中国工商银行金融科技研究院：商业银行生物识别技术应用实践及趋势分析

商业银行生物识别技术应用实践及趋势分析中国工商银行金融科技研究院2022 年 9 月版权声明本文版权属于中国工商银行所有，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本文观点或文字的，应注明来源。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。1商业银行生物识别技术应用实践及趋势分析前言随着金融科技发展，近年来商业银行不断应用人工智能、大数据、云计算、物联网等前沿技术促进自身转型发展，以应对科技进步的迭代更新和金融消费者的需求变化。以人脸、指纹、指静脉、虹膜、声纹等为代表的生物特征识别技术，由于具备识别速度快、防伪性好、使用方便等特点，较好地满足了人们对安全与便捷的双重要求。在产业创新政策推动下，生物识别技术作为人工智能技术重要分支，引领技术发展浪潮。各大商业银行逐步扩大生物识别技术应用领域和覆盖面，将其作为辅助增强安全身份认证的重要手段。与此同时，由于生物识别技术在隐私保护、安全性能等方面仍存不足，商业银行在技术应用时均结合多因子认证、风险防控等机制，平衡便捷性与安全性。本文结合生物识别技术产业发展和金融业应用现状，分析生物识别技术在商业银行的应用路径，总结商业银行在产品服务、运营管理、风险管理等领域的探索实践，展望生物识别技术的发展趋势和应用前景。2商业银行生物识别技术应用实践及趋势分析目录一、 生物识别技术发展现状............................................................................. 3（一） 技术发展日趋成熟...........................................................................3（二） 产业规模持续增长...........................................................................5（三） 行业应用不断深化...........................................................................7二、 商业银行生物识别实践探索................................................................... 10（一） 注重顶层架构设计，构建企业级技术支撑能力...........................10（二） 创新银行应用场景，打造新模式升级服务能力...........................13（三） 探索业务规模应用，创新赋能提升银行竞争力...........................16三、 生物识别应用挑战及应对....................................................................... 18（一） 算法准确率问题制约应用场景范围..............................................18（二） 个人隐私泄露风险成为应用掣肘..................................................20（三） 安全威胁随应用范围拓展不断升级..............................................23四、 生物识别应用趋势展望........................................................................... 26（一） 多模态生物特征融合，提升整体识别准确性...............................26（二） 监管规范市场行为，隐私技术防范信息泄露...............................28（三） 攻防对抗螺旋式发展，持续增强技术安全性...............................29（四） 数字经济大势所趋，生物识别助力转型发展...............................31参考文献............................................................................................................. 353商业银行生物识别技术应用实践及趋势分析一、生物识别技术发展现状（一）技术发展日趋成熟生物特征识别技术(简称生物识别) 是指通过获取和分析人体生理和行为特征，实现自动身份鉴别的科学和技术。如图 2-1 所示，常见生物识别包括指纹、人脸、虹膜、指静脉、掌纹、声纹、笔迹和步态等。图 2-1：生物识别技术分类生物识别借助各类传感设备采集用户生物特征信息，根据不同生物特征算法提取特征数据，形成特征模板，并通过比较两个生物特征模板的相似度是否大于预设阈值给出匹配结果。总体上包含生物特征数据采集、提取、存储、比对及决策 5 大处理环节，如图 2-2 所示。生物识别技术的应用模式包含 1:1 认证、1:N 搜索等两大类。其中,1:1 认证是指用客户当前生物特征模板与系统中基准特征模板比对，相似度超过预设阈值判断为比对成功，4商业银行生物识别技术应用实践及趋势分析即证明“你是你”。1:N 搜索是指从包含 N 个客户的特征库中找出与客户当前特征模板匹配度最高的特征模板，相似度超过预设阈值，则认为特征库中最高相似度客户为当前客户，即证明“你是谁”。图 2-2：生物识别技术处理流程近年，生物识别已成为人工智能、模式识别、计算机视觉、信息处理和分析等学科领域的前沿方向，学术研究欣欣向荣，行业相关专利申请量逐年猛增。早在 2020 年底，全行业仅人脸识别在全球的专利申请已达十二万余件，中国迅速赶超美国和日本，已成为生物识别领域专利申请最多的国家。2022 年 7 月底，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了有工业界黄金标准之称的“全球人脸识别算法测试（FRVT）”最新结果，在 1:1 识别比赛1排名前五的名单中有3 家中国企业，国内生物识别技术水平已处于国际前列，人脸识别精度已达到 99%以上2,已大大超过人工识别的准确度。1 在 VISABORDER 数据集上2 在 FAR 错误接收率为百万分一的阈值下5商业银行生物识别技术应用实践及趋势分析随着生物识别研究力量的不断增加，生物识别技术成熟度不断提升，逐渐为广大群众熟知。但不同类型的生物识别在普适性、稳定性、识别精度和速度以及便捷性和安全上有其自身特点，彰显不同的优劣势，如表 2-3 所示。比如虹膜识别精度最高，但依赖专用采集设备；人脸识别使用方便，但稳定性和识别精度则相对低些。表 2-3：不同类型生物识别技术对比对比项指纹识别人脸识别虹膜识别指静脉识别声纹识别广泛性覆盖群体个别人无法识别 覆盖群体广覆盖群体广覆盖群体广覆盖群体广稳定性适用周期变化较小随年龄少量变化 成年后不变成年后不变随身体、情绪变化环境影响湿度、清洁度、脱皮影响大姿势、光线影响大眼疾影响影响小身体状态、情绪影响大识