刷脸取款时代来临 十张图了解2021年中国3D人脸识别技术在金融行业应用与发展前景

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20 夏才艳 • 2021-04-07 09:00:12  来源:前瞻产业研究院 E3692G0

广州开始铺开“刷脸取款”,从4月1日起广州市内的大型银行网点,基本可以实现“刷脸取款"。银行表示,客户首次使用刷脸功能,可通过ATM机、柜面和手机银行开通,后续也可通过柜面和手机银行关闭。近几年我国3D人脸识别技术的应用领域愈发广泛,极大的提高的社会运行的效率。

我国人工智能产业发展快速

2010年以来,随着我国人工智能产业的快速发展,计算机视觉技术产业化进程在我国加速发展,商汤科技、旷视科技等计算机视觉相关企业相继成立,进一步促进我国计算机视觉行业的健康发展。2017年,iPhone X问世,开启了手机3D人脸识别元年,引发了众多手机厂商纷纷效仿。

图表1:中国3D人脸识别行业发展历程

2018年8月,国际调研机构Gen Market Insights发布《全球人脸识别设备市场研究报告》称,2017年,中国面部识别产值占全世界29.29%的市场份额,2023年预计将达到44.59%。在2017年苹果X问世前,中国3D人脸识别的应用渗透率较低,随后由于技术的不断更迭而上升。

目前3D人脸识别主要应用于安防,而其中门禁考勤和智能锁的渗透率不足10%。同时考虑到2020年“非接触经济”的崛起,前瞻初步估计2020年中国3D人脸识别的渗透率达到15%,2020年中国3D人脸识别的市场规模为17亿元左右。

图表2:2017-2020年我国3D人脸识别市场规模及渗透率测算(单位:亿元,%)

3D人脸识别发展加快一方面来自于我国智能化社会建设的发展需求,另一方面来自于人脸识别技术的快速发展。尤其是近年来人工智能化的浪潮下,人脸识别行业受到了资本的青睐,为人脸识别技术的发展提供了重大机遇。

截至2020年底,我国3D人脸识别相关专利共有1387件。2011-2019年,中国3D人脸识别专利申请量呈快速上升的趋势,2019年最高申请量达318件。2020年,我国生物识别技术技术专利申请数量有所减少,为199件。

图表3:2011-2020年3D人脸识别专利申请量情况(单位:件,%)

近年来我国人脸识别技术在金融领域被广泛应用

根据南方都市报个人信息保护研究中心于2020年6月发布的《人脸识别应用公众调研报告》,在10大类场景中,最普及的场景是支付转账,67.2%受访者表示遇到过。

除此之外,解锁解密(54.1%)、交通安检(49.6%)、实名登记(47.68%)、开户销户(45.26%)、门禁考勤(43.33%)也较为普及,均有四成以上受访者在相关场景中遇到过人脸识别应用。

图表4:2020年中国人脸识别主要应用场景(单位:%)

目前,3D人脸识别在金融领域应用场景,包括远程在线开户、在线支付认证、柜台身份验证、移动身份验证(手持终端用户移动信贷、移动保险、物流贵重物品实名制)、自主发卡机等。其中,自主终端发卡和远程开户是金融最先发展起来的应用场景。

图表5:3D人脸识别技术在金融领域的应用场景

3D人脸识别在金融系统的应用中,终端安全(支持活体检测)是目前主要的应用方向。根据银行卡检测中心(BCTC)官网数据显示,截至2021年2月23日,共有224个项目通过人脸识别产品的BCTC检测,其中终端安全(支持活体检测)数量为114个,占比51%。

图表6:人脸识别产品的BTCT检测类型(单位:个)

因为3D人脸识别技术在金融领域的应用主要包括远程开户、在线支付认证、柜台身份验证、自助发卡机等,其主要应用行业包括银行、证券机构、第三方支付、P2P网络借贷等机构。

目前各大银行已经将3D人脸识别技术应用在其服务当中,包括平安银行、招商银行、民生银行、光大银行、中信银行、北京银行、浦发银行等。

图表7:3D人脸识别技术在银行领域的应用

在其他证券机构、第三方支付、P2P网络借贷等机构有,支付宝、微信、积木盒子、江苏银行、小米金融、宜人贷、微众银行、平安易贷等。

图表8:3D人脸识别技术在其他金融领域的应用

云从科技的人脸检测正确率达到95.59%

目前我国排名前列的人脸识别在金融行业应用的企业主要有云从科技、旷视科技等专门成立从事人脸识别技术研发应用的创业型公司,同时还有互联网巨头腾讯、阿里、百度以投资或自有研发团队的形式进入人脸识别领域。

在不同应用领域,人脸识别行业品牌的知名度不一样。人脸识别市场大部分份额为B端领域,包括政府和企业消费者,同时C端领域也正快速发展起来,B端领域与C端领域在人脸识别技术上的要求不同,其中B端领域的政府部门一般希望人脸识别技术应用在智能金融领域,应用场景复杂,对准确性的要求较高;C端领域的个人消费者应用场景复杂性低,但对消费体验要求较高。

图表9:中国人脸识别行业在金融领域应用品牌竞争情况

FDDB是国际上公认的非常权威的人脸检测数据库,它包含了从各个不同的自然场景和面部姿态条件下拍摄到的2845张人脸照片,这些照片共含有5171个人脸图像,并且每一个人脸图像均有着固定的坐标位置。FDDB人脸图像数据库主要是用于评估企业的人脸检测技术。

2020年FDDB检测结果显示,云从科技的人脸检测正确率达到95.59%;腾讯优图的人脸检测正确率达到了57.97%;旷视科技人脸检测正确率达到85.34%。

图表10:2020年中国人脸识别行业FDDB数据集检验结果(代表性企业)

3D人脸识别金融应用中的发展

2016年11月,央行发布的《中国人民银行关于落实个人银行账户分类管理制度的通知》也明确指出,有条件的银行,可以通过视频或者人脸识别等安全有效的技术手段作为辅助核实个人身份信息的方式。因此,在市场的强劲需求及众多资本力量的推动下,人脸识别技术将会成为未来互联网金融行业的标配,为互联网身份认证的可靠性提供有力保障。

刷脸支付、人脸识别ATM机、券商远程开户、银行远程开户等人脸识别技术在金融领域的应用,表明人脸识别技术在金融领域受到前所未有的关注,金融和互联网巨头纷纷加码人脸识别,预计人脸识别技术在金融领域的应用将呈现爆发式增长,产业化进程将大幅提速。

未来3D人脸识别市场将出现“合作与竞争”的局面。对于国内外的云服务和人工智能巨头,如亚马逊、微软、阿里、腾讯、商汤科技、旷视科技等企业,将围绕各自应用,与设备商、系统集成商、独立软件开发商等联合,为政府,医院等垂直领域提供一站式服务,共同打造基于服务平台的生态系统。

更多数据可参考前瞻产业研究院《中国3D人脸识别行业市场前瞻与投资规划分析报告》,同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资、IPO募投可研等解决方案。

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