（一）刷臉支付的人臉識別技術問題。相較于以前，識別技術一直在進步。特別是人臉識別算法逐步成熟，其1：1比對的誤識率已可低于十萬分之一，足以達到商用的標準。關于長相相近的人的誤識問題，包括刷臉中的“雙胞胎”問題，還不能很好解決。人臉識別技術的應用難點在于支付環節的應用安全性要求更高、線下場景更為復雜以及公開環境、公共設備的挑戰更大。

需要指出的是，刷臉支付的安全性并不會有質的提升。因為*一次的人臉認證，依然依賴于原有的認證體系，如公安部身份證信息系統、銀行賬戶認證等。因此，辦身份證或者開立銀行賬戶時的現場核驗，依然是身份核實的基礎。我們可以看到，很多高鐵站和機場把人臉識別與身份證的人臉做比對，來確認身份證與人之間的一致性。人臉認證也是基于此邏輯，人臉的**認證也是人臉信息收集的行為，是刷臉支付的一個前置條件。每一次刷臉支付是人臉識別與*一次人臉認證的信息做比對，只有客戶和賬戶形成一性的對應后，才形成后續的支付行為。

（二）刷臉支付的“隔空盜刷”問題。銀行卡需要刷，二維碼需要掃，而人臉直接識別。看似越來越簡單。但是我們可以看到，銀行卡只有通過側錄或者錄像方式盜取卡號和密碼。條碼則出現收款碼被隔空盜刷，被人掃碼的情況。這種情況雖然很少見，但是目前還沒有很好的手段去直接防范。

由于刷臉支付屏蔽了銀行卡、二維碼等支付工具或者介質，人臉識別直接成為關聯賬戶和解鎖密碼的憑證。在免密免簽的情況下，只要通過刷臉進行身份識別后，就可以直接扣劃資金。而刷臉支付的“隔空盜刷”，似乎會更方便。因為條碼的“隔空盜刷”有時機的限制，需要被害人從手機中調出條碼來。而刷臉支付則不存在這個問題，在雙免的情況下，如果技術能夠解決遠距離識別的問題，那么人臉將成為不設防的“收款碼”，犯罪分子可以輕易盜刷。在安全和便捷之間成為艱難的抉擇。如果不能解決這個問題，將成為籠罩在刷臉支付上的烏云。

這就延伸出兩個問題，一是要想解決可能出現的“隔空盜刷”問題，那么就要壓縮刷臉支付掃描的距離，現在可以做到0.3-3米都能實現3D掃描，如果能把距離定在0.3米以內，形成技術強制性規范可以防范這個問題。問題在于考慮到當前對掃描終端管控力度，如果技術上實現3米的3D掃描，那么，犯罪分子鋌而走險的可能性會很大，而且只要解決技術上的問題，“隔空盜刷”實施起來可能比條碼更容易。當然，這只是筆者的一種假設。另外一個問題是如果要想解決這個問題，那么就配套要輸入密碼，但是這個體驗就會很差。最后的辦法依然是限額+賠付這種解決模式。

（三）關于刷臉支付個人隱私信息保護的問題。一是人臉生物信息的泄露問題。由于人臉信息，其固有特性、采集方式、集中存儲的特點導致信息泄露風險較大。生物特征數據存儲集中度越來越高。一旦熱點應用的生物特征庫被攻破，較易導致大規模隱私泄露，甚至會引發系統性風險。二是由于臉部識別信息具有一性和不可更改性。相比于密碼泄露或疑似泄露后，可以隨時更改。但是傳說的“換臉”或者“變臉”不存在。三是任何一個數據進入到計算機里面以后，都會變成計算機代碼，生物特征數據也不例外。如果由于個人生物信息泄露，犯罪分子掌握了被害人的臉部識別信息，一旦這些數據被還原，并被黑客等犯罪分子拿到后，是否可以直接獲取被害人的賬戶和密碼，從而輕易地盜取資金。

從現在情況看，刷臉支付較大的問題在于人們對于個人隱私信息的擔憂，成為刷臉支付發展進程中的“灰犀牛”。用戶生物特征普遍暴露在商場、飯店等各種公共場所，不法分子可通過遠程、非接觸方式，在用戶本人毫無察覺的情況下“無聲無息”地非法批量采集生物特征信息。刷臉支付的普遍應用，可能導致個人生物的非法采集和買賣成為新的“黑產業鏈”。這將引發人們對于個人隱私被非法收集和儲存的擔憂。這種擔憂將比之前的個人隱私更甚。微軟目前已經悄然刪除其較大的公開人臉識別數據庫——MS Celeb。MS Celeb數據庫2016年建立，擁有**過1000萬張圖像，將近10萬人的面部信息。微軟描述其為世界上較大的公開面部識別數據集，并用于培訓**科技公司和軍事研究人員的面部識別系統。

人臉識別技術還引發過其他爭議。例如，它使得跟蹤個人行蹤和探查個人行為變得輕而易舉，從而對個人隱私造成大規模的侵害。如今一些執法機構經常依靠這項技術來幫助調查案件。如何在**城市生活安全和個人隱私之間做到平衡，成為許多城市管理者需要解決的問題。今年5月份，美國舊金山就出臺了一項法令，禁止警察和其他**機構使用人臉識別技術。

可以預見，關于人臉識別技術應用產生的個人隱私問題引發的爭議將會延綿不絕，可能對刷臉支付的發展前景蒙上一層陰影。

刷臉識別在安防行業、金融支付行業、新零售、智慧餐飲的應用已不是停留在想象里，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。

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