随着人脸识别应用场景的逐步落地，刷脸支付市场的竞争已进入白热化阶段。刷脸支付成为继扫码支付后移动支付新风口已成必然。
距离刷脸支付正式商用化已有一年多时间，刷脸支付的概念逐渐深入人心，并为越来越多的人所接受，在许多商超、医院内都可见刷脸支付设备的身影。
那么对于刷脸支付方式，你愿意尝试吗？
权威数据显示，人脸识别借助深度学习的应用与发展，识别通过率明显提升。结合海量数据挖掘、神经网络等技术，千万级别人脸辨识的通过率可达99%以上。
但仍有不少人认为刷脸支付存在脸部信息泄露、照片视频和其他形式的伪冒、支付场景无法支持高效准确识别等安全风险。
使用照片或视频图像是否会被刷脸设备识别？
业内人士表示，比起初代的2D人脸识别技术，现在市场上应用的3D人脸识别技术，基本可杜绝这类仿冒。
3D人脸识别技术在进行人脸识别前，会通过软硬件结合的方式进行活体检测，来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的，有效避免人脸伪造带来的身份冒用。
另外，不少智能终端在进行身份验证时，会要求用户眨眼睛或是做几个连续的指定动作，以确定为活体。
人脸信息是否存在泄露风险？
伴随着人工智能、云计算、大数据等技术逐步规模应用，生物特征数据存储集中度越来越高。
一旦热点应用的生物特征库被攻破，极易导致大规模隐私泄露，甚至会引发系统性风险。而生物信息的无法重建也更加剧了用户对信息泄露的担忧，毕竟我们没有另一张脸可以换。
就人脸识别而言，众多实践都倾向于将生物识别信息应储存于设备而不是集中保存在某机构的数据库中，以防止因黑客攻击造成大规模的数据泄漏。
无论是指纹还是人脸识别，这些信息都储存在设备的加密安全芯片中，这些芯片只能被授权的应用读取，所以并没有泄露的风险。
整体而言，人脸识别借助深度学习的应用与发展，识别通过率明显提升，但是和任何其他方案一样，没有一种单一的安全解决方案是“万全之策”。
人脸识别的广泛应用绝不意味着要抛弃其他一些传统的安全认证方式。人脸识别支付确实给客户带来了更加便捷的体验，但是支付机构的创新必须建立在安全的基础之上。
针对这一点，有关部门目前也正在积极推进人脸识别领域相关金融标准的制定。
央行相关人士也明确指出，针对人脸识别、支付应用热点，由于线上开放的网络环境中存在诸多风险，应用条件不成熟，而线下应用风险相对可控，基本具备试点应用的条件，机构相关交易应该遵循支付交易要坚持多重认证的原则。
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