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人工智能支付的机遇、风险及防控策略

  人工智能作为21世纪顶端技术之一,正逐步被运用到支付领域中。本文通过类比方式,尝试定义人工智能支付的概念,并简要概括了人工智能支付风险的范围。同时,文章介绍了国内外人工智能技术在支付领域的应用情况,阐述了人工智能在创新支付方式、提升用户体验、提高运营效能方面的优势,进而分析了人工智能支付可能出现的安全隐患,并提出了相关的防控建议。人工智能(ArtificialIntelligence,AI),是21世纪三大顶端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一,是一门用来模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新学科。AI作为计算机科学的一个重要分支,它企图了解人工智能的本质和实际,并研究、开发出一套新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前该领域的研究范围包括人脸识别、虹膜识别、本体研究、语言识别、自然语言处理和专家推荐等。

  一、概述

  (一)人工智能

  人工智能(Artificial Intelligence, AI),是21世纪三大顶端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一,是一门用来模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新学科。AI作为计算机科学的一个重要分支,它个图了解人工智能的本质和实际,并研究、开发出一套新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前该领域的研究范围包括人脸识别、虹膜识别、本体研究、语言识别、自然语言处理和专家推荐等。

  (二)人工智能支付

  由于人工智能支付仍处于发展初期,涉及的业务模式尚不稳定,各类业务形态存在不1A程度的差异,目前全球尚无统一定义。类比网上支付的概念,可以将其定义为利用人工智能研究领域的相关技术为载体进行资金方面的转移。以银行为例,即银行客户通过人工智能技术制造的支付工具,实现从买方到卖方、买方到金融机构、金融机构到卖方之间的支付结算过程。

  在目前的实践中,人工智能支付根据技术分类,可以分为智能语音支付、人脸识别支付、机器学习支付等。智能语音支付是指客户通过语音,并经银行所开发的手机银行、自助终端设备实现自动识别支付动作。人脸识别支付是指将客户人脸识别的结果作为密码使用,进而完成支付的过程。机器学习支付是指通过机器学习算法,根据历史支付交易行为,学习出一套智能支付方法,并根据智能支付方法完成支付动作。

  (三)人工智能支付风险

  人工智能支付风险具体表现为由于人工智能政策风险、人工智能技术风险、人工智能法律风险、人工智能信誉风险等各种风险因素单独或是集合组成导致支付过程中产生的资金损失、信息泄露等不安全表现。如2017年央视“3.15”晚会揭露的人脸识别存在支付领域的风险,美国谷歌公司和美国斯坦福大学一起研发的DELIA补人账户系统挪用客户资金等。

  二、人工智能在支付领域的应用情况

  (一)国外应用情况

  近几年,AI开始进入全球银行系统,而且在众多国家都已经有实际应用。印度的CICI银行、HDFC银行在不同的经营领域内逐步引入人工智能技术,进行反洗钱、流动性和支付交易管理等。新加坡xz银行首创的纯数字银行(Mobile-only Bank) DigiBank,就是一项整合生物识别技术和人工智能等先进技术的创新性银行革命。意大利的Euklid利用人工智能技术,尝试实现用户支付体验以及自动化运营。摩根大通也将AI技术融入到投行业务中,通过人工智能进行股票交易及结算。

  除了促进支付方式发展外,AI在防止支付风险上,也有出彩表现。Fraugster公司以人工智能为基础,开展支付欺诈探测,准确地预测欺诈行为。俄罗斯Yandeax公司利用深度学习计算技术,对安全及恶意的网站进行学习分类,保障网络支付安全。

  (二)国内应用情况

  在“金融科技”迅速兴起的大背景下,国内银行机构纷纷开始AI新尝试。PA银行2015年在手机银行首创“智能语音”支付功能,客户通过该功能可以自动判断收款人的相关信息和交易过程中的金额信息,最后实现“语音支付”“语音取现”等操作。JT银行2016年研发出全国金融领域第一款真正“能听会说、能思考、会判断”的智能理财机器人,能够为客户提供专业金融服务,帮助客户实现预支付操作等。BJ银行积极探索人脸识别技术在支付流程中的应用,将人脸识别技术创新性地融入到柜台对客户身份的认证操作中,提升柜台业务效率。ZS银行在2015年首推ATM "刷脸”取款,进一步优化了用户在自助设备取款的流程。PA银行利用手指静脉识别技术,引人“智能钱柜”,实现系统记账与出纳分离的现金自动处理模式。蚂蚁金服旗下的支付宝产品利用人脸识别技术,完成支付流程的身份认证工作。

