誰有一張“誠信臉”

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。

其實在央行下發個人征信牌照準備通知前一天，在國務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和大數據信用評級后，計算出貸款金額。

10年前，騰訊為了發展電子商務推出網絡支付品牌財付通，目前，除了互聯網支付機構財付通外，騰訊還推出了微信支付及手Q支付；網絡借貸也已經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務。可以說，10年來騰訊一直在互聯網金融領域進行摸索和嘗試，其中征信是至關重要的一環。

早在兩年前，騰訊就開始進行征信業務的探索，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，作為獨立第三方提供面向個人客戶的征信產品，與包括QQ、財付通等騰訊其他部門或子公司簽訂協議。

目前來看，騰訊征信的產品有反欺詐產品和信用評級產品。反欺詐產品包括人臉識別和欺詐評測兩個主要的應用場景。人臉識別主要應用在身份核實的相關場景，目前已應用在騰訊的微證券等產品上。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。而信用評級產品是運用于手機Q Q的“7星”信用報告，亮星顆數越多代表信用越良好。

騰訊征信總經理吳丹把騰訊征信的優勢總結為兩點，數據和技術。“我們有很豐富的線上行為表現，我們可以拿不涉及隱私方面的數據來做用戶的信用評估。在技術方面不僅有傳統的統計分析的技術，也有一些新的深入學習的技術。”

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。金融機構原來的身份確認必須由審核的業務員當面驗證，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。

打開手機上的應用，系統通過OCR技術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，按照要求讀出系統隨機給出的一串數字。三步完成后，系統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由財付通和騰訊優圖合作完成，財付通負責流程設計和金融等場景應用，優圖團隊負責照片比對基礎技術。該項目在2014年年初提出，經過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是成熟版本。

據世界人臉專業評測（LFW）評測，騰訊優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等團隊創造的紀錄。

騰訊優圖于2012年年初成立，是隸屬于騰訊社交網絡事業群的技術研發團隊。QQ空間的照片標注、天天P圖這些騰訊體系的圖片比對應用都是這個團隊的成績。騰訊優圖研發中心總監黃飛躍介紹，人臉識別技術能夠應用的關鍵核心在于三點：圖像識別核心技術能力、足夠龐大豐富權威的圖像樣本數據庫和廣泛靈活便捷的應用場景。

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

騰訊優圖團隊每天負責處理億級數量的圖片，并自創了深度學習的模型、框架，積累了海量的數據和訓練的模型。開發模型應用時，訓練樣本經過脫敏處理，騰訊優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。

據了解，人臉識別服務已經進入實際應用階段，根據實際互聯網金融場景測試，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。

社交數據貢獻超預期

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上聚集的龐大用戶。騰訊征信的數據來源，涵蓋了上述用戶在線、財產、消費、支付、社交、游戲等情況。

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

“社交有沒有作用，在我們這已經不是問題了。”吳丹說，

吳丹舉例說，借5000元或10000元，傳統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，對這個數據模型有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。”

吳丹介紹，人臉識別技術掃描用戶身份證后，騰訊征信不僅可以得到身份證本身和公安部的數據，還可以知道其在騰訊體系內的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聯和匹配，得到任何一種信息，都可以關聯到用戶的其他信息。征信體系將利用大數據平臺，在不同數據源中采集處理相關行為和基礎畫像等數據，并利用統計學、傳統機器學習的方法，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；在騰訊產品內各資產的構成、理財記錄‘財付通賬戶是否實名認證和數字認證；消費貸款、信用卡、房貸是否按時還等4個維度構成。其運用于手機QQ上將采取打星的形式，共7顆星，亮星顆數越多代表信用越良好。“采取星級而不是業內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。”吳丹說。

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。”

值得一提的是，在征信產品應用上，除了為銀行、小貸公司、P2P等借貸機構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，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、餐飲等互聯網化行業的服務特權和體驗。

吳丹表示，希望和各個金融機構和社會企業開放合作，現在浦發銀行和廣發銀行已經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，幫助它們把信貸業務做得更好。”