【常春藤生活英語電子報】程度為英檢初級∼中級,內容涵蓋包羅萬象且活潑有趣,幫助你輕鬆快樂地學習英語。 【or旅讀中國電子報】提供獨特多元的中國旅遊提案、文化觀察參照,讓你藉旅遊、深入生活之際,掌握其脈動。
★ 無法正常瀏覽內容,請按這裡線上閱讀
新聞  健康  u值媒  udn部落格  
2019/11/13 第456期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份  |  能力雜誌網站
精選文章 ATM刷臉提款 AI防詐防窺
AI+GIS加持 溫哥華警察永遠快一步!
 
ATM刷臉提款 AI防詐防窺
文/葉小慧
3萬台遍佈於全台,這不是YouBike微笑單車的統計數量,而是ATM提款機。根據金管會統計,台灣ATM的密度已經領先全球,民眾早已習慣使用ATM提款,同時隨著金管會積極推動金融網路化,使得「無卡提款」服務逐漸普及。近2年金融業更廣泛應用生物辨識技術,各家銀行爭相推出「刷臉提款」的功能,宣示人人靠臉吃飯的時代即將來臨。

對於中信銀來說,「無卡提款」服務已經問世許久,其中包括靜脈辨識、手機、QR Code等認證方式。隨著人臉辨識技術的導入,只要到中信銀的「智能ATM」啟用臉部辨識功能,接著透過攝影機擷取影像,就能與辨識引擎內的資料比對,確認本人無誤後就能完成提款。

數研發中心 開發專屬銀行的利基運用

為什麼選擇導入人臉辨識?中國信託商業銀行全球風險總管理處王俊權處長表示,「各種生物辨識裡面,對客戶最少干擾、最無感的就是人臉辨識。」畢竟,指靜脈提款需要客戶伸出手指接觸感應,聲紋提款也需要發出聲音,對於客戶來說,雖然不需要掏出卡片,但依舊需要額外的指定動作。至於虹膜辨識對於客戶雖然同樣無感,但對於攝影機的解析度需求較高,所以通常需要升級ATM。所以,在各方權衡利弊之下,人臉辨識成為無卡提款最容易落地的方法。

中信銀「智能ATM」的刷臉提款功能目前採用恩益禧(NEC)的人臉辨識技術,但中信銀並不停下腳步,在2018年1月成立「數研發中心」,自行開發出自有人臉辨識技術,不只誤判率(False Accept Rate, FAR)來到百萬分之一以下,準確率也高達99.81%,更獲得國際臉部辨識資料庫(Labeled Faces in the Wild, LFW)與美國國家標準局(National Institute of Standards and Technology, NIST)認證。

隨著人臉辨識需求增加,中信銀是否也要成為供應商之一呢?王俊權指出,中信銀並未計畫跟科技廠商競爭,仍將著手於金融業該努力的方向,例如:防車手、防偷窺、意圖分析等功能,他直言:「防車手的功能滿關鍵,根據統計,全台有幾台ATM成為車手提款熱點,因此跟警政署合作研發,希望改善被人騙錢的不幸問題,這一塊是金融業者理當研發領域。」

除此之外,中信銀自主研發人臉辨識比起科技業者多了一項優勢-大數據(Big Data)。一般科技業者訓練AI的人臉數據多半來自開放資料,但開放資料的來源卻十分多元,人臉數據包含歐美、亞洲及中國等地,即使同為東方人臉孔,依舊與台灣有著相當的出入,因為中信銀可使用的合法資料庫資源較多,讓自主研發的人臉辨識延伸出更多可能性。

風險控管 多因子支援降低錯誤

王俊權同時也指出,銀行為了安全考量裝設有許多攝影機,例如:ATM、分行內部。未來可以使用數研發中心研發的技術,在法遵基礎下進行客戶經營與管理,「未來技術方向將是用合規的模式,進行創新而有溫度的電腦視覺應用。當我們本身擁有專利跟核心技術,未來做各種利用更為多元。」

