隨著蘋果(Apple)Face ID臉部辨識技術問世，企業界接連宣布相關應用上路，將人機交互提升到全新的階段，僅僅短短半個月內，“刷臉吃飯”、“刷臉購物”、“刷臉提錢”的應用接踵而至，未來發展充滿想象。

隨著蘋果Face ID臉部辨識技術問世，企業界接連宣布相關應用上路。

“靠臉吃飯”聽起來像是電商業者的噱頭，其實金融銀行早已邁入應用。不需要身份證、不需要銀行卡，臉朝窗口一笑，按提示操作幾下，ATM就自己吐錢出來。這樣的場景，已經不止是想象，而是成為了事實。

近日中國農業銀行在ATM試行臉部識別技術，用戶可以不帶卡，只要刷臉就能取款。據悉，該功能將在貴陽進行大面積覆蓋，2017年底實現貴州全省覆蓋。事實上，這是中國農業銀行一次創新性嘗試，為降低安全風險，目前ATM刷臉取款限定每日取款累計不能超過人民幣3,000元。

除了農業銀行外，招商銀行也屬于較為激進的AI技術探險者。2016年，招行在全國106個城市近千臺ATM機上導入刷臉取款的功能。這些ATM全部采用最新的紅外活體檢測技術，能夠完全抵御照片、換臉視頻、翻拍、面具等詐騙行為。除此之外，還具備靜默活體、動作活體、唇語活體等活體檢驗方式。

此外，用戶還需要輸入手機號碼或身份證號進行身份確認，最后再依靠密鑰進行取款，同時進行人臉識別、手機號碼驗證、密碼驗證三層防護。

從技術層面上說，機器識別部位除了臉部，其實還可以有更多選擇。有消息稱，京東正研發掌紋支付、聲紋支付、虹膜認證支付等多種基于人體特征的付費方式。從現有的技術應用來看，整個人體都可以參與到生物識別和互動環節，只要技術持續優化升級其識別的精確度，未來的無限想象空間。

生物識別技術應用將我們帶進了一個新世界的大門，雖然充滿想象，但畢竟尚處起步階段，同時也存在著一定的不確定性。

首先，技術尚未成熟。雖然臉部識別技術已經成功落地，但能匹配的數據庫數量還有限，仍需要通過輸入手機號、判斷地域等方式來縮小匹配范圍，增加識別精度。

其次是成本較高，生物識別技術需要的機器比較昂貴，在大型商企、機構可以配置，小便利店、小飯館等就難以負擔其高成本的硬件了，這就使得適用范圍有一定局限性。

再者，生物識別技術的發展需要搜集許多諸如面部特征、指紋、虹膜等資料，涉及到隱私等法律問題，這些資料是否該交由企業存儲，未來的數據安全如何保障，都尚未明確，這也增加了技術發展的不確定性。

最后，身份認證監管機構未統一，各自的關注重點均有所不同，這也給相關企業帶來很大的挑戰。唯有解決種種關鍵問題，人體生物辨識才能讓消費者放心而便捷地使用。