數位金融新契機,刷臉支付、提款四大數位金融服務一次看
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數位金融新契機,刷臉支付、提款四大數位金融服務一次看

2023/12/01

金融科技(Fintech)和數位金融(Digital Finance)是時下金融產業熱議的的名詞,它不僅改變了市場的交易模式及消費者行為,也改變人們的生活習慣。

觀察近年台灣的金融科技發展,在政府與業者積極推動和投入之下,純網銀、開放銀行、生態圈等議題都持續創新及突破。

您也可以立即閱讀《人臉辨識如何運用於金融科技 : 金融應用與實務案例分享》,發掘更多 FaceMe 運用於數位金融的真實應用案例!

數位金融是什麼?

數位金融的發展,讓網路、科技帶進金融領域,共同創建新的生態圈。也就是說,隨著網路、行動通訊、人工智慧、雲端計算等技術發展,讓金融業務或服務的型態能更多元和彈性,比方說,消費者不用再跑銀行臨櫃辦理,也不再受限於銀行的營業時間,透過網路或行動裝置,得以遠距享受各種數位金融服務。

因應這樣的數位金融趨勢,許多銀行業者推出線上開戶、遠距投保等服務,並藉助AI人臉辨識技術,將申辦流程數位化,更運用 eKYC 數位身分驗證,做到身分驗證和比對,讓非接觸式的遠端服務,也不會出差錯。

如何強化eKYC數位身分驗證的安全性?

所謂 KYC 是 Know Your Customer 的縮寫,中文是「認識你的客戶」,為一套用來進行實名認證,驗證客戶身分的強制標準程序,銀行會查驗客戶的身分證、出生日期、居住地址等基本資訊,用以確保客戶身分之合法性。而 eKYC 數位身分驗證,則是透過 AI 的數位識別和生物辨識,讓傳統的 KYC 流程更加安全、快速,且適用於遠端作業。

延伸閱讀: KYC 認證是什麼? eKYC 數位身分驗證的好處與面臨的挑戰?

身分驗證對於金融機構來說,是相當重要的流程,交由數位系統和人工智慧執行,可以怎麼加強其安全性呢?

  1. iBETA 活體防偽測試 :
    訊連旗下的 FaceMe人臉辨識引擎的活體防偽技術,已通過 iBeta 的 ISO/PAD 測試(Presentation Attack Detection,活體冒用攻擊測試)Level 2認證。該認證是透過高精度的3D面具進行人臉辨識技術活體冒用攻擊,為人臉辨識防偽技術的全球產業公認標準。

    訊連 FaceMe 於該項測試中,以 0% 的攻擊破解率(意即可 100% 防止活體冒用)佳績通過測試,證明 FaceMe 可適用於金融、網路交易、遠距身分認證等安全係數要求較高的生物辨識認證。也因 FaceMe 具備 2D/3D 活體辨識與防偽技術,因此可阻絕有心人士企圖以相片或影片冒用他人身分。

    經過評測,FaceMe 的真人拒認率(BPCER)在iOS裝置上僅 1.5%、在 Android 裝置上僅 2.5%。換言之,當測試標的為真人時,FaceMe 可分別達到 98.5% 與 97.5% 的成功辨識率,以生物辨識詐欺防範而言,為市面上最優秀的人臉辨識解決方案。精準的活體辨識與刷臉防盜技術,在需要遠端認證用戶身分,如使用網路銀行、刷臉付款等服務時,尤為重要。

  2. 身分證真偽辨識 :
    使用者只要透過手機或平板,依照指示掃描證件正反面,FaceMe 便能利用 AI 辨識浮雕圖案、雷射穿孔、金屬安全線、變色油墨與七彩雷射標籤等特徵,以確保身分證為真。
  3. 證件文字讀取辨識 :
    FaceMe eKYC支援證件文字的讀取辨識技術(OCR),包含身分證、駕照(新/舊版)、居留證正反面和健保卡正面的文字辨識功能。
    用戶只要直接以手機翻拍證件,FaceMe eKYC 內建的 AI 文字讀取功能即可精準辨識證件上的文字,並即時顯示於辨識結果介面上,同時,還能透過證件上的補發資訊,確認此身分證為有效證件,也讓證件辨識流程更便利,提升行政辦理效率。
  4. 1:1 人證比對 :
    經由手機、平板或個人電腦的鏡頭拍攝本人照片後,FaceMe eKYC 還可以進行人臉與證件 1:1 的相似度比對。FaceMe AI 人臉辨識引擎於 2023 年 3 月份最新公布於美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology/ NIST)人臉辨識技術測試(Face Recognition Technology Evaluation/ FRTE)中表現優異,於 1:1 實境照比對測試項目(WILD 1E-6/ 百萬方之一)中以99.83% 辨識率名列前茅。

    FaceMe 強大的人臉辨識及證件核身功能,可應用於臨櫃開戶、ATM無卡交易、行動網銀與遠距保險服務申辦。透過人臉辨識即可更快速、安全的核實用戶身分,以進行登入與交易確認,同時將臉部特徵存放至伺服器建檔,作為後續服務開通變更時驗證身分的方法,強化數位身分的不可否認性,不僅大幅提升了客戶體驗,加速流程,也減少了忘記密碼尋求客服協助的問題。

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刷臉支付及其他人臉辨識數位金融服務應用一次看

  1. 速食店點餐支付 :
    刷臉支付除了可應用於線上購物,實體店家如速食店、餐廳等亦可導入人臉辨識技術來協助提升店內消費流程與優化消費者體驗。
    舉例來說,國外便出現以下場景 :當客人走進餐館,點好餐之後,只要看著鏡頭就能結帳,若要給小費,便以不同手勢代表不同比例的小費,例如豎起大拇指代表願意支付 10% 的小費,比一個V字手勢支付 15% 的小費,這樣就付款完成!

