刷臉支付的應用場景極為廣闊，遍佈在城市的每一個角落。小到商店，超市，飯店，大到銀行，酒店，地鐵，高鐵站，就在前幾日開通的北京大興國際機場，也可以只靠“一張臉”就能刷到底。

刷臉支付是如何實現的？

刷臉支付的實現，要歸因於人工智慧中“面部識別”這一技術的日漸成熟。

所謂面部識別技術，是屬於生物識別技術中的一個門類；而生物識別技術，是指通過計算機與光學、聲學、生物感測器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性和行為特徵來進行個人身份的鑑定，包括我們熟知的指紋識別、掌紋識別、視網膜識別、骨骼識別、心跳識別等等，都屬於這個範疇。

至於人臉識別，則是通過提取面部特徵值並進行資訊比對之後，應用人工智慧模式識別和計算機視覺技術鑑別個體身份。換言之，每個人的臉龐都是一組獨一無二的DNA序列組，而不同人臉對應的極其複雜的編碼資料可以輕鬆地被智慧終端識別出來。

為了研究刷臉支付能夠給顧客帶來何種影響，筆者到蘇寧無人店體驗了一把。與之前網上流傳的支付寶刷臉支付視訊不同，蘇寧的刷臉支付無需再輸入手機號碼的後四位進行驗證，只需事先在“蘇寧金融”App中錄入自己的臉部資訊，便可實現在購物全程只需對著攝像頭刷臉兩次（包括進店一次，支付結算一次）就可完成買單，哪怕是做鬼臉、戴帽子甚至是遮住自己的半張臉也能夠輕鬆被識別出來。此外，根據顧客在店內的瀏覽記錄，終端裝置還可以顯示出商品推薦的有關資訊，這也是一個亮點。

安全性問題

對於每次新科技的發展，消費者都會有一定擔心，這個是避免不了的。很多人都會認為刷臉支付不安全，會不準，而這些目前隨著技術、演算法的進步其實都可以將錯誤率降低最低。就如掃碼支付剛開始推廣的時候，支付寶、微信通過各類活動以及全額賠等才解決消費者對安全的疑問。刷臉支付推廣前期一定也會遇到，但是目前微信、支付寶等各大網際網路公司都在推廣階段，相比，刷臉支付以後會比掃臉支付更受歡迎。

人臉識別技術的優點是採集比較直觀

商家可以通過採集使用者的照片歸檔到資料庫，再通過演算法的改善來把使用者的臉部特徵跟照片進行比對即可實現“刷臉”。

成本較低，便利性較高

按照識別的精度排序，確實是虹膜、指紋、人臉的識別精度依次降低。但人臉識別可以根據攝像頭的提升而提升，雙目攝像頭、結構光攝像頭、TOF等等，這個上升空間很大。從應用性來看，你現在讓所有的使用者都去提取虹膜資訊、指紋資訊，這個很難，不現實。而我們每個人都有身份證照片，從對比庫的角度來看，人臉識別是有一定優勢的。此外，虹膜識別、指紋識別需要額外裝置，而進行人臉識別，只要有一部手機就可以進行識別或者收集。

體驗度較好，使用者較易接受

由於人臉識別根據攝像頭的提高而提高，而且演算法的改進會讓刷臉核驗在極短時間內完成，讓使用者覺得這技術很高效很便捷。而指紋、虹膜由於更多地依靠智慧硬體模組的識別，比如上班考勤可能需要員工在指紋機上按幾次才能識別，這樣就會使得使用者下意識地把指紋識別歸為體驗差的技術。

在騰訊，阿里兩大巨頭不惜成本互燒補貼的背景下，不僅僅給機器廠家打通收益渠道，更是給處於下游的刷臉支付服務商帶來巨大的發展契機。

支付寶起先宣佈拿出30億補貼刷臉支付市場，在今年9月支付寶開放日會議上，阿里解除這一補貼政策，做出“補貼無上限”的明確表示。另一方面，微信對其刷臉機器“青蛙”也設定了高額機器補貼，有服務商透漏，微信注入補貼資金為100億。

兩大支付巨頭的補貼大戰進入白熱化階段，這一舉動的實施將刷臉支付商業化推動的氛圍烘托至高潮。有相關人士指出：“這場補貼大戰將會是場持久戰。”

總之，人工智慧在零售中的應用已不是停留在想象裡，而是已經頻頻在我們的生活中上演，場景化的應用也越來越普及。未來還將有怎樣的精彩問世？且讓我們拭目以待。