今天， 就在剛剛， 專注於電腦視覺和深度學習的AI企業商湯科技， 宣佈完成4.1億美元(約27.88億元人民幣)B輪融資， 創下全球人工智慧領域單輪融資最高紀錄。
商湯科技4.1億美元B輪融資包括B1、B2兩輪。 B1輪由著名私募公司鼎暉領投；B2輪由賽領資本領投， 中金公司、基石資本、招商證券（香港）、華興私募股權基金、晨興資本、光際資本、尚珹投資、中平資本、東證資本、華融國際、東方國際、TCL資本、盈峰控股、著名投資人梁伯韜等近20家頂級投資機構、戰略夥伴參投。
獨角獸企業的浮現， 是電腦視覺快速發展的縮影。
“人臉識別的精確度早已超過人工審核，
從2015年馬雲CeBIT上的刷臉支付、到普通APP刷臉註冊、再到7月4日， 上海警方利用人臉識別抓拍行人闖紅燈……人臉識別早已悄無聲息的飛入尋常百姓家， 不再是“CIA”、“阿湯哥”們的專利。
如今， 在消費金融刀劍碰撞的貸前信審， 信貸平臺引入人臉識別技術， 在反欺詐陣前摩拳擦掌。
道路坎坷， 上線僅兩天， 慘遭銀行叫停
人臉識別， 是電腦視覺的具體應用， “早在九幾年理論基礎就已經十分完善， 但人臉識別真正發展也就在近幾年”， 有著將近兩年經驗的互金分析師Z先生表示。 早前， 人臉識別會在人臉面部選點， 測量各點之間的距離，
“這種幾何學技術局限太大， 人要是扭一扭、歪一歪， 技術就沒有辦法準確識別了”， Z先生說到， “另外像光線、角度、微整容都會導致技術誤判， 這些問題得不到解決， 人臉識別的精確度也只能停留在實驗室”。
確實， 人臉幾何資料識別的體驗不佳， 讓信貸平臺對此敬而遠之。 “人臉識別確實能夠降低信審成本， 提高審核效率， 但我們非常在意它的精准度和排錯率”， 當被問道是否將會使用人臉識別技術時， 某助貸平臺CEO向清流消費金融吐露出了憂慮， “我們寧願多花費一些成本， 也不希望因為技術不過關， 造成壞賬損失和客戶流失”。
助貸平臺對人臉識別的顧慮並非杞人憂天。
技術本該讓生活美好， 但知情人士向清流消費金融透露， 該產品僅在招行上線兩天， 便因識別效果差， 而慘遭招行叫停。 清流消費金融嘗試聯繫依圖科技， 試圖確認該資訊， 但截至發稿前， 依圖科技並無回應。
技術革新， 反欺詐陣線上的攻防戰
鑒於面部幾何識別的先天不足， 目前電腦視覺公司普遍已採用機器學習技術， 向模型輸入大量圖片， 並對圖片的屬性標注， 進而令演算法模型能夠自主對圖片的屬性歸納、分類。
“我們向模型輸入了大約1億張圖片， 用來訓練它， 目前模型已經完成了將近5億次的認證、識別”，
國內人臉識別技術， 主要來自香港中文大學湯曉鷗教授， 商湯、face++、Linkface創始人， 均為“湯派”。 “一線人臉識別企業技術差距並不大， 行業內的準確率普遍都已經達到千萬級別， 但是技術好不好關鍵在於面對攻擊時的表現”。
即便技術理念從“人臉幾何特徵識別”升級為“人工智慧識別”， 但作為信審的第一道防線， 人臉識別技術在反欺詐的陣地上， 與欺詐團夥之間的攻防大戰從未停歇。
起先， 人臉識別專注人臉面部審核， 確定“這個人是這個人”， 即身份識別度；欺詐團夥在攝像頭前放照片，
攻擊手段層出不同， 人臉識別技術面臨考驗。 “人臉識別現在主要加入人臉的三維動態識別和面部微表情識別， 來應對新出現的欺詐手段”， 黃碩向清流消費金融解釋道， “市面上的欺詐手段太多了， 迫使我們也要快速反覆運算演算法”。 據瞭解， 目前Linkface演算法團隊共有30人， 團隊每隔兩三個星期就要對模型反覆運算更新， 以應對欺詐團夥的新招數。
