一、刷脸支付的推进
人脸识别技术作为人工智能的一种，最早由蚂蚁金服公司将其应用于支付场景。所谓人脸识别技术，是一种基于人的面部特征信息识别身份的技术，一般通过摄像或拍照得到图像信息后，与后台数据库中储存的面部信息进行比对，进而识别用户身份。2015年，支付宝率先将人脸识别技术先后应用于实名认证、密码找回及支付风险校验等场景，2018年底，支付宝刷脸支付产品“蜻蜓”推出，2019年4月17日，基于线下消费场景，支付宝推出第二代“蜻蜓”产品；在二代“蜻蜓”发布前一个月，微信支付同样基于线下商铺支付场景发布了其刷脸支付产品“青蛙”,2019年8月26日，又推出“微信青蛙Pro”,搭载扫码器、双面屏；2019年10月20日，中国银联携手工商银行、农业银行、中国银行等60余家机构联合发布全新智能支付产品“刷脸付”,相比较依托于手机的NFC、二维码等移动支付手段，“刷脸付”省去了手机这一环节，以刷脸支付为代表的支付创新方式，或将成为支付发展新风口。
2015年国家将人脸识别技术进行了标准化，消除了大众在业务办理时使用人脸识别技术的顾虑，为人脸识别技术在金融、支付等领域的安全应用提供了有效的保障。随着移动支付的迅速发展，支付手段不断创新，2019年底，中国人民银行印发《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》（银发〔2019〕209号），提出未来三年金融科技工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施，在支付行业方面，针对刷脸支付也给出了相应指导意见，明确由持牌金融机构构建以人脸特征为路由标识的转接清算模式，实现支付工具安全与便捷的统一。
二、人脸识别技术在支付领域的发展现状
传统支付认证手段中，签名和密码容易遗忘、便利性差，指纹和虹膜识别属于侵入式使用，用户体验不佳，声纹难以精确匹配、且容易被复制。而人脸识别的唯一性和不易被复制性为身份鉴别提供了前提，与其他类型的身份鉴别方式相比具有明显优势，应用场景也越来越丰富：
（一）刷脸开户
在账户实名制以前，传统电子账户开户时，无法通过面对面方式进行身份认证，引进人脸识别技术后，账户操作员可以通过联网核查系统核对申请人身份证件，将人脸识别采集的照片与公安系统的身份证照片进行比对来验证账户申请人身份的真实性，确保人证合一，目前，各银行也在积极探索将人脸识别技术应用于远程开户。
（二）刷脸取款
传统使用银行卡，并利用密码完成取款的方式已经延续了很多年，且在未来很长一段时间都不可能被取代，但这种取款方式存在着取款人的不唯一性，人脸识别技术应用后，人脸识别系统将对取款人进行二次核对，即首先对取款人的面部特征进行图像采集，再利用其后台数据库对取款人面部特征进行比对，比对成功即可完成取款指令，相较于传统的银行卡取款，刷脸取款只能由取款人本人进行操作，降低了银行卡被盗刷风险，安全性得到了提高。
（三）刷脸支付
“刷脸”在支付业务中对安全性、准确性、辨识度、实时性的要求很高，目前线上线下支付业务均不同程度地应用了人脸识别技术，如京东、阿里巴巴等线上消费平台，同时也应用在线下的自助点餐、超市购物、自助结账等方面。
三、人脸识别技术在支付领域的应用优势
（一）人脸识别主动性更强，提升用户体验，有效减缓排队现象
相较于指纹识别和虹膜识别手段需要强制个体配合，人脸识别则不需要在每次识别时有个体的授权与配合，目前技术层面基本可以做到在个体几乎没有意识情况下获取人脸画像，在大型商超及餐饮业，刷脸支付比二维码支付要便捷许多，消费者可以不依托手机载体即可实现账单支付，整个付款过程只需几秒钟，减少了人多排队现象，特别是对于老年人，操作方法简单便捷。
