誰有一張“誠信臉”

董莉

3月，馬云在德國展示“刷臉”支付；如今，馬化騰則要嘗試如何“識臉”信人。

其實在央行下發(fā)個人征信牌照準備通知前一天，在國務(wù)院總理李克強的見證下，騰訊微眾銀行1月4日放出了第一筆3.5萬元的貸款。該筆貸款就通過人臉識別技術(shù)和大數(shù)據(jù)信用評級后，計算出貸款金額。

10年前，騰訊為了發(fā)展電子商務(wù)推出網(wǎng)絡(luò)支付品牌財付通，目前，除了互聯(lián)網(wǎng)支付機構(gòu)財付通外，騰訊還推出了微信支付及手Q支付；網(wǎng)絡(luò)借貸也已經(jīng)由騰訊參股的微眾銀行、財付通團隊和Q錢包團隊推出了微粒貸和微證券；此外，騰訊在投資或參股一些金融業(yè)務(wù)?？梢哉f，10年來騰訊一直在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域進行摸索和嘗試，其中征信是至關(guān)重要的一環(huán)。

早在兩年前，騰訊就開始進行征信業(yè)務(wù)的探索，騰訊征信有限公司是隸屬于騰訊集團的征信牌照主體機構(gòu)，作為獨立第三方提供面向個人客戶的征信產(chǎn)品，與包括QQ、財付通等騰訊其他部門或子公司簽訂協(xié)議。

目前來看，騰訊征信的產(chǎn)品有反欺詐產(chǎn)品和信用評級產(chǎn)品。反欺詐產(chǎn)品包括人臉識別和欺詐評測兩個主要的應(yīng)用場景。人臉識別主要應(yīng)用在身份核實的相關(guān)場景，目前已應(yīng)用在騰訊的微證券等產(chǎn)品上。欺詐評測則是對客戶的欺詐風險提供一個等級評估，等級越高提示欺詐風險越大。而信用評級產(chǎn)品是運用于手機Q Q的“7星”信用報告，亮星顆數(shù)越多代表信用越良好。

騰訊征信總經(jīng)理吳丹把騰訊征信的優(yōu)勢總結(jié)為兩點，數(shù)據(jù)和技術(shù)?！拔覀冇泻茇S富的線上行為表現(xiàn)，我們可以拿不涉及隱私方面的數(shù)據(jù)來做用戶的信用評估。在技術(shù)方面不僅有傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析的技術(shù)，也有一些新的深入學習的技術(shù)?！?/p>

我就是我，你就是你

信用風險的第一步是欺詐風險，必須先確認身份再評估其信用風險。金融機構(gòu)原來的身份確認必須由審核的業(yè)務(wù)員當面驗證，人臉識別身份驗證提供了另外一種可能。騰訊征信的人臉識別主要包括掃描身份證、人臉識別鑒定和活體識別。

打開手機上的應(yīng)用，系統(tǒng)通過OCR技術(shù)掃描二代身份證的正反兩面，自動抓取用戶身份信息；然后，用戶將臉部對準屏幕上的人臉取景框，系統(tǒng)自動拍攝視頻和照片；接著，用戶面對攝像頭，按照要求讀出系統(tǒng)隨機給出的一串數(shù)字。三步完成后，系統(tǒng)會給出攝像頭前的人與身份證上是不是同一個人的判斷以及評分。

據(jù)吳丹介紹，整個人臉識別的流程中，需要通過兩個驗證：一是生物活體檢測，通過唇語和聲紋等方式驗證攝像頭前是一個真實的人；二是人臉成像識別，把攝像頭拍攝的照片、身份證照片，和公民身份證號碼信息查詢中心的照片進行相似度對比，判斷是否同一個人。

騰訊的人臉識別技術(shù)由財付通和騰訊優(yōu)圖合作完成，財付通負責流程設(shè)計和金融等場景應(yīng)用，優(yōu)圖團隊負責照片比對基礎(chǔ)技術(shù)。該項目在2014年年初提出，經(jīng)過3個月推出第一個版本。此后，不斷更新，今年初，李克強總理考察微眾銀行看到的已經(jīng)是成熟版本。

據(jù)世界人臉專業(yè)評測（LFW）評測，騰訊優(yōu)圖提交的在無限制條件下人臉驗證測試識別準確率為99 .65%，打破了之前Facebook，Google等團隊創(chuàng)造的紀錄。

騰訊優(yōu)圖于2012年年初成立，是隸屬于騰訊社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群的技術(shù)研發(fā)團隊。QQ空間的照片標注、天天P圖這些騰訊體系的圖片比對應(yīng)用都是這個團隊的成績。騰訊優(yōu)圖研發(fā)中心總監(jiān)黃飛躍介紹，人臉識別技術(shù)能夠應(yīng)用的關(guān)鍵核心在于三點：圖像識別核心技術(shù)能力、足夠龐大豐富權(quán)威的圖像樣本數(shù)據(jù)庫和廣泛靈活便捷的應(yīng)用場景。

