原标题:安全、体验、技术至上:刷脸支付这样走向我们身边
所有节日中,春节无疑是最有购物仪式感的一个。和圣诞、七夕这种以年轻人为购物主力的节日不同,老少一齐上阵的年货采购,最能看出购物所发生的“国民级”变化。
就拿支付来说,我们走过了按人头领配额的粮票时代,进化到钞票后迎来了银行卡和信用卡,再到移动支付普及不久后,我们又看到最近支付宝的人脸支付一体机“蜻蜓”开始走入商超,相信会有不少人会在今年拥有第一次刷脸买年货的奇妙经历。
不仅如此,代表支付宝最新多模态生物识别技术研发进展的设备“310099”,也亮相浙江卫视大型科技综艺节目《智造将来》,并成功完成现场挑战:从500位蒙面观众中找到1位目标人物。
当金融级生物识别技术开始走进大众的视野,我们可以向前回溯直到源头,从支付宝团队的工程师们的故事来看,这一项技术是如何走过渊远的河流,从实验室进入我们生活。
2015,元年开启
从概念上来说,生物识别意味着利用人体固有的生理特性,和行为特征来进行个人身份的鉴定。总的来说,指纹、人脸、虹膜、声音、步态甚至笔迹都可以被归列与生物识别技术体系之中。不过随着人脸识别技术的推进,大多数时候我们对生物识别的理解就是“刷脸”。
而对于刷脸的第一印象,则是下面这张图。
2015年,德国汉诺威CeBIT展会上马云第一次向德国总理默克尔展示了支付宝的刷脸支付技术。此后立刻引起了大众和产业的密切关注,有人调侃以后买买买更难自控,有人关注安全问题。但当时只有支付宝的技术团队自己知道,当时团队内部对生物识别技术的设计还在起步阶段。对于他们来说,马云的这一次展示,无异于一首战歌,将支付宝的目标昭告天下,让团队也承担起了大众的期望。
就像蚂蚁金服IoT事业部生物识别技术负责人李亮博士在接受采访时所说的:
“马老师拉起了2015年人脸识别元年。”
PC时代到移动时代的序列变换,留下一颗种子
当然,支付宝对人脸识别技术早有规划,从2014年开始,除了深度学习让图像识别技术有所发展之外,移动时代的来临也给这家支付巨头提出了全新的技术要求。
李亮博士回忆,他们发现人脸识别技术可以解决移动支付风控中的很多问题。在PC时代,网络支付风控技术体系的运行顺序是这样的:先看交易是否安全(是不是钓鱼网站链接、有没有被劫持),再看支付宝账户是否安全,然后是设备是否安全,最后再用密码、验证码来证明用户是否安全。
但团队很快发现,这种运行顺序在移动支付时代很容易成为对用户的一种打扰。移动支付时代使用支付宝进行交易、转账的人越来越多,支付宝的应用场景也越来越多。想象一下,当你正在商场里疯狂血拼,突然来了条短信“频繁有大额支付,需要输入验证码进行验证”。
但对于支付宝技术团队来说,保障安全的前提下,一切不必要的打扰也是不能接受的。这种对用户体验的追求,也给这项技术埋下了一颗种子。
请记住这颗种子,它很重要。
于是团队希望能应用以人脸识别为代表的生物识别技术回归本源,先用人脸识别来验证当前用户的身份,证明了你是你,剩下事情就可以在顺畅使用的状态下进行了。
这也是人脸识别技术能够真正进入我们日常消费生活的缘由。
隐私与安全的前序曲
在我们真正感知到人脸识别技术之前,支付宝技术团队耗费了大量精力在技术安全的打造上。
在密码时代,守护我们安全大门的钥匙是一串只有用户自己知道的数字,即使当一条密码被泄露破解,我们也可以立刻更换其他密码。但进入了智能化时代,我们的“密码”可能每天抛头露面,暴露在各种摄像头之下,不可更改。
这就意味着,支付宝要保证生物信息保护足够的可靠性。
从用户的角度来看,“刷脸”这件事的安全性同样关乎于隐私。
在2017年,我们曾经就刷脸支付问题在粉丝群里进行了小范围的调查。而得出的结果是,除了一些平时较为关注技术的人会考虑人脸支付的安全性,更多普通人下意识的反应是“刷脸时我的照片被谁看到了?”
