一些人认为，面部识别可能会感觉像一个人工智能技术的一个主要用途的情况下和无数的利基那些不属于请求它的客户公司有益外。虽然安全和反欺诈解决方案往往主导谈话，有面部识别软件很多可操作的可能性。
在金融行业尤其如此，身份验证在业务的几乎所有方面都扮演着重要的角色。等行业执法还需要鉴定的创新，但安全和公共安全仍然是他们的主要动机。
在这份报告中，我们将研究AI面部识别软件在金融行业中最突出的应用类型。我们将讨论金融机构希望通过人脸识别解决的业务问题，以及未来公司可能的创新。
基于机器视觉的人脸识别软件的应用如下:
- 验证客户身份以获得贷款批准
- 通过Blockchain Apps访问Cryptocurrency钱包
- 匹配的营销活动相似的脸孔
在我们开始我们的面部识别应用概述在金融行业中，我们将详细介绍从我们的研究进入空间的最重要的启示：
面部识别在金融-关键的洞察力
居住在银行不足的地区或偏远地区的人可以在a申请贷款使用面部识别。这对那些几乎没有银行历史的人来说更有用，因为识别他们和他们的雇主的能力对他们的贷款申请获得批准来说是无价的。亚马逊网络服务(Amazon Web Services)为西非的一家公司提供了这方面的帮助，这项技术可以在桌面和移动应用程序上使用。
脸部识别技术可以发挥在未来加密的经济发展大的作用的潜力。这样的公司Ubanx已经期待AI的供应商，以帮助他们与数字钱包和身份验证区块链启用应用程序。
除了为客户加密货币组合增加安全性之外，还可以将该技术与区块链本身集成。安全认证的特定数据集可以保存在不可变的区块链上，以防止欺诈。
金融机构可能需要更彻底地探索它们公司中可能受益于人工智能技术的领域。这是因为在一些罕见的情况下，面部识别被用来开车营销活动并增加公司网站的流量。
虽然它可能不是一个永久的解决所有市场营销需求，尤其是财务方面的需求，在营销活动创意方面的应用开发具有深远的可能性。
从简单的演示和网络广告的免费试用，到公司网站上的一个专门页面，潜在客户可以在这个页面上参与到病毒式营销活动中来。或者，这可能是一个行动的号召，例如上传一张自拍照，看看你有多像该公司的吉祥物。
我们的调查开始于面部识别贷款申请中的身份验证：
验证客户身份以获得贷款批准
金融机构可以使用面部识别技术，从他们识别客户并批准贷款申请。为了证实了一个应用程序真正被其名字是连接客户发送，用户将使用移动应用程序来把他们的脸的照片，让机器学习模型进行验证。
这加快了识别过程，并可能阻止客户需要预定计划亲自任命与金融机构。
这也可以帮助金融机构在很大程度上underbanked人口，其中新客户很少银行业历史的大组，每天入职的地区。有效的客户身份识别将是势在必行这样的情况下，除了提高网络安全并使其更容易识别欺诈。
当有一个相对缺乏银行业历史的参考分析欺诈应用程序时，其他渠道诸如面部识别可能变得更加重要。
来自客户面部图像的生物特征数据也可以与金融机构在批准贷款申请之前想要核实的金融数据相关联。这将包括银行历史和信用评分，但也可能包括就业历史或社交媒体信息。
以这种方式将生物特征数据与个人客户数据集连接起来，可以使金融机构更容易地快速审查贷款申请。它还可以帮助识别发送应用程序的客户，这将改善客户体验并允许人员专注于其他任务。
下面是一个示范视频表示用户如何创建与亚马逊的“亚马逊Rekognition”平台.NET应用程序。这种类型的应用，用户可以搭载亚马逊的面部识别技术，在桌面和移动应用程序都Web浏览器访问功能和服务。演示开始于6:18：
亚马逊网络服务声称帮助了Aella Credit在贷款申请结束时，核实客户的身份。Aella Credit的移动应用程序允许西非银行存款不足的个人在几乎没有银行历史的情况下申请贷款。他们根据生物特征和雇主数据批准申请，这些数据用于验证稳定的收入和低风险阈值。
根据案例研究，亚马逊网络服务能够帮助Aella信用保存，并将他们的生物统计数据分类，如图像、视频和政府颁发的身份证。亚马逊称Aella credit将他们的面部识别准确率提高了40%。甘文维Akanbi，CTO在Aella信用，是这样说她的公司与亚马逊Rekognition经验：
这项技术很擅长识别客户根据他们的眼睛的颜色或面部表情,和我们使用数据分析识别模式,可以帮助我们更好地保护客户和他们的数据……身份验证是一个主要的金融服务公司在尼日利亚的问题,我们可以通过使用亚马逊Rekognition克服这一挑战。这给了我们创业的竞争优势。
很明显，面部识别可以在需要其他数据来源和验证方法地区报价独特的价值来贷款。在批准的数据的一个比较典型的贷款额来参考，面部识别将仍然提供额外的安全和识别每个交易。
通过Blockchain Apps访问Cryptocurrency钱包
面部识别，也可用于访问数字账户，如钱包的cryptocurrency。类似于移动银行应用程序，用户将通过在眼睛平保持其智能手机的向内相机登录。这将允许应用程序扫描和识别使用者的面部，并让他们进入他们的cryptocurrency余额和账户信息。