人臉識別服務是信貸機構與技術商對接API介面， 技術商按識別次數收取服務費。據清流消費金融瞭解，根據查詢場景及廠商用量的不同，在身份認證，活體檢測上，人臉識別價格差別較大，單次查詢，由幾毛到一塊多不等。“單價不高，但是未來使用量會非常大”，從業者對人臉識別在信貸市場上的應用，普遍比較樂觀。
大資料風控，人臉識別的另一扇大門
身份認證、活體檢測是人臉識別在貸前信審的傳統應用，但大資料風控時代的來臨，為電腦視覺識別打開新的大門。
利用社交軟體上的分享圖片，也能夠實現反欺詐。人臉識別識別申請人社交圖片，如朋友合照等，貸款申請人如果與行業黑名單用戶同時出現，該申請人欺詐、違約風險概率較大，信貸平臺就可以重點審查。
除了反欺詐，電腦視覺識別也在信審環節蠢蠢欲動。據清流消費金融瞭解，
“一個人在朋友圈經常曬衝浪、爬山、滑雪，他的標籤就可以是：有錢、有時間、風險傾向型”，黃碩說到。而多家信貸平臺的風控負責人都曾提及，“大資料風控需要的就是大量資料，只有更多的變數，在風控時，平臺才能夠更多的評估依據”。
利用社交圖片反欺詐，形成變數標籤，目前該技術仍在測試階段，尚未商業化使用。就信貸領域來看，身份認證，活體檢測仍然是人臉識別廠商的主要服務。
市場起勁，創新不足
“市場比較大，各廠商都在開發自己的領域，所以細分市場重合並不嚴重”，一位一線從業者直觀感悟，“技術理念都已經十分成熟了，重要的是場景開發”。
清流消費金融瞭解，電腦視覺廠商都將信貸作為重要場景，紛紛推出相應垂直服務，而部分金融平臺也已開始嘗試，如PPmoney、金融錢包、借貸寶、融360、美利金融……節省信審成本，提高效率。
面對起風的市場，黃碩略顯擔憂，“國內電腦視覺廠商多數模仿，創新能力不足”。
技術商按識別次數收取服務費。據清流消費金融瞭解，根據查詢場景及廠商用量的不同，在身份認證，活體檢測上，人臉識別價格差別較大，單次查詢，由幾毛到一塊多不等。“單價不高，但是未來使用量會非常大”，從業者對人臉識別在信貸市場上的應用，普遍比較樂觀。大資料風控，人臉識別的另一扇大門
身份認證、活體檢測是人臉識別在貸前信審的傳統應用，但大資料風控時代的來臨，為電腦視覺識別打開新的大門。
利用社交軟體上的分享圖片，也能夠實現反欺詐。人臉識別識別申請人社交圖片，如朋友合照等，貸款申請人如果與行業黑名單用戶同時出現，該申請人欺詐、違約風險概率較大，信貸平臺就可以重點審查。
除了反欺詐，電腦視覺識別也在信審環節蠢蠢欲動。據清流消費金融瞭解，
“一個人在朋友圈經常曬衝浪、爬山、滑雪，他的標籤就可以是：有錢、有時間、風險傾向型”，黃碩說到。而多家信貸平臺的風控負責人都曾提及，“大資料風控需要的就是大量資料，只有更多的變數，在風控時，平臺才能夠更多的評估依據”。
利用社交圖片反欺詐，形成變數標籤，目前該技術仍在測試階段，尚未商業化使用。就信貸領域來看，身份認證，活體檢測仍然是人臉識別廠商的主要服務。
市場起勁，創新不足
“市場比較大，各廠商都在開發自己的領域，所以細分市場重合並不嚴重”，一位一線從業者直觀感悟，“技術理念都已經十分成熟了，重要的是場景開發”。
清流消費金融瞭解，電腦視覺廠商都將信貸作為重要場景，紛紛推出相應垂直服務，而部分金融平臺也已開始嘗試，如PPmoney、金融錢包、借貸寶、融360、美利金融……節省信審成本，提高效率。
面對起風的市場，黃碩略顯擔憂，“國內電腦視覺廠商多數模仿，創新能力不足”。