（二）可同时进行多人人脸分拣及识别，效率更高，3D面部识别技术更安全
相比较于其他生物识别技术的单进程获取模式，人脸识别设备在同一场景下获取的有用信息更多，更适合应用于错综复杂的现实环境，结合硬件和软件双重检测的3D面部识别技术，比二维码技术更能高效判别真实用户；与传统账号密码支付方式相比，优势则更加明显：个体面部即为账户代表，这是任何密码组合不能比拟的，尤其在需要消费者实名制的应用场景下，如政务办理、酒店住宿及国家控制类药物的购买，此类场景下均能够利用面部识别技术快速完成消费者身份认证及付款过程。
（三）绕开手机支付媒介，推动服务类业务场景建设
对比扫码、近场支付等移动支付方式，“刷脸”支付绕开了手机这一媒介，在一些不方便携带手机甚至禁止使用手机的场所，如沙滩海水浴场、游泳池、堆放易燃易爆品的场所、化学品工厂等地方，刷脸支付的优势尤为突出。
四、人脸识别技术应用推进的阻碍
与依赖于手机的二维码支付、NFC等移动支付不同，“刷脸”支付在没有手机的情况下也能实现便捷高效的支付，是支付领域的又一次创新，有利于构建良性竞争的支付市场，但同时，也存在着不同的声音，由于“刷脸”支付尚处于发展初期阶段，安全性和基础设施建设仍然是摆在“刷脸”支付面前的障碍。
（一）用户隐私容易泄露
人脸识别技术属于人工智能的一种，而在人工智能背后是基于智能算法和大数据的机器学习的智能系统，该系统具有记忆功能，通过收集、统计、分析用户的数据来不断提升自身系统的智能性，在系统功能强大的同时，其风险性也在增加，一旦大数据被入侵，用户隐私就会被泄露，引发财产损失；此外，在真实支付场景中，“刷脸”支付除要求用户在消费付款时输入手机号以辅助验证之外，没有其他附加安全措施，这也在一定程度上存在着隐私泄露风险。
（二）存在伪造风险
人脸识别技术最重要的环节是把采集到的人脸图像或视频与数据库中的人像特征作对比，实质是将从个体采集的人脸特征如眉形、嘴型、鼻子等转换成生物特征码作为数据储存，然后再将实时采集的生物特征码与数据库进行校验，特征基本吻合即可判断为同一人。虽然人脸生物特征具有唯一性，但如果这种特征码被有心之人伪造，就会存在伪造风险。
（三）基础设施建设有待完善
尽管基于人脸识别技术的支付应用场景很广阔，但目前还尚未成熟，除大型超市、无人超市、自助点餐店外，线下体验店还很少，“刷脸”支付对商家的硬件设备具有较高的要求，成本较高，在一定程度上阻碍了“刷脸”支付的推进。
五、应对策略及建议
（一）制定数据脱敏相关标准和规范，建立安全可控的数据生态系统
建议相关部门建立数据规范标准，在安全可控的条件下构建一个更加完善的数据生态圈，人脸信息采集标准的建立是进行数据的广泛分享和系统间交互操作实现的重要前提，确保人脸识别技术开发者在收集、统计、分析数据过程中，采取技术手段和管理措施，防止未经授权的信息检索、篡改、泄露等，保障信息安全。
（二）尽快完善相关法律法规、监管体系，强化支付领域人工智能监管
人工智能在支付领域的应用，对风险管理和监管体系提出了严格的要求，对于人脸识别技术运用所带来的产业与社会转型冲击及监管手段需及时跟进和调整，但目前还缺乏整体的认知和应对方式，因此，建议尽快出台支付领域相关法律法规、管理框架和监管体系，预防人工智能在支付领域应用出现安全隐患或重大缺陷时，有相应规则来明确各方风险处置责任。
（三）严格落实消费者权益保护法，坚持风险补偿，全程防护原则
鉴于人脸识别过程悄无声息，建议参与支付的银行、持牌机构严格落实消费者权益保护法，充分尊重客户主观意愿，不得在未经用户授权、不知情的情况下私自发起交易；同时，建立健全风险赔付机制，保险计划及应急处置等风险补偿计划，根据用户风险等级综合运用多因素进行识别认证，实现支付服务的安全性和便捷性的平衡，切实保障好消费者信息安全和资金安全。