加密货币平台可以受益于此，在使用移动应用程序时为客户提供额外的安全和便利。一些机器学习模型可能还能够根据年龄和性别来检测和分类人脸，这可以通过使用生物特征数据提供另一个安全的渠道。
另一个安全的机会是在用户面的数据集上的不可变blockchain存储。这可以防止被篡改或以其他方式伪造的验证数据。虽然AI对这个级别的安全性的实现还有待观察，我们可以推断，面部识别将是众多兼容的应用程序之一。
凯洛是一家总部位于纽约的面部识别公司，为包括加密货币平台在内的金融机构提供身份验证的面部识别服务。他们声称使用不同的数据集为了防止有色人种误认，以及不同年龄和性别。
下面是关键时刻网站撷取画面，详细说明其软件的功能：
凯罗斯声称曾帮助移动加密货币平台Ubanx提供服务面部识别，基于帐户验证，他们的客户。除了继续验证过程，该公司还希望实现为客户入职和法规遵从面部识别。
根据案例研究，Ubanx在其去中心化信息资产(DIA)协议中实现了Kairos的面部识别软件。这使他们能够从单个数据源验证新客户和老客户的身份。
斯蒂芬·摩尔是凯罗斯的首席科学官。他拥有萨里大学的计算机视觉博士学位。此前，摩尔曾担任凯洛斯收购的Emotion Reader的联合创始人兼首席技术官。
Ubanx的blockchain平台是一个数字平台的例子，它可以从将其敏感的面部数据存储在区块链中获益。该公司为密码银行、交换和购物提供多个区块链平台，并将其作为Ubanx生态系统进行营销。他们的网站表示，用户可以通过在应用内讨论来决定平台的运行方式。
这类似于本Goertzel写到，SingularityNET的CEO，一个开源blockchain网络用于识别，购买和出售AI应用程序。在接受记者采访时，格策尔概述AI“生态系统”，可以帮助民主化AI行业，供应商和客户的一致好评会提供他们在不同的AI应用程序评级系统洞察力的一个因素。
在参照用户友好性和每个应用程序的可访问性，格策尔说，“你需要一个民主的某种治理和评价机制，为AI的实际接口。”
在Ubanx的情况下，他们提供blockchain和金融业务的公开讨论的平台，但不一定适合他们使用的AI应用。虽然这可能不是当初之所以讨论存在，Ubanx似乎有基础设施，可以做出更大的生态系统可能的。
匹配的营销活动相似的脸孔
面部识别技术在金融机构中的应用尚处于起步阶段，但仍有可能实现。这项技术就是在数据库中对人脸进行匹配，以找到相似的人脸。这个用例可能服务于其他行业，用于欺诈检测，但金融机构最突出的用例是在创意营销活动中。公司可以利用他们的面部识别数据制作互动广告，包括寻找与用户面部特征非常相似的面孔。
金融机构可以受益于众多并可能无法预料的方式，这些营销活动。如果像这样的竞选得到了普及非常迅速，公司可能会在网站和社交媒体流量的增加。这可以在竞选期间建立客户参与，如果运动留下了深刻的印象可能会导致更多的机会为未来的约定。
一场使用面部识别软件的营销活动，将类似于为SnapChat等社交应用创建一个过滤器——一种通常用于自拍的图形叠加。过滤器可以是静态图形，可以识别照片的拍摄地点，以及面部覆盖，增加用户的外观。
公司可以创建一个过滤器，覆盖相机视图中的用户的脸，用户可以将图像发送到对方与覆盖增强自己的形象。
无论是照片过滤器或互联网广告，该公司的名称是共享的，每次与该项目与用户交互。在这里，面部识别技术是客户参与车辆，而项目的其余部分用于加强广告的乐趣和广告公司之间的连接。
这种类型的活动需要创造力和独创性虽然独特的程度，因此它遵循这个应用程序是在发布的时间相对新生。
也就是说,极光电脑服务是谁在提供面部识别解决方案，金融机构软件供应商。他们声称是生物特征识别面部识别系统的英国领先提供商，并部署了比其他任何公司在他们的国家更多的系统。
根据一项案例研究在他们的网站上，Aurora Computer Services与大型营销服务机构RAPP UK合作，为一家领先的金融机构开展营销活动。不幸的是，这家金融机构的名字没有被提及。这项名为“MyPlayerTwin”的活动包括一个网页，用户可以在这个网页上提交任何一张人脸照片。
然后连接到网页中的面部识别软件将上传的图像进行比较，以从2012年和2013年的大型数据库的足球运动员的软件会发现足球运动员已上传图像中最酷似的脸，网页会显示该播放器的用户的图片。然后，用户可以分享与其他球迷这一信息，并讨论肖像。
该案例研究指出，这家金融机构的网站在6周时间内获得了近200万的点击量，并吸引了37.2万的独立访客。值得注意的是，Aurora Computer Services将RAPP UK列为本案例研究的客户。然而，这一事实并不清楚，因为案例研究表明，这两家公司在创建这一营销活动时是为一家客户金融机构服务的。
托马斯·赫塞尔廷是Aurora电脑服务公司的首席执行官。他拥有约克大学生物统计学博士学位。此前，Heseltine在一家私人诊所担任生物识别顾问。
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