当前，各种高科技不断应用于互联网金融领域，无论是传统金融，还是 互联网金融，都将面临高科技带来的技术革新的机遇，同时，也意味着一旦在这场攻守战中失败，则很可能被市场淘汰出局。

　　“人脸识别”和“大数据”是近几年在互联网金融中运用最广泛的两种方式之一。谷歌、苹果、百度等国内外知名企业，以及以微众银行、网商银行、众可贷为代表的互联网金融企业都在加速布局“人脸识别”和“大数据”。这两项技术到底有何奇妙之处?它们在加速行业发展的同时，又带给投资人哪些不一样的投资体验?

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　　模式创新

　　互联网金融行业突飞猛进

　　近年来，特别是2013年以来，随着人们对互联网技术在向金融领域渗透过程中体现出的降低金融交易的成本、降低金融交易过程中的信息不对称程度和提高金融交易的效率等优势的认识的深入，我国互联网金融发展的模式内容也不断地得到创新和丰富。这些模式内容上的创新和丰富突出表现在以下三大方面：一是在银行开展网络借贷业务方面;二是在第三方支付方面;三是在P2P网络借贷方面。

　　2008年以来，我国的网络银行、 第三方支付 及P2P网络借贷等互联网金融模式的交易规模得到了快速的发展壮大。其中，网络银行的交易额由2008年的285.4万亿元迅速增加到了2014年的1549万亿元;第三方支付的交易额也由2009年的3万亿元快速增长到了23万亿元左右，期间虽由于市场渐趋饱和，增速有所下降，但也达到了18.6%以上;P2P网络借贷的交易额则由1.5亿元快速增长到了3292亿元，期间增速甚至均达到了200%左右。

　　然而，2013年余额宝的上线将大众的眼光真正投向互联网金融，随后，多家互联网公司开始研发金融产品，P2P行业也顺势迅猛发展。

　　可以说，当下互联网的发展和信息爆炸已经将我们推入了以云计算和大数据为新特征的信息社会，大数据已经不再只是研究实验室的研究课题，它们已经冲击着社会，并对商业实践产生颠覆性地影响。金融业作为传统行业之一，也感受到了“地震”，曾有机构表示，金融机构若不能倚靠大数据向互联网进军，很有可能就会面临被淘汰的危险。

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　　重构商业

　　“大数据”引导行业质的飞跃

　　对于金融行业来讲，大数据的出现与广泛应用让其看到了行业新的曙光。大数据不仅可以帮助金融机构从外部海量数据的矿藏中找到有业务价值的信息，从捕捉客户心理特性、意见倾向，直至全面了解客户。更深层次的，大数据的应用可以预测客户行为，最终到规范社会行为，不断提升数据分析的价值。在业内看来，在未来十年，大数据技术引发商业创新，数据重构商业。

　　近年来，互联网金融迅速崛起，成为推进我国金融生态变革的重要力量。然而，以P2P为代表的互联网金融突飞猛进发展的同时，良莠不齐、鱼龙混杂的行业现象相伴而生。

　　今年7月18日，中国人民银行等十部委联合发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，明确了互联网金融的监管思路。这也意味着，互联网金融行业的洗牌必将加速，自律、监管、投资者教育等多方下手探索解决行业发展规范问题以及路径的时代已经来临。与此同时，随着上市公司、银行、国资系等机构的介入，行业的隐形门槛被抬高，对资金、技术和风控水平均提出了更高的要求。

　　有业内机构表示，互联网金融的核心是普惠金融，特征是小额分散。小额分散的特征使用户开发和审核成本过高，借款人成本居高不下，客观上阻碍了平台的扩张。因此，如何降低借款业务的风控成本和提升效率以及精准识别借款人的真实身份、防范欺诈成为整个互联网金融发展需解决的首要问题。基于此，一些走在技术前沿的互联网金融企业开始抢先布局“大数据”，借力互联网解决以上痛点，打造具有智能化小微信贷工厂模式的新型互联网金融。

　　相比于过去传统的数据挖掘，如今的大数据与过去相比有着明显的区别。据前海保险交易中心副总裁兼CIO裴兆旭表示，传统的数据挖掘是把所有的数据进行清洗、整理把它变成已知的然后运行分析，但是如果缺少几项内容，所要分析的结果就会有问题，今天的大数据它已经走向新的模式,特别针对非结构化的数据也可以进行全量的分析。“比如过去某保险企业通过BI进行客户分析它所产生的数据不够准确，无法给企业带来价值，而另一家保险企业采用了大数据的算法以及客户心理学习加推送算法，使得该保险企业取得了巨大的收益。”“互联网金融企业建立大数据风控模型之后，除了传统的结构化数据以外，还对大量以文字、图像、视频、音频等非结构化形式存在的数据进行深度挖掘和分析。同时，企业接入第三方征信等互联网征信系统，扩大服务对象数据信息的来源渠道。”据众可贷人士向记者介绍。

