3D面部識别技術是一種利用結構光和紅外光的集合技術，所收集的特征點可以超過30,000點;傳統2D面部識别技術的收集特征點不到1000點。并且3D技術受到周圍環境的影響較小，有望克服傳統2D面部識别技術中發現的如光線、姿勢、遮擋、動态識别和面部表情等許多問題。

　　全息面部變化技術基于全息3D圖層替換技術，包括基于AI的圖像識别和動态融合處理技術，實時跟蹤圖像以及用其他面部替換面部。該技術取代視頻幀中的人臉，合成視頻并添加原始音頻。微美已經在全息AR插件廣告應用中驗證了這些技術模塊，并将繼續開發和升級這些技術模塊。微美相信這項技術将為名人廣告，電影發行和直播視頻流等應用帶來新的業務增長。

　　不久前，人工智能換臉app ZAO爆紅，之後卻因用戶數據風險等問題被下架整改，一時間引發了衆人對于人臉識别、數據安全、監管問題的諸多探讨。依靠人工智能技術和所掌握的先進的視覺技術，微美全息、雲從科技等科技企業試圖提供軟硬件一體化和AI系統化的解決方案，背後則是AI商業化和加速變現的包袱。

　　人臉識别技術已經進入了大規模應用，個人數據的隐私問題也得到越來越多關注，針對隐私保護、躲避和攻擊人臉識别系統的研究也陸續出現。科技對于金融業的重塑比我們預料中快得多。特别是在亟需人工智能幫助的銀行業的風控端，該領域人工智能第一大供應商——雲從科技，為了“改變銀行”，把“授人以漁”的深入服務，做到了淋漓盡緻。

　　雲從緻力于使用自己獨有的AI工程學方法，解決風控行業缺少标準的風控建模流程，導緻的不同金融機構産出的風控模型不相同的問題，保證風控模型的一緻性和可複現性。

　　例如，智能風控代替傳統的風控模式，可以從多個角度構建用戶畫像，為信用卡貸款流程提供風控和授信、精準營銷獲客。雲從緻力于獲得全流程的小微企業現金流入流出概覽，全面的數據會帶來更好的信貸決策，進行橫向的行業分析和比較，并提供個性化的解決方案。

　　雲從科技從17年-18年，先後與大型快遞服務商、電信運營商、稅務服務商、購物ERP廠商、地方政府等建有聯合實驗室，在實驗室内，雲從探索出各類數據模型在風險控制領域的應用，引入大數據可有效提高屬地客戶的審批效率，增加風控手段。

　　建設反欺詐統一管理平台。反欺詐統一管理平台包含前端生物識别平台+政務特征數據平台+第三方數據反欺詐雲，前端生物識别平台用于确認貸款申請者真實身份生物驗證，平台集合了人臉識别、指紋識别、聲紋識别、指靜脈識别等市面上所有生物特征識别的管理，在貸款申請環節入口環節上給予了最有力的法律及反欺詐支持，有利于留存用戶圖像等信息，打通生物特征、身份信息、數據信息不對稱的壁壘;

　　優化風控模型。行内單純依靠采集信息和征信信息的數據模型已經很難滿足風控的需要，有效的數據資源擴展引入，尤其是政務數據和優質的第三方數據，可以幫助風控模型實現從客戶準入到貸後管理的全鍊條風控在質量上實現超線性提升。

　　事實上，技術從來都是一把“雙刃劍”。不得不承認，近幾年由于深度學習技術的普及，面部識别的準确率得以明顯改善。但如何讓技術的進步，在監管的框架下更好地服務人類和社會經濟的發展，是決策者需要思考，且難以逃避的。

　　随着人臉識别技術不斷成熟和計算機、光學成像等相關技術高速發展，曾經認為遙不可及的人臉識别技術已經在我們日常生活中大有無處不在的趨勢。人臉識别在2019年已成為全球在視頻智能應用技術的主流，不少機場及車站也大量采用人臉識别通關檢查系統，讓人臉識别技術受到各行業的高度關注。據MarketsandMarkets預估，人臉識别全球市場産值将從2017年的40.5億美元，成長至2020年的77.6億美元，可以預期市場的快速成長将帶動并加速各種行業在人臉識别的應用發展。

　　人臉識别作為生物識别領域中最自然、最可靠的技術，在中國這樣一個具有世界第一龐大人口基數的發展中國家擁有非凡的地位。人臉識别應用的發展潛力在現階段的中國體現得尤其重要，巨大的人口基數，以及越來越頻繁的流動性，如何充分利用信息技術進行有效的身份認證，一直是業内持續關注的焦點。