目前，騰訊征信已經(jīng)和公安部所屬的全國公民身份證號碼查詢服務(wù)中心達成人像比對服務(wù)的戰(zhàn)略合作，可以7×24小時接入公安部查詢服務(wù)中心的數(shù)據(jù)庫。另外，經(jīng)過數(shù)年準備，騰訊采集標注了海量生活照訓練樣本數(shù)據(jù)，目前擁有全球最大的黃種人人臉模型訓練樣本庫。

騰訊優(yōu)圖團隊每天負責處理億級數(shù)量的圖片，并自創(chuàng)了深度學習的模型、框架，積累了海量的數(shù)據(jù)和訓練的模型。開發(fā)模型應(yīng)用時，訓練樣本經(jīng)過脫敏處理，騰訊優(yōu)圖不需要知道這個人叫什么名字，手機號是多少，只知道這是他可以用來識別的照片。

據(jù)了解，人臉識別服務(wù)已經(jīng)進入實際應(yīng)用階段，根據(jù)實際互聯(lián)網(wǎng)金融場景測試，自拍身份證對比可以達到萬分之一錯誤率以下，通過率95%以上。

社交數(shù)據(jù)貢獻超預期

目前，騰訊擁有8億QQ賬戶、超過5億的微信賬戶、超過3億的支付用戶以及其他多種服務(wù)上聚集的龐大用戶。騰訊征信的數(shù)據(jù)來源，涵蓋了上述用戶在線、財產(chǎn)、消費、支付、社交、游戲等情況。

2014年，美國政策與經(jīng)濟研究委員會（PERC）對于非金融信息在信貸決策中作用的研究初步發(fā)現(xiàn)，社交信息對于判斷借款人的還款意愿和能力暫無預測力。但是騰訊通過數(shù)據(jù)挖掘和實際驗證認為，社交數(shù)據(jù)的有效性可能會超出預期。

“社交有沒有作用，在我們這已經(jīng)不是問題了。”吳丹說，

吳丹舉例說，借5000元或10000元，傳統(tǒng)上的風險評估的方法非常有用，如果只借幾百塊錢，大家的還款能力基本都沒有問題，發(fā)生違約的情況更多是在還款意愿上，這說明從過往的還款歷史或者收入情況來說，風險評估的方法不一定那么有效。“我們在模型里加入社交的因素以后，對這個數(shù)據(jù)模型有20%到25%的提升，在針對小額的模型上面，社交的作用更大，基本上大部分都是社交方面的變量?！?/p>

吳丹介紹，人臉識別技術(shù)掃描用戶身份證后，騰訊征信不僅可以得到身份證本身和公安部的數(shù)據(jù)，還可以知道其在騰訊體系內(nèi)的QQ、微信等信息。騰訊通過財付通的第三方支付賬戶和綁定的銀行卡賬戶，把用戶的身份證、QQ、微信、手機號、銀行卡、財付通賬戶多重信息進行了關(guān)聯(lián)和匹配，得到任何一種信息，都可以關(guān)聯(lián)到用戶的其他信息。征信體系將利用大數(shù)據(jù)平臺，在不同數(shù)據(jù)源中采集處理相關(guān)行為和基礎(chǔ)畫像等數(shù)據(jù)，并利用統(tǒng)計學、傳統(tǒng)機器學習的方法，形成個人征信報告。

個人征信報告主要由用戶在微信、手機QQ支付以及消費偏好；在騰訊產(chǎn)品內(nèi)各資產(chǎn)的構(gòu)成、理財記錄‘財付通賬戶是否實名認證和數(shù)字認證；消費貸款、信用卡、房貸是否按時還等4個維度構(gòu)成。其運用于手機QQ上將采取打星的形式，共7顆星，亮星顆數(shù)越多代表信用越良好。“采取星級而不是業(yè)內(nèi)普遍的評分也是基于騰訊用戶的實用習慣，他們更習慣星星鉆石而不是具體分數(shù)?！眳堑ふf。

吳丹直言：“如果我們的征信評價與央行是一致的，這說明我們的信用風險評估是準確的；如果不一致，這也是我們的價值所在——提供了另一個獨特的信用評估體系?！?/p>

值得一提的是，在征信產(chǎn)品應(yīng)用上，除了為銀行、小貸公司、P2P等借貸機構(gòu)提供客戶信用風險評估外，騰訊征信試圖在早期階段接觸用戶，幫他們建立人生中第一個信用記錄，這個信用記錄反過來會幫助他們獲得更多的金融服務(wù)，也許能幫他們拿到第一張信用卡，也許會讓他獲得更好的旅行、酒店、租車、餐飲等互聯(lián)網(wǎng)化行業(yè)的服務(wù)特權(quán)和體驗。

吳丹表示，希望和各個金融機構(gòu)和社會企業(yè)開放合作，現(xiàn)在浦發(fā)銀行和廣發(fā)銀行已經(jīng)與騰訊征信建立合作，“我們希望把征信作為一個工具提供給各個金融機構(gòu)，幫助它們把信貸業(yè)務(wù)做得更好。”