即使擁有技術核心與積極佈局「智能ATM」,中信銀也不會因為技術而亂了自身腳步,尤其將人臉辨識導入行動支付這一塊,王俊權認為,「用條碼就可以解決的交易,不需要走到這麼複雜。」人臉數據的傳輸在設備等級上的要求相當高,而行動支付所應用的場景並不需要如此複雜,只要使用條碼就可以解決。除此之外,資訊安全依舊是中信銀最重視的一塊,畢竟手機上錄製的人臉未必是客戶本人,王俊權直言:「你只能說這支手機登記是這張臉,但這張臉是不是客戶的臉,並沒有真正勾稽。」

銀行需要精準交易時,必須確認對應到的是客戶本人,甚至必須考慮到是不是活體,也就是人臉辨識的時候,使用的影像不是透過照片來偽造,因此需要更多元的方式確認身分真實性。王俊權表示即使誤判率來到百萬分之一,對於金融業來說還是不能接受,畢竟金融交易量非常龐大,多達千萬筆的交易依舊有超過10筆錯誤的可能性,所以中信銀希望可以將錯誤風險降至最低。

防詐前線 詭異提款者無法領錢

除此之外,關於隱私權的爭議中信銀更是慎重,王俊權表示,台灣目前都還在起步與測試階段,身為金融業的中信銀一定是以客戶的意願為首要原則。已經啟用人臉辨識功能的「智能ATM」,更是要求客戶必須透過註冊來確認使用意願。即使註冊過後,也不會強制客戶使用,中信銀強調的是「多元登錄」、「多元提款」,客戶可以使用傳統的提款卡、指靜脈辨識,當然也可以使用人臉辨識,讓客戶自己選擇願意接受的模式,以找出先期使用者的模式進行。

其次,中信銀取得使用者同意後,將人臉辨識資料用於提款之外,其他多屬於去識別化應用。透過這類方法,在客戶個資取用及法遵基礎上取得平衡。這些方式並不會留存影像,只是藉此判讀當下的行為意圖。

藉由上述特點,中信銀的「智能ATM」,更進一步運用電腦視覺技術,透過與內政部警政署165反詐騙諮詢專線的合作,延伸出意圖分析功能,經由異常交易行為的辨識,提昇交易安全。例如:偵測到民眾邊講電話邊進行轉帳,就會提醒客戶小心遭到詐騙可能;對於戴口罩或安全帽遮蔽臉部,也會提醒客戶移除遮蔽後再行提款,若不拿下口罩就不讓提款,以避免詐騙車手行為;甚至進一步預防偷窺,只要提款當下附近有人就會提醒提款者。

王俊權坦言人工智慧(Artificial Intelligence, AI)技術在市場上仍屬高度溢價階段,換言之需要資本投入。因此人臉辨識技術在台灣,並不是每家銀行都願意採用。然而對於中信銀而言,本身就握有核心技術,可擴大發揮空間。

其次,台灣正式開放純網銀之後,競爭壓力越來越大,有了新的競爭對手,而且各種客層與應用上都有同業在切入。過去,銀行著墨於高端客層,對於其他數百萬名的客戶難以一對一經營,為了解決此一痛點,王俊權認為銀行必須轉型並且導入AI,而人臉辨識就是其中的一環。

「若導入成本能有效下降,且銀行導入AI升級轉型的趨勢明確,這兩件事情能夠成真,將有助於人臉辨識技術在金融業的普及。」王俊權認為台灣資訊教育非常成功,同時擁有大量高品質的資訊人才,許多優秀人才都被國外挖角,當人臉辨識等AI技術在台灣形成主流,執政者願意投入讓金融業者動起來,對國家競爭力的改善將有相當好的契機。

未來銀行 無人&有溫度的精準服務

隨著科技進步,金融業站在一個轉捩點,未來銀行將呈現什麼樣貌?王俊權表示:「未來銀行到底長什麼樣?我們的感覺是未來銀行或5G開放之後,原本許多用人的互動,會慢慢從科技去互動。」中信銀內部開始推動「智能行員」,希望讓機器扮演銀行專員的功能,但要讓機器扮演專員,必須有銀行專員的基本認知能力,「它要看得懂客戶是誰,聽得懂客戶的意圖,更要能與客戶互動。」

