ATM 無卡提款 數位金融 人臉辨識 指靜脈辨識 聲紋辨識 身份驗證

自動櫃員機服務進階刷臉 不可否認唯一性杜絕冒用

人臉辨識拓展金融市場 技術高下實測見分曉

2019-05-02
近幾年,銀行業的數位金融腳步非常快速,不少銀行均思考如何進一步提供更好的客戶服務,過往主要提供個人存提款服務的ATM(自動櫃員機),也因為著眼於使用體驗改善,在近年來興起一波生物辨識技術的應用潮。從指靜脈辨識、聲紋辨識,到近期熱門的人臉辨識,目的就是希望能夠實現無「卡」也能提款的生活應用情境。

 

受到數位化浪潮驅動,全球金融產業紛紛加速戰略布局,期盼應用新科技帶來更多的創新服務。過往主要提供個人存提款服務的ATM(自動櫃員機),近年來也因為著眼於使用體驗改善,興起一波生物辨識技術的應用潮。從指靜脈辨識、聲紋辨識,到近期熱門的人臉辨識,目的就是希望能夠實現無「卡」也能提款的生活應用情境。

NEC台灣專業解決方案事業群協理何彥明指出,生物辨識的目的主要是作為驗證之用,只是驗證方式並非採用傳統的帳號密碼驗證,而是以生物特徵來驗證是否為本人。由於以往的金融商品主要是以帳號管理為主,而且管理模式往往與本人脫鈎,例如非本人但具有帳密就可以取款等,因此一直存在著管理風險,而採用了生物辨識之後,因為生物辨識有不可否認的唯一性,這個問題便能迎刃而解。

「另一方面,藉由無卡提款的服務也能改善客戶體驗。」他提到,近幾年,銀行業前進數位金融的腳步非常快速,不少銀行均思考如何進一步提供更好的客戶服務,以往在銀行經常會遇到忘帶提款卡,轉而臨櫃辦理,而臨櫃後又常見因證件沒有攜帶齊全,致使無法提款的情況,為了加以改善,早期便運用動態密碼提供OTP網路轉帳,而後發展出藉由生物辨識的驗證機制,例如指靜脈辨識,近期則進一步透過人臉來進行辨識。

內建活體偵測防止不當冒用

長期致力於生物辨識技術研發,NEC投入生物辨識領域已有40年之久,從指紋辨識一路慢慢演進,發展出完整的生物辨識,包含指紋/掌紋、人臉辨識、虹膜、指靜脈、語音以及耳道聲音辨識,全球也累積了最多的使用客戶與建置經驗,尤其人臉辨識已在多國軍警單位使用。日前美國聯邦國土安全部委託美國國家標準與技術研究院(以下簡稱NIST)所實施的「靜止人臉影像廠商評比測試」中, NEC在全球各主要臉部辨識技術廠商中拔得頭籌,深獲肯定。

NEC提供活體偵測技術,能分辨被辨識者是否為真人。(資料來源:NEC)

而在台灣市場,NEC已耕耘多年,警政單位也多有採用人臉辨識系統,主要用於協助警政單位辦案蒐證之用,近期更擴展到金融領域,與銀行共同打造安全且便利的無卡ATM體驗。以銀行應用為例,結合了NEC人臉辨識AI引擎NeoFace後,只要在第一次使用「刷臉提款ATM」前,將金融卡插入自動櫃員機,直接在自動櫃員機前拍照留下臉部照片,並搭配OTP強化身份驗證機制,60秒內正確填寫綁定手機簡訊中的動態密碼後,就能將照片登錄在系統內。完成登錄設定後,只需進行人臉辨識並輸入密碼,就能輕鬆提領現金。而且NEC還提供活體偵測技術,舉凡使用智慧型手機與平板螢幕的影片,或是戴上面具等不當冒用他人臉部資訊的行為,都可以被有效防止。

何彥明解釋,同樣是運用視訊來提供更好的體驗,早期銀行推出的VTM(虛擬櫃員機)主要提供開戶服務,屬於線上客服,後端有客服人員協助辦理開戶認證、證件上傳、資料填寫,最終核准發卡,可視為臨櫃無人化的應用場景,而人臉辨識ATM則主要是應用於驗證,提供無卡提款的解決方案。但兩者的目的都是為了進一步提高服務品質,讓使用者體驗更好。

非接觸式驗證縮短服務流程

根據MarketsandMarkets調查,到了2022年,人臉辨識市場可望上看776億美元,公共場所的監測需求以及政府單位對於人臉辨識的需求是市場看漲的主因,而這同時也讓人臉辨識市場競爭更為激烈。何彥明提到,人臉辨識為何在近十年進步飛速,關鍵就在於它是非接觸式的驗證,可在無意識的辨識情況下進行辨識,而指紋或靜脈辨識都是接觸式的作法。而除了可應用在ATM提款服務外,門禁系統的應用也相當常見,例如應用在迎賓系統(貴賓理財),認證完後還能與後端金融商品串接,提供更好的加值服務,讓服務的流程更縮短。 面對日益競爭的人臉辨識市場,如何從中找出最適合的解決方案是現今企業面臨的一大挑戰。他認為,人臉辨識的原生技術都脫離不了與CNN(Convolutional Neural Networks,卷積神經網路)有關,而且各家技術發展,也有其特色與驗證的方式,光就書面資料其實很難判斷差異,最好的作法是進行概念性驗證(Proof of Concept,POC)。「企業總有想要驗證的流程與環境,在流程中就可以很清楚地知道,可靠性以及辨識的精準度。例如戴上仿真面具、低頭、帶口罩等等可能發生的情況或是拿手機、平板以及照片來驗證等等。」

何彥明強調,金融產業非常重視資訊安全,在這個層面上,NEC也提供活體偵測技術,採用類神經網路深度學習方式,非傳統3D立體影像感測技術,能分辨被辨識者是否為真人。使用者不需做出指定動作,即可進行活體偵測。硬體建置門檻低,只需一支HD彩色攝影機即可辨識。「目前坊間的技術都是應用移動偵測技術,需要透過眨眨眼或是點頭來確定是不是本人,NEC投入臉部辨識已經有40年了,演算法具有一定的成熟度,在活體辨識上有一套獨特的作法,慢慢從演算法歸納出細節,因此不需讓使用者做額外的動作再確認。」

 

 

 


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