  三、人工智能的支付机遇

  (一)创新支付方式

  支付方式的发展十分迅速,从过往的现金支付,发展到银行卡支付,进而到网上支付,再到后来随处可见的移动支付,支付方式的改变带来了人类交易行为的改变。而以人脸识别、语音识别技术为首的人工智能支付方式的出现,也将给支付体系带来越来越重要的影响。

  一是支付方式新启发。初步发展的人工智能支付方式与现有支付方式的使用感官截然不同,激励着人类在人工智能领域继续发展新的支付手段。

  二是支付行为新尝试。在安全可控的前提下,银行机构也相继推出人工智能支付服务,并引导客户尝试新的办理业务过程。

  (二)提升用户体验

  用户体验好与坏是检验银行客户服务水平高低的标准之一。以往的支付方式在用户体验方面虽然已经有很大的发展,但是类似ATM排长龙转账、网上银行转账需令牌、手机银行转账需依靠运营商短信等,在某种程度上依然影响客户的操作体验。目前出现的类似“智能语音”转账、人脸识别身份认证等方式为客户带来更快速、更便捷、更智能的操控体验,着实提升了用户体验,进一步提升了银行机构的客户服务水平。

  (三)提高运营效能

  人工智能与金融行为的相结合,并在支付领域的广泛应用,从积极的作用看,对于加强金融服务供给、提升服务效率、提高运营效能具有重要的作用。

  一是提升支付过程中身份认证工作的效率。例如利用人脸识别技术在柜台等渠道进行支付过程的身份自动认证工作,将现场采集的人脸图像与联网核查的人行图像、客户身份证图像进行交叉比对,由人工智能算法引擎完成身份核实,进而进行支付操作。

  二是提高支付业务的办理效率。根据相关案例估测,人工“肉眼”比对客户身份和客户手工操作支付的平均用时超过20秒,但人脸识别平台完成整个过程用时为2秒内,大大提升运营效能。

  四、人工智能支付的安全隐患

  当前部分银行机构已经在相关业务场景上创新使用人脸识别、活体识别、语音识别等人工智能技术,鉴于当前市场上人工智能技术产品种类繁多、技术安全质量参差不齐,大部分人工智能技术尚未成熟,监管法律法规也尚未出台,安全漏洞和隐患须引起高度重视。

  (一)针对性法规指引不到位

  人工智能支付业务无疑是新型业务,目前政策法规指引的需求迫切,只有监管政策明确、准入政策明确,才能更好地发展人工智能支付业务。

  一是专门性监管指引未颁布。处于起步阶段的人工智能支付,由于技术缺陷可能造成客户隐私信息泄露,支付行为也可能造成客户资金风险,因此,监管指引的缺乏,是当前人工智能支付业务发展的一大障碍。

  二是行业法规未出台。人工智能支付涉及的法律关系比较新颖,同时还需要计算机技术等作为基础支撑,专门性行业法规未出台,无法解决人工智能支付过程中产生的法律纠纷。

  (二)新产品成熟程度不到位

  人工智能支付产品的成熟度高低直接影响了支付过程中数据传输的安全和用户信息的安全。

  一是技术统一规范未形成。由于人工智能支付在全球范围内均处于起步阶段,统一技术规范尚未形成,客户的数据安全和用户信息安全没有技术标准可供参照。

  二是技术产品化程度不高。人工智能支付相关技术仍在不断研究发展中,成熟技术的产品化程度仍然较低,且国内市场上人工智能技术公司较少,研究表明,在50个全球人工智能公司中,中国仅占3席。

