人脸识别技术，这一在过去几十年中鲜为人知的研究领域，如今已取得了显著的进步，并发展成为各行各业广泛采纳的关键技术。从解锁智能手机这一日常应用，到强化安全系统、协助执法等高端应用，人脸识别技术已经深深地融入了我们生活的方方面面，成为不可或缺的一部分。特别是在金融科技领域，人脸识别技术结合视频图像防伪算法，为行业带来了前所未有的便捷性和安全性。通过精确识别个体的生物特征，该技术不仅能够有效防止身份冒用和欺诈行为，还能够简化用户身份验证流程，提升用户体验。

　　国内一家头部消费金融公司凭借自有的身份核验场景和海量的场景数据，自研了一整套身份核验系统，包括高安全性的基于唇语识别和语音识别的交互式活体检测、高便捷性的基于RGB单模态图像的静默活体检测，人脸和声纹识别算法，辅以深度伪造检测、对抗样本检测等算法和系统模块。该系统上线运行多年，全面支撑了公司内部所有业务的身份核验需求。通过这套系统的建设，公司显著提升了风险防控能力，有效提高了线上身份认证的效率。截至2023年12月，该公司的注册用户数量已突破2亿人。

　　这套身份核验系统的算法负责人就是该公司生物特征识别和安全防伪算法专家曾定衡，2021年度《亚洲银行家》“中国最佳身份验证技术应用”奖获得者。他带领团队开发了这套系统核心算法，包括：身份证和银行卡OCR、基于唇语识别和语音识别的活体检测、静默活体检测、深度伪造检测、人脸比对等算法模块。通过这些核心算法，曾定衡的团队为线上金融业务提供了全面的身份核验功能，提升了公司在互联网金融领域的技术实力和服务能力。2017年底，曾定衡开发的身份证OCR系统在公司上线，避免了非证件影像，或者非本人的证件影像进入业务系统中。这些不合格影像对应的用户在违约或后期发起法律诉讼时，存在证据链不全的风险，会导致公司遭受经济损失。因此，该身份证OCR系统的上线对公司的风险防控意义重大。此后，他带领团队不断对OCR的算法进行升级，提高识别准确率，进一步降低了风险。

　　同样，在通过手机浏览器办理公司业务的场景中，曾定衡团队发现，传统的通过头部动作来实现活体检测校验的方法容易被视频回放等方式攻破。因此，在2018年，他带领团队自研了基于数字唇语和语音校验的活体检测算法。经过半年时间的研发，数字唇语活体检测系统发布上线，在后续的横向对比测试中，该算法在精度上表现出了显著的优势，成功超越了行业内的同类技术，为公司赢得了业界的广泛认可。

　　基于视频或单帧图像的静默活体检测技术则是作为人脸身份核验系统中其他活体检测技术的补充，可以通过移动端SDK或云端SaaS服务集成。该算法在后端服务器上运行，只需一张图像或一段视频，即可判断其中的人脸是否为真实人脸。该工作自2018年立项，曾定衡负责该算法的技术路线调研、原型验证和模型开发工作。第一个版本采用人脸识别门禁作为图像采集设备，攻击道具包括打印的照片、手机屏幕和笔记本电脑屏幕上的照片和视频。系统输入可见光和近红外人脸图像，使用较少的数据实现了高检测精度。该系统首先应用于公司职场的人脸识别门禁，有效防止了恶意用户使用他人照片进入职场的风险。之后，曾定衡团队采集了更多攻击和真人数据，使用更大的算法模型，仅使用可见光图像作为输入。这使得算法模型适用于公司线上业务，满足普通手机端的活体检测需求。经过2018年至2020年的算法迭代，系统能够拦截线上业务中95%以上的攻击，每天避免经济损失超过十万元。

　　人脸身份核验系统的另一关键算法——深度伪造人脸防御算法，则是为了应对一些恶意用户使用计算机软件合成他人人脸视频进行身份冒用的行为而设计的。自2019年起，曾定衡带领团队调研了所有公开的基于深度学习进行人脸伪造的算法，以及公开可获取的人脸编辑软件和工具。通过这些算法和软件，团队模拟了不同的人脸伪造攻击，设计了具有较强泛化能力的深度伪造检测算法模型，从而能够拦截大部分伪造生成的人脸。同时，团队不断补充新的伪造方法对应的数据，对模型进行迭代升级。自2019年至今，公司的人脸识别系统未再发现大规模的被深度伪造生成的人脸或视频攻击通过的案例。

　　人脸比对通过云端SaaS服务集成，作为人脸身份核验系统最核心的算法，用于用户身份的确认。自2017年起，曾定衡负责了公司第一个自研人脸比对算法的研发工作，改进了开源的人脸识别深度神经网络结构，使其与公司自有人脸数据库相匹配。该数据库的个体数很多，但每个个体的样本量很少，常规的网络结构和训练方法无法发挥该数据的潜力。他同时还带领团队，解决了低分辨率且有网纹干扰的人脸图像修复问题，进一步提高了人脸比对算法的精度。最终，在2020年，公司全面采用曾定衡团队自研的人脸比对算法，相比第三方算法，自研算法的精度显著提高，为公司金融业务提供了更加可靠的身份验证支持。

　　根据实际数据统计，应用曾定衡团队自研的人脸核验及图像防伪技术后，公司业务中日均拦截身份冒用订单超过20例，每年挽回经济损失超过3000万元。此外，这些技术还对外销售，与多家信托和保险公司签订了技术开发合同，为客户的电子渠道产品软件系统开发、智能化移动客户端开发项目提供身份认证技术支持。

　　金融业是人工智能重要的实践领域，凭借庞大的用户基础和丰富的数据资源，为AI提供了广阔的应用场景。这些场景不仅涵盖了金融业务的各个方面，还因其共通性，使得在某一金融企业中成功应用的算法模型能够轻松地在同行业中复制和推广。曾定衡的这些研发成果不仅显著提升了公司自身的安全防御能力和经济效益，更是通过模型共享和技术输出，推动了金融行业联合防御体系的建设，为整个行业的安全稳定贡献了重要力量。

　　人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出性强、牵引力足的特点，正在引发世界范围内的社会生产力变革，具有很强的头雁效应。特别是生成式人工智能出现后，将进一步激发数字经济时代的创新与创造，为数字金融发展注入强大动力。AI深度嵌入金融领域的各个业务流程中，将是金融科技行业未来的发展趋势。AI能够在金融科技中带来正向作用，但同时也需要关注到AI可能被恶意用户利用，进行用户身份冒用、虚构内容等风险行为。曾定衡表示，“在推进人工智能应用建设过程中，要始终秉持科技向善、数据平权的价值伦理，这是一切金融科技工作的基本出发点。要以金融为民、服务实体为根本遵循，当好用户安全的守卫者，通过AI识别和拦截风险，保障正常用户的金融安全。”

（李青）