即使在無人數位環境,中信銀基於滿足客戶需求,依舊致力於提供「溫度」與「精準」的服務,同時,「認人、認物、認知、認人心」也成為必備的思維,王俊權認為人臉辨識預估是未來綜合運用最多的科技,「用類似的技術、錯位經營(Multi-Position Management),把有限的資源用在未來對金融業轉型真正有用的科技研發上面。」王俊權不諱言的表示,雖然人臉辨識在中國使用的地方很多,卻流於單調,不外乎就是安控及刷卡等領域,「台灣雖然起步較晚,但是正嘗試將電腦視覺應用於不同面向,因為單純的刷臉只是讓交易更為便利,我們希望可以達到認人心。」

何謂認人心?「舉個例子,中國人有面相學,假如把面相用在人臉辨識呢?」王俊權指出,銀行擁有龐大的數據,用人的角度切進去,想像空間就滿大的。例如:銀行界總有穿著不起眼,其實卻是銀行大戶的故事流傳,過去要透過資深的行員依據經驗辨識,「但未來透過人臉辨識,也能夠達到這一點,因為皮膚嫩,顯然較少曬太陽,結合其他的細節,根據大數法則,AI就會告訴我們這位客戶有97%是潛在大戶,這在過去是做不到的,但是透過大數據以及後端分析,就有可能實現。」

目前,人臉辨識的應用越來越多元,除了壽險公司可以透過AI判斷被保險人的健康程度,也能判讀客戶的表情,得知是否有在說謊,甚至已經可以應用於面試方面。王俊權認為,刷臉提款只是基礎中的基礎,真正要做的是未來可以改變核心競爭力的新型態應用。

【本文出自《能力雜誌》2019年11月號;訂能力電子雜誌;非經同意不得轉載、刊登】

AI+GIS加持 溫哥華警察永遠快一步!
文/劉容皿
在1995年至2009年間,加拿大的大溫哥華地區曾發生一連串女學生被襲擊的事件,歹徒尾隨放學回家的女性,並伺機帶到附近的樹林加以性侵。溫哥華警方為此組成專案小組,動員100多名警力來偵辦此案,幾個月調查下來過濾出560多名嫌疑犯,但比對DNA都不符合。在偵查陷入膠著時,歹徒又再次犯案了。

抓出非典型罪犯

最後專案小組決定借助科技分析的力量─他們找上了當時在警局還不夠受重視的犯罪分析諮詢和發展科,透過龐大的資料庫進行地理空間及地理輪廓分析,經過幾周的過濾後鎖定了一名嫌犯,並從嫌犯使用過的咖啡杯上取得唾液,確認與受害者身上找到的DNA吻合,警方隨即逮捕了這名嫌疑犯賀撒摩(Ibata Hexamer)。

這名狡猾的嫌犯為何能逃脫出傳統辦案的篩選範圍?這是因為賀撒摩屬於非典型的犯罪分子,他擁有房產、有穩定交往的女友、經營的事業也很成功,又沒有前科,不符合任何「典型的犯罪分子」特徵,這使他能利用偵辦上的盲點再三犯案。

這宗重大刑案也成為溫哥華走向人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的轉捩點,事實證明,以情報為主導的偵察工作,在空間分析(Spatial Analytics)技術的支援下,能夠找到不容易追查、工於心計的犯罪分子。溫哥華警察局犯罪分析諮詢和發展科負責人普羅克斯(Ryan Prox)談起該案件帶來的轉變,「以前的問題總是聚焦在『最符成本效益的辦法是什麼』,但在短短2周內我們破案了,這讓風向轉為:『也許我們應該先試試這些新技術』。」

8成準的犯罪預測

普羅克斯和他的團隊所採用的新工具,是名為CompStat的資訊統計警務模式,這是一套結合電腦統計和地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)的績效管理系統,再搭配其他降低犯罪的策略,讓警方可更精準的進行治安維護。原先,溫哥華是加拿大3大城市中治安最差的地方,竊案時有所聞。在警方引進這套新技術後,由地理空間工程師和統計專家開發的演算法,能一一解構闖空門的犯罪模式,透過機器學習(Machine Learning)、空間分析,警察可以預測容易被竊賊入侵的住宅區,並依據這些數據加強巡邏。