想要打下生物信息身份认证的地基,就要把每一根钉子都钉在最脆弱的地方。
为了解决隐私保护问题,支付宝技术团队研发了独有专利保护的图像脱敏技术,对上传的人脸图像进行脱敏和加密处理。
同时,生物秘钥生成技术和加密空间共享学习技术,也成为支付宝技术团队重点研发项目。在满足生物特征识别能力的同时,满足生物特征模板单向变换和可撤销等要求,实现对用户的隐私保护和分布式数据的安全使用。
支付宝还“捎带手”完成了一件关于生物识别的“小事”——在国际标准化组织(ISO)于挪威约维克召开的会议上,支付宝拿下国际上首个基于生物识别身份认证领域的制定标准。
“标准”背后仍然是支付宝对于“信息安全”的理解和要求,要让生物识别走向正确的方向——安全。信息安全相比生物特征识别,一个是重在安全保护,另一个则重在生物识别技术本身。但对支付宝来说,技术的唯一目的地就是保护用户的安全,至于人脸、指纹包括生物识别以外的技术手段,都是抵达目的地的交通工具。
支付宝所提出的整体“BASIC”战略布局中,安全(Security)和区块链(Blockchain)、人工智能(AI)、物联网(IoT)和计算(Computing)等技术一齐并列,也表示了支付宝对安全问题的坚定重视。
在刷脸支付真正产品化之前以及使用过程中,工程师们一直在那些我们看不到的地方,谱写着隐私安全的前序曲。
工程师们的出埃及记
但对于一款产品来说,仅仅有安全是不足够的。
在今天我们几乎已经习惯了刷脸支付,支付宝的线下人脸支付一体机“蜻蜓”也开始铺设普及时,可能不会有人知道,即使刷脸登录这样一个看起来很简单的功能,也曾因为糟糕的用户体验被用户和公司高层疯狂吐槽。
开启公测时,出现了很多工程师们曾经意想不到的问题,例如很多用户不知道如何打开人类识别的摄像头权限;有些用户也搞不清“向左转向右转”式活体检测的方法;有的用户则是不太习惯没有滤镜的前置摄像头……
在这些细碎又庞杂的问题中,关于用户体验执着的种子已经长成萌芽。
我们要认识到一个事实,任何一项新技术,都要有一定的适应期和学习期。就像一开始人们认为蒸汽火车是巨大的钢铁怪兽,如今出行却离不开它一样。
而率先推出这项技术的企业,难免要承担一些教化市场的责任。
从支付宝团队的角度来讲,既然用户对于新技术产生不适感是必然的,那么最好的方法就是用尽一切办法提升用户体验,消除其中的不适感。
因此,工程师们开始了一系列细致的工作,针对N款手机机型调试算法;在用户与产品接触过程中做日志标记,寻找每一处可以优化的细节;还要拉着产品经理一起,追着公司里的保洁阿姨和环卫大爷做用户体验调查;甚至主动申请去客服部门义务帮忙,来收集更多调查样本。
在人脸识别技术首次上线之前,内部的UI交互迭代了十次、细节反复修改了上百次、蓝军自攻击演练不计其数……而且公司里的阿姨、大爷和快递小哥已经“不堪其扰”,几乎能叫出每一位工程师的名字,客服部门同事甚至以为工程师们做客服做上了瘾舍不得离开。
终于,在2016年6月30日支付宝首次开放人脸登录时,通过率从最初的45%上升到81%,比公测时高出了近一倍,同时60%的人刷脸耗时减半。
如今说出这组数字时轻描淡写,但李亮博士知道,那段魔鬼式优化的经历,对于支付宝团队来说,不亚于一出“出埃及记”。
此后肯德基上线刷脸支付,再到便利店,再到出行场景和市政、医院,支付宝的人脸识别身份认证开始规模化的铺开了。从此刷脸的用户中有了记不住密码的老人、大采购时腾不出手的主妇、冬天不愿将手从手套中拿出来的外卖小哥……
作为用户,我们也开始发现,原来刷脸支付的便利程度,比想象中高得多。
AI产业化的故事,永远未完待续
当人脸支付一体机“蜻蜓”开始走入线下场景时,支付宝工程师们成为“攻城师”,他们提供了一个技术产业化的范本。而我们也看到,在人工智能相关技术不断落地行业应用的今天,AI从实验室到现实世界的路径,可能要比其他领域更短一些。例如利用神经网络黑箱的力量,我们甚至可以将几个G的西瓜照片变成一个“西瓜品种拍照识别工具”。
而任何一种技术都一样,对于用户的尊重和保护,是通向产业的唯一路径。今天生物识别标准的城郭中,我们看到蜻蜓飞扬、树木繁茂。曾经对人脸识别技术抱有怀疑的人们,如今可以在技术不断创新和迭代过程中,享受刷脸所带来的便利。
相信在更多AI技术成熟成长,走向我们身边的过程中,我们也能看到很多像支付宝工程师们一样有趣的故事。毕竟,AI产业化的故事,永远未完待续。
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