    用戶僅需至公司網站上註冊,掃描或是上傳一張自己的臉部照片存放在雲端系統上,再輸入金融卡付款資料就完成紀錄,日後便可以在有導入臉部辨識的店家內進行「刷臉支付」。

    將人臉辨識技術整合到付款流程中,不僅可以減少現金找零的繁瑣,還可以即時掃描顧客臉部來進行身分驗證和付款,不僅提升付款流程的效率,更有效防止他人盜刷信用卡等爭議。

  2. 員工餐廳販賣機點餐支付 :
    訊連科技旗下人臉辨識引擎 FaceMe 獲日本 CAC 公司應用於其總部無人商店「Ministop Pocket」,供員工刷臉支付購物。如此一來,員工不在需要攜帶任何卡片、可行動支付的手機或現金,只需在收銀台的支付介面選用人臉辨識,並依螢幕提示以刷臉進行身分驗證即可購買商品。
  3. 賣場、零售業場域,改善 VIP 購物體驗 :
    刷臉的技術,也可以應用在賣場、零售場域中,以臉部辨識系統取代以往會員卡、VIP 資料管理的工作,透過 AI 比對辨認消費者身分,快速識別一名消費者是不是舊客或者 VIP 客人,同時透過整合後台客戶的消費記錄、個人資料等,商家也能更精準地向客人推薦商品,優化整體的購物體驗,調整經銷存策略,達到精準行銷目的並提升銷售成績。
  4. 遠距投保與開戶 :
    人臉辨識的技術,運用在金融場域中,可以做到「遠距投保或開戶」,打破過去「親晤親簽」的框架,讓消費者不用再多花通勤時間和保險業務員見面或是臨櫃開戶,對於承辦人員或是客戶來說,都多了更多時間彈性。

    金管會為幫助保險業發展遠距投保發展,於 2023 年 7 月更宣布進行三大修正放寬事項,其中一項要點包含得以自行建置的視訊錄製影音軟體辦理遠距投保與保險服務業務等,意即施行遠距投保時,需保留影像檔證明雙方皆同意辦理該業務。

    FaceMe eKYC 除了支援完整的人臉辨識功能,更提供視訊會議 SDK,因此業務員與保戶無須另外下載第三方軟體或應用程式,可直接透過網頁瀏覽器進行遠端視訊,全程進行錄影,並且同步瀏覽合約內容、進行線上電子簽名。

    此外,為了確保視訊鏡頭前為真人,FaceMe eKYC 也可運用手機的前後鏡頭進行人臉辨識技術中的各驗證防偽功能,包括進行臉部辨識時能辨認是否為活體,而非照片偽冒;再透過模組掃描身分證驗證其真偽;最後是身分證照片與本人臉部之比對,避免盜用他人身分投保或開戶,做到又方便又安全。

延伸閱讀: 人臉辨識如何運用於金融科技 : 金融應用與實務案例分享

人臉辨識技術打造堅強數位金融能力

刷臉完成身分驗證後進行各項數位金融服務固然便利,但其中仍有一些挑戰需要被克服。

  • 挑戰一
  • 人臉交易安全、隱私的考量,仍有一部分的民眾,對於生物辨識的技術應用,存有個人資料外洩的憂慮,但訊連針對這點疑慮提供「主動同意人臉辨識」功能,僅有在用戶對鏡頭靠近點頭表達明確同意之情況下,才會進行人臉資料的收集與存取。

  • 挑戰二
  • 因為公衛或是工作護具的影響,人們在某些場域還是需要戴口罩,而付款時需要脫下口罩,還是有點麻煩。即使如此,FaceMe在戴口罩時的人臉辨識還有高達98.2%的準確率,對於零售業來說,在徵得消費者同意後,可藉由臉部資訊辨認出VIP客戶提供更客製化的服務等等。

  • 挑戰三
  • Mastercard網路情報部長Ajay Bhalla過去接受《CNBC》採訪時曾說明,根據調查,有74%的消費者對「刷臉支付」持樂觀態度,因為他們希望在商店進行付款時就像打開手機一樣方便。而這項技術的最大好處是:縮短的購物排隊結帳時間。

    此外,在業務程序相對繁複的金融服務場域中,人臉辨識會是一個讓傳統銀行邁向智慧銀行很大的助力,它既可以協助流程線上化,讓各項服務的提供更快速便利不受地域限制,也兼顧安全與可靠性。

最重要的是持續教育大眾對於人臉辨識的知識與態度。舉例來說,人臉辨識的過程中,僅儲存臉部特徵值,因此無法透過蒐集到的特徵值,反推還原成人臉的圖片,且企業主在提供人臉辨識於辦公場所時,也須向員工明確說明其保有可隨時刪除人臉資料的權益,藉此避免侵害個人隱私。

想了解更多人臉辨識原理的知識,您也可閱讀什麼是人臉辨識?深度解析人臉辨識技術原理、功能、優點及應用一文來了解更多。

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