2016年溫哥華先以試點的模式來測試CompStat這套技術,結果實驗區域的竊案數量在短短1個月內就降低2成。溫哥華市警局於是率加拿大之先,將這套「預測性警務系統」技術廣泛應用於全市。普羅克斯表示,「每28天,管理層都會檢討全市的犯罪趨勢、犯罪集聚模式(Crime Clustering),以及犯罪問題。經過定期檢驗下來,無論就人力部署的方式、資源分配以及任務執行的效果,都可看出這項技術讓警務工作變得更講求證據,也更能有效負責。」

經過證明,只要運用得當,這是一套很有效的警務工具,有助各局所辨識出可降低犯罪的狀況,進而提昇社區生活品質。這套犯罪預測工具由地理資訊系統技術供應商Esri的合作夥伴Latitude Geographics所開發,能藉分析過去的犯罪案件,來預測接下來2小時內、範圍100公尺內的犯案。隨著時間演進,目前此工具已能達到80%以上的準確度。

針對性的巡邏嚇阻

導入這套新模式的關鍵,是要先建立完善的數據資料庫,包括對過往犯罪者行為的掌握,有哪些可能再犯、從事危險行為的嫌疑對象。警方也會檢視獲通報案件的犯案手法(Modus Operandi, MO)。例如:竊賊闖空門是用螺絲起子撬開窗戶等,藉由過去的犯罪手法,或其他任何犯罪行為指標來加以比對,作為系統運行的重要資料。

而外出巡邏中的警察也能運用這些數據分析,輔助他們更完善地執行勤務。普羅克斯表示,溫哥華將車載電腦推進至現場第一線的警車上,可連線警局的系統,即時顯示犯罪趨勢和犯罪模式。「我們納入幫派成員和慣犯的地址,以及財產犯罪、暴力犯罪的最新趨勢和狀況。」普羅克斯進一步解釋,這也能更及時處理民眾的需求,警察不是只能等到通報案件後才被動回應,而能運用預防的技術,甚至能趕在事件發生前提供更主動的服務。溫哥華警察局也鼓勵員警多利用分析工具,以更了解自己負責的區域。

溫哥華警察局長帕爾默(Adam Palmer)對於CompStat為日常巡邏任務帶來的改變,有如此詮釋:警車不是在整個街區隨機巡邏,而是針對性地鎖定可能發生犯罪的區域、有目的的巡邏。帕爾默向加拿大廣播公司(Canadian Broadcasting Corporation, CBC)解說,當系統識別出一個位置時,就可以派遣人員前往巡視。他說,有的時候會當場逮到現行犯,但這套系統最主要的目的,其實是要讓警察在被系統警示的地點出現,「光是『到場』就能達成嚇阻犯罪的效果。」

據警察人員反映,他們使用地理空間和時間分析,搭配犯案手法的資料庫,對於偵辦財產犯罪和侵害犯罪,例如:性侵害等,持續有所斬獲。普羅克斯也說,「以證據當基底,可以回頭檢驗我們做了什麼、怎麼做、為什麼要做、是否有效果。然後調整策略,(讓警務工作與資源都能)發揮最大的效益。」

過度預防的疑慮

但也有人對此套系統懷抱疑慮,既然這樣的預防犯罪系統能那麼精準,最終會不會發生類似電影《關鍵報告》(Minority Report)的情節?當「預防」犯罪到一個地步,依可能的機率或演算的判定,就先行逮捕系統警示的嫌犯。普羅克斯為此向社會大眾釋疑:「我們意識到公眾對預測性警務的疑慮,我們一直對此保持謹慎,維持制衡。警方只使用住家遭竊的公開報告,避免讓合理的懷疑放大現有的偏見。」

帕爾默也否認如此發展下去,會真實上演《關鍵報告》的劇情,他也點出了關鍵:「我們的目標不是人,而是位置。」「這裡沒什麼是暗地來的。」

【本文出自《能力雜誌》2019年11月號;訂能力電子雜誌;非經同意不得轉載、刊登】

 
  免費電子報 | 著作權聲明 | 隱私權聲明 | 聯絡我們