  (三)新技术评估工作不到位

  银行机构逐步利用人工智能技术进行技术创新、改善用户体验,但也存在对新技术应用的安全评估工作重要性认识不足的问题。

  一是新技术安全需求缺失。银行机构在进行人工智能等新技术应用时,往往“快”字当头,缺乏对信息安全防护需求的全盘考虑及对新技术产品质量的全面调研,容易导致应用新技术的系统带“病”运行,并暴露安全风险漏洞,进而产生信息泄露风险。

  二是安全评估手段缺乏。如“3·15”晚会揭示的人脸识别案例,人工智能产品出现安全问题之前可能毫无征兆,就是由于目前技术手段难以提前评估风险和提前预防风险所导致的后果。

  (四)新技术管理能力不到位

  部分银行机构对人工智能等新技术的管理上过度依赖技术产品厂商服务水平的高低,缺少对银行特定应用场景的安全使用考虑,也缺乏相应的人才和技术储备。

  一是产品同质化严重。相关报告表明,目前除个别大型银行外,大部分银行机构产品自主研发程度低,多数产品均通过供应商提供技术服务,个性化程度不充分,容易引起大范围安全问题。

  二是新技术防控人才缺乏。银行机构对于类似人工智能等新技术及新技术防御的研究投入不足,行业间的技术交流也不充分,应对新技术产生的问题的技术控制手段不足。

  (五)新技术保障机制不到位

  银行机构产品问题和技术漏洞容易产生技术风险和声誉风险,特别是当给客户造成资金风险和信息泄露时,易引发社会问题。对于人工智能等新技术产品所产生的新问题,普遍出现对问题场景考虑不全面的情况。

  一是问题应对机制不成熟。对于人工智能支付产生的问题,往往只考虑与过往类似产品的问题处置方案,缺乏对可能出现的新问题的处置流程。

  二是客户安全宣导不充分。在对用户使用新产品的引导上,过分注重对产品“新”的宣传,而忽略了对安全技巧的普及,导致客户使用中易误入不法分子的新圈套,造成新的安全问题。

  五、人工智能支付的发展防控建议

  (一)立法为先,促进监管法规形成

  人工智能支付的发展在为支付体系增添创新的同时,也对监管部门和管理机构提出了更高要求。对此,监管部门和管理机构应针对人工智能支付的特点和发展趋势,制定相应的管理办法和监管指引,引导人工智能支付健康发展;同时协调有关部门尽快出台行业法律法规,制定人工智能支付业务的市场准入和退出机制。

  (二)技术保证,加大产品研发力度

  银行机构在积极发展人工智能新业务,积极拥抱“金融科技”的同时,应进一步增强对新技术产品的研发力度。

  一是要建立人工智能支付安全技术体系,确保技术研发在可控范围内。

  二是要创新研发模式,根据业务发展需要,适当建立相关实验室,探索“产学研用”结合的研究模式。

  (三)评估前置,加强安全评估工作

  银行机构开展人工智能技术研发的同时,要注重安全需求的周全考虑,做好项目前期安全评估工作,确保新技术产品的使用安全可靠,避免安全风险产生;同时要加强对评估技术的研究,应对人工智能等新技术的评估工作,尝试实现用人工智能技术准确评估人工智能安全风险。

  (四)管控结合,做好技术管控工作

  银行机构应当重视对人工智能等新技术应用的研究及应用过程中的技术管控,特别是对已经使用的人脸识别、活体识别、语音识别、智能决策等技术的银行机构,应积极采取多重因子认证、交易金额控制、交易笔数控制等技术措施,降低风险;同时培养专业技术队伍,为人工智能等新技术应用筑起人工防护墙。

  (五)机制保障,完善防控机制建设

  各银行机构对人工智能支付等新技术产品的应用,应当全面考虑客户使用风险,建立全面赔付机制、客户回访机制,并进一步完善人工智能支付可能出现的投诉流程;此外,各银行机构应加大对客户安全意识的宣传力度,从客户源头上做好信息安全保护工作。

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作者:林泽殷 来源:金融科技时代 发布时间:2017-11-29 03:24:38
 
 
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