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解构腾讯的征信与人脸识别“杀手锏” - 模式识别

admin 2020/03/03 人工智能技术 24℃

人工智能

从在线流量的积累到互联网金融应用的转移,远程身份认证是一个必须跨越的过程,也是现阶段的一个障碍。“余额宝”、“李财通”和P2P在过去几年里蓬勃发展,依靠的是第三方支付的实名账户系统。其背后资金的转入和转出也必须绑定到原始银行卡账户。该账户系统的客户认证尚未脱离原电报下的“面对面签约”的限制。在某种程度上,这种限制是这种互联网金融业务的瓶颈,限制了未来业务发展的想象力。

事实上,包括新兴互联网金融机构和传统商业银行在内的各方都在探索基于人脸识别技术的远程认证和远程开户的可能性。当然,互联网金融过程中根本性创新的最终实施还有待监管部门的批准。

据记者了解,腾讯依靠内部的Youtu团队和财付通开发了一款基于人脸识别技术的认证产品。目前,腾讯一直在与伟众银行等机构一起探索金融、证券等领域的应用。

值得注意的是,腾讯的人脸识别和身份认证产品主要是由腾讯信用征信有限公司(以下简称“腾讯信用征信”)开发和应用的,它将在线身份认证和互联网信用征信捆绑在一个产业链中,作为包括金融在内的互联网应用的基础设施建设。这种“认证信用评级”模式可以建立一个基于实名账户的互联网用户在线知识产权,将用户的在线行为与金融账户相结合,形成一个网络商业生态系统的闭环。

信用报告产品公开测试

《21世纪》:央行此前已批准腾讯信用报告等8家信用报告公司筹建。腾讯信用报告目前的准备进展和业务发展如何?

吴丹:我们正在积极准备审批信用调查许可证的申请,刚刚向央行做了中期报告。腾讯征信局今年的目标是先获得征信局许可,然后让我们的产品开始逐步服务于金融机构和贷款机构。

个人用户互联网信用评估产品目前正在内部测试,不久将公开测试。腾讯用户将可以查询他们的信用评分。我们正在逐步向用户开放。内部测试阶段的覆盖率并不大。在未来的成熟阶段,我们希望覆盖数以亿计的个人用户,并对大多数腾讯用户进行信用评估。

《21世纪》:对于信用报告系统来说,最重要的是模型算法的合理性和数据源的真实性和全面性。腾讯的信用报告评估模式和数据来源是什么?

吴丹:腾讯的互联网大数据信用报告主要使用在线、房产消费、支付、社交网络、游戏等社交网络信息。为用户建立基于互联网信息的信用报告。具体来说,信用报告系统将使用其大数据平台TDBANK收集和处理来自不同数据源的相关行为和基本肖像数据,并使用统计学和传统的机器学习方法获得用户信用评分和形成个人信用报告。

信用调查的数据来源是中央银行规定的“来自第三方并由第三方使用”。我们全年使用腾讯平台上用户积累的互联网行为信息数据。腾讯信用调查是一个独立的法律实体,以第三方合作的形式与腾讯的其他部门或子公司签订协议,包括QQ、财付通等平台信息。应该注意的是,我们不会使用关于用户内容的信息。

《21世纪》:腾讯的信用信息主要基于社会信息

吴丹:首先,腾讯的信用数据来源不仅包括QQ等社会行为信息,还包括财付通的交易数据。而在我们的信用模型中,社会行为数据可以有效地提高模型的预测能力。我们并没有试图取代央行的信贷报告,而是一个很好的补充。

首先,我们的市场覆盖面相对较大。中国央行的信用报告系统仅覆盖3亿用户,而腾讯拥有超过8亿用户。我们可以采访更多的人。第二,我们有更丰富的数据维度,可以从中提取更多的风险信号,这可以及时警告信贷变化。

如果我们的信用评级与中央银行的一致,这表明我们的信用风险评级是准确的;如果不是,这实际上是我们的价值。我们提供另一个独特的信用评估系统。

人脸识别身份认证应用计划推出“微证券”

《21世纪》:能否介绍一下腾讯开发的人脸识别身份认证产品,包括操作流程和技术要点?

吴丹:操作过程非常简单,由三个步骤组成。首先,在智能手机上打开应用程序。该系统使用光学字符识别技术扫描用户第二代身份证的正反两面,并自动获取用户的身份信息。第二步是用手机摄像头对准用户的脸,系统自动拍摄视频和照片。在第三步中,用户面对摄像机,根据需要读出系统随机给出的一串数字。三个步骤完成后,系统将判断摄像头前的人和身份证是否是同一个人,整个过程不超过2分钟。

在人脸识别的整个过程中,有两个验证:一个是生物活体检测,它通过嘴唇和语音线等来验证摄像机是摄像机前的真人,而不是照片。二是人脸识别,通过比较摄像头拍摄的照片、身份证照片和市民身份证号码信息查询中心拍摄的照片的相似度来判断他们是否是同一个人。

《21世纪》:人脸识别技术除了技术本身,用于比较的照片数据库也是一个关键因素。除了你刚才提到的公安部身份证查询中心,腾讯的人脸识别技术还有其他第三方数据库吗?

吴丹:腾讯与公安部全国公民身份证号码查询服务中心达成战略合作。我们的人脸识别技术可以全天候访问公安查询服务中心的数据库。它将共同帮助传统金融行业解决用户身份验证、反欺诈、远程开户等问题,大大提高人脸识别的准确性和商业应用的可用性。

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