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刷脸支付商用的一小步,或许是新零售的一大步

零售老板高参  · 公众号  · 电商  · 2017-09-02 21:00

正文



刷脸支付史上第一次投入商用,或许意味着一扇新世界的大门,从此被打开。



核心导读:

1 相对于指纹识别,人脸识别的优势是什么?

2 为什么说蚂蚁金服对于识别准确率近似乎“炫耀”?


文 |万德乾

零售老板内参独家专稿 未经许可不得转载


9月1日,蚂蚁金服旗下支付宝,与百胜中国(肯德基)新轻食餐厅品牌KPRO全球首店(杭州万象城店),联合推出基于面部识别支付(Smile to Pay)的点餐体验服务。顾客在店内点餐机上点餐完毕,凭刷脸即可完成支付。

这距离马云2015年3月16日在德国汉诺威电子展(CeBIT)上,首次在全球介绍并亲自演示这项技术,距离差不多正好两年半。

经过两年半的反复实验调校,蚂蚁金服以极大的信心向外界展示了这一技术的可靠性,称其错误率已保持在1/10万以内。从其官方视频演示上来看,蚂蚁金服甚至有些任性的在炫耀“任你面目全非,我亦火眼金睛”。


1

肯德基首试人脸支付


选择肯德基的全新轻食餐厅品牌KPRO(即PRO版KFC餐厅的缩写)作为全球首发合作对象,蚂蚁金服是有充分理由的。这不仅因为蚂蚁金服是百胜中国的入股股东,还因为KPRO餐厅本身相比较于肯德基,其门店业态的创新程度有着堪称自我革命式的颠覆。



风格高度类似星巴克的KPRO餐厅,店内太多的不一样,承载了百胜中国的求变决心。比如全新的健康轻食菜谱,清一色现场原料食材加工;告别传统柜台式点餐领餐,每张桌子上一个二维码,顾客手机微信或支付宝扫码点餐,店内厨房自动识别桌号和订单加工,然后由服务员送至桌位。

从品牌命名、装修风格到就餐全程体验,这是一家十足的互联网餐厅,自然也是年轻客群青睐的餐厅,更是蚂蚁金服认为最能适应面部识别的首批试点。当顾客前来KPRO餐厅,进门入口出即可见三台点餐机。顾客点开大屏,点餐页面和手机扫桌面码的页面一样。点餐完毕后,立即可进入到人脸识别支付界面。

人只需站在点餐机前,机器上方的摄像头,会自动捕捉顾客面部并秒算成功。然后顾客输入手机号,确认完毕即支付完成。 上文之所以要说,蚂蚁金服近乎任性的炫耀其识别准确率和安全度,是因为按照官方宣传视频中的演示来看,即便顾客带上假发,画上浓妆,机器的软件算法也是以秒计算也能识别成功。 而在此之些操作,顾客要先在自己的支付宝APP中,打开“刷脸支付”按钮。

然后顾客要做的,就是拿着餐厅现在常见的叫号器(一种圆饼型的电子仪器),等待服务员送餐来。

惊不惊喜,意不意外?

体验过程非常顺畅简单,可以说,只要顾客有支付宝帐号,想蚂蚁金服这套人脸支付技术,几乎不存在任何适应或学习的门槛。第一次用和第N次用没有太大感受差别。


2

支付再升级


这套人脸支付的体验优势,从技术上来说基本没毛病可挑。《零售老板内参》APP(微信ID:lslb168)见证阿里诸多技术和产品创新,总会试着推敲一下:好的技术更要注重实际的应用价值。就像这套技术的项目负责人陈继东(花名皮东)所说的那样:“蚂蚁金服不是为了技术而技术,为了创新而创新”。

尤其是在今天但凡阿里集团有任何新业务或新产品的推出,外界总不免要追问这在阿里推行的“新零售”大势中,担当什么功能价值?具有什么实际的新零售应用价值?

很显然,在无数个“新零售”实际消费场景中,人脸识别技术,其价值是能让蚂蚁金服和商家(比如KPRO餐厅),更了解一个个具体的顾客。同时,让顾客在每一个消费场景下,每当发生金融支付的动作,能体会到更安全、更便利的移动支付体验。

首先说明,什么叫做“”更了解一个个具体的顾客“”。

支付的安全验证,只有到由iPhone主导的指纹验证开始,生物识别技术才弥补了传统帐号密码、U盾及手机短信不少的缺陷。然而,人脸面部识别相比较手机指纹这种生物识别,他的便利性、先进性和安全性,还稍有三大进步:

第一、人机分离的便利性。

人体指纹的唯一性,在安全度上已经走得很前卫,但识别条件也完全依赖手机。也就是说,脱离手机,或是顾客忘带手机,就没法透过支付宝花钱。而蚂蚁金服人脸识别的底层数据,基于公安身份数据系统。顾客不带任何工具设备,在任何一台装有这套识别机上,都能无障碍花钱。

第二、人即钱包的先进性。

其次,像KPRO餐厅的点餐机,如果缺乏人脸支付技术,反而不值一提。这几年,传统实体店在门店架构电子屏,上马虚拟货架的伪创新不算少数,鸡肋一般的摆设,除了白占一块地方,百无一用。而以人脸支付为驱动的门店电子屏(点餐机),才能让免排队+快支付形成有机结合,体现没有服务员的人性化服务。这点,地铁里的自动购票机,有逻辑一样的体验优势。

第三、看脸认人的安全性。

支付宝在肯德基KPRO点餐机上配备了3D红外深度摄像头,在进行人脸识别前,会通过软硬件结合的方法进行活体检测,来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的,能有效避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。







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