　　上述人士表示，随着数据来源的丰富、平台数据的积累以及国家数据的开放，整个行业将建立一套基于大数据的业务模式。数据的搜集、分析及信用评价结果输出的整个过程，均由云计算完成，使传统征信方式中非标准程序转变为标准化程序，有效避免传统征信方式中人为主观因素的影响，确保评价结果的客观准确，同时做到流程快捷、高效。此外，大数据风控体系运用后，能够提高整个行业的信贷审核速度，同时将潜在违约风险也在可控范围。

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　　安全问题

　　“人脸识别”系统逐步介入网络安全

　　人们在享受互联网金融高便捷的理财服务时，也面临着日益严重的网络安全问题。而人脸识别的出现作为一种全新的技术解决方法，正逐渐走进投资人的视野。

　　据悉，人脸识别是身份认证的一种，相比指纹识别、虹膜识别等，其在网络上的应用前景更为广阔。目前，国内外诸多知名企业如苹果、谷歌、腾讯、百度、阿里等，都在积极涉足人脸识别技术。

　　今年的1月4日，首家互联网银行微众银行，该银行通过人脸识别技术和大数据信用评级发放贷款的基础设施获得了肯定。4月份，随着国内证券市场“一人一户”限制的放开，证券行业迎来巨大的开户潮，为了吸引用户，一些券商利用人脸识别技术开通网络开户。据悉，目前已有几家券商已经获得了人脸识别应用试点批文。

　　随后7月，国务院印发了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》(下称《意见》)，明确了未来3年以及10年的“互联网+”发展目标。《意见》就金融方面提到，“支持银行、证券、保险企业稳妥实施系统架构转型，鼓励探索利用云服务平台开展金融核心业务，提供基于金融云服务平台的信用、认证、接口等公共服务”。

　　目前，国内许多互联网金融业务都受限于缺少线下实体网点，面签正在成为制约行业发展的瓶颈，而运用互联网进行的“远程人脸识别+身份证件核实”的验证方式，则可以有效解决这一行业痛点。

　　有业内人士认为，在市场的强劲需求及众多资本力量的推动下，人脸识别技术正在成为未来互联网金融行业的重要基础设施，从而在互联网金融领域打开巨大的市场空间。2015年上半年的人脸识别领域投资热潮，也正是得益于国内互联网金融市场的火爆。“人脸识别在未来的应用领域会更加广泛，视频分析、智能家居、智能汽车、机器人、移动互联网等领域都会出现人脸识别的新应用”。有行业人士向记者坦言，在未来错综复杂的实际应用环境中，人脸识别技术要在安全性与用户体验之间寻求平衡，就必须根据不同的应用场景找到误接受率和误拒绝率之间的平衡点。

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　　技术优势

　　“大数据+人脸识别”强强联合

　　就在今年9月，众可贷平台在“第十一届中国企业诚信与竞争力论坛暨首届中国互联网金融创新发展峰会”获得“中国诚信经营AAA级示范平台”大奖。这是众可贷继7月囊括两项CCTV诚信大奖后，再次获得权威机构组织颁发的重量级奖项。据悉，其大数据与人脸识别系统成为了其技术优势。

　　有分析人士指出，“大数据”加“人脸识别”技术，大幅提高了整个互联网金融行业的核心竞争力。在未来，大数据的应用远不止在风控和降低成本，带来额外附加值。深挖互联网大数据，可以帮助行业了解投资者的偏好、需求等各方面信息。通过开发算法，企业对这方面的信息进行分析后，可以形成投资者的偏好报告。此类报告将有助于相关企业了解需求，开发产品。

　　众可贷有关人士也向记者谈到，上述两个技术的应用，能远程精准识别借款人身份，缩减了冗长的审核周期，降低了借款人的成本;而“人脸识别”技术中的“刷脸支付”，不仅能更好地保证投资者的账户安全，更能有效的简化投资流程。

　　“较之传统的移动支付手段，”刷脸支付”可以让消费者不需要带任何设备，甚至卡，只需要在人脸识别设备上进行”刷脸”，就可以完成支付，这可以说是对消费者的完全解放”，某资深分析师在接受记者采访时表示，“在政策上，央行鼓励金融创新，支付创新，但任何创新都是基于支付的安全，如果人脸识别技术真的要应用在大众支付上，需要推动标准和规范的形成，就这方面来说，人脸识别要走的路还很长，而且不包括后续的市场推动。”

　　不过，目前“人脸识别国家强制标准”正在制定中，此次国家推行的强制标准将促进人脸识别应用在金融领域的普及。

　　国家刚刚出台的《促进大数据发展行动纲要》，对全面推进我国大数据发展和应用作出了顶层设计和整体规划。未来对大数据资源的掌握、挖掘、分析和应用能力，将成为企业洞悉商机、获取价值的核心要素。“谁能够在行业内率先启用大数据与”人脸识别技术”，谁将在行业率先拥有一席之地，也能极大地促进普惠金融的发展。”有网贷平台人士表示，在“大数据+人脸识别”的助力下，以众可贷为代表的互联网金融企业已经率先应用此技术，建成具有智能化信贷工厂模式的新型互联网金融。这不仅是技术手段在风控模型方面的应用，而且是金融与互联网技术的深度融合统一。