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在数字化支付时代，安全与便捷之间的微妙平衡
随着人工智能技术迅速融入金融反欺诈领域，以及生物识别技术在支付验证中的广泛应用，这两项技术正在成为保护账户安全的重要工具。然而，它们如同双刃剑，一方面极大地提高了服务的便捷性，另一方面也引发了关于隐私保护的新挑战。
全球金融业正经历着一场由技术创新驱动的安全升级与隐私保护的较量。
AI反欺诈：智能金融的守护者
随着金融业务的快速数字化，欺诈手段也变得越来越复杂。传统的规则引擎已经难以应对这种变化，而AI和机器学习技术则成为了实时反欺诈的关键力量。
例如，中电金信开发的多模态智能鉴伪大模型，通过综合分析用户行为、交易特征和设备信息，构建了全面的风险评估模型，成为防范金融欺诈的有效工具。
此外，云南电信利用国产化的华为昇腾计算平台，建立了支持多语言的跨境诈骗防御体系，为“东数西算”战略下的算力安全提供了新的解决方案。
通过“警银网通”的AI反诈数据标签系统，结合NTA、DPI、区块链和隐私计算等技术，实现了对人员流动、资金流动、网络流动和通讯流动四类数据的高效整合与管理。该系统已建立了一个包含数百万条记录的涉诈样本库，数据质量和诈骗识别的准确性都达到了99%。
奇富科技的“反欺诈专家策略系统”通过AI深度学习和大数据分析，构建了多维度的欺诈识别模型，能够在几秒钟内分析数百个风险因素。该系统包括欺诈识别、策略制定、情报分析和案件处理四个核心部分，实现了从识别到处理的全流程智能化管理。
生物识别：便捷与风险共存
随着人脸、指纹、虹膜等生物特征在支付验证中的普及，其安全问题也日益突出。与传统的密码不同，生物特征一旦泄露，将面临无法逆转的风险。
生物特征的不可再生性使得它们成为一种无法更改的“生物钥匙”。尽管生物识别技术因其准确性和便捷性而在数字化时代迅速发展，但也带来了新的安全隐患。
例如，有公开报道指出，境外情报机构通过非法获取重要人物的面部数据，伪造身份以获取敏感信息，甚至渗透到涉及机密的场所进行窃密活动。
静脉识别技术作为一种新兴的生物识别方法，通过捕捉人体皮下静脉血管的分布特征来识别身份，具有更好的隐私保护效果，不易泄露，难以伪造或复制。特别是在人脸识别技术受到严格监管的背景下，静脉识别技术有望迎来快速发展。
《人脸识别技术应用安全管理办法》明确规定，在存在其他非人脸识别技术的情况下，不应将人脸识别作为唯一的验证方式，这为静脉识别等新技术提供了更广阔的发展空间。
监管加强：生物识别走向规范化发展
2025年3月，国家网信办和公安部联合发布了《人脸识别技术应用安全管理办法》，标志着生物识别信息保护进入了一个新的阶段。该办法规定，如果存在其他非人脸识别技术可以实现相同目的或达到同等业务要求，不得将人脸识别作为唯一的验证方式。这一规定旨在保护消费者的权益，防止企业滥用生物识别技术。
隐私挑战：生物信息的滥用危机
随着生物识别技术的广泛应用，其背后的隐私和数据泄露风险不容忽视。生物识别信息包含了“唯一标识性”、“生物特征识别”和“特定技术处理”等关键要素。
面部信息是最直观的人体特征之一，包含丰富的、相对稳定的信息点。但如果不当存储导致数据泄露，不仅会威胁个人隐私和财产安全，还可能对国家安全造成影响。
指纹识别技术虽然成熟，但也面临着安全挑战。例如，某国外企业将指纹支付系统直接连接到公司数据库，由于缺乏有效的安全管理，导致多次被黑客攻击，信息泄露严重。
虹膜识别技术以其高度的稳定性和唯一性，常用于高安全需求的领域，因此也成为不法分子关注的目标。
技术融合：构建全方位防护体系
面对日益复杂的支付安全挑战，AI反欺诈技术和生物识别技术的融合应用成为构建全方位防护体系的关键。
多模态生物识别技术通过整合多种生物特征识别方法，可以提高身份验证的准确性和安全性，适应不同的应用场景。例如，圣点科技在指静脉模组领域的市场份额达到69.7%，并在掌静脉模组领域交付了30万套产品，市场占有率达到42.8%。这些数据表明，静脉识别技术正逐渐获得市场的认可。
智能风控体系不断升级。云南电信的反诈大模型运用了多模态深度鉴伪技术，构建了行业内首个涵盖100多种伪造工具的反诈大模型，能够精确识别包括Stable Diffusion、Midjourney在内的35种AIGC生成的虚假内容，伪造视频的检测准确率达到了96.2%。
构建“三层次多元化保护机制”。为了在生物识别信息的保护与应用创新之间找到平衡点，需要构建“三层次多元化保护机制”：在预防阶段，建立评估和认证机制；在过程控制阶段，改进知情同意流程；在后续补救阶段，设立多元化的补救措施。
法规完善：创新与监管的平衡
随着生物识别技术的快速进步，相关的法律法规也在逐步完善，旨在在技术创新与安全监管之间达到平衡。
现有的法规具有间接性和分散性的特点。尽管中国已经对个人信息保护进行了较为全面的立法工作，但在整体体系上，尚未针对生物识别信息保护制定专门的法律。当前，生物识别信息保护的法规层级较低，且多为间接性保护条款。
《办法》的发布标志着监管水平的提升。《人脸识别技术应用安全管理办法》是在2023年8月公布的《人脸识别技术应用安全管理规定（试行）（征求意见稿）》的基础上，经过一年多的公开意见征集和修订后形成的。
与征求意见稿相比，《办法》正式版本在聚焦特定对象、关键场景、优化监管效率和技术规范强化等方面有所调整，反映了“精准监管”和“平衡安全与发展”的管理理念。
个人信息保护法规体系已初步形成。中国的《数据安全法》《网络安全法》《个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》以及《人脸识别技术应用安全管理办法》等一系列法律法规和部门规章的出台，为我国网络数据安全提供了制度上的保障。
未来趋势：智能安全的发展路径
随着技术的不断革新，AI反欺诈和生物识别技术正向更智能化、集成化的方向发展。
深度伪造检测成为必要。随着AIGC技术的迅速发展，伪造视频和音频的检测需求变得越来越重要。云南电信的反诈大模型支持缅甸语、泰语等6种东南亚小语种的诈骗内容识别，展示了反欺诈技术如何不断适应犯罪手法的变化。
全栈国产化成为安全保障的基础。云南电信项目的全栈国产化实现了“省级中心训练+边缘推理+终端部署”的三级计算架构，确保从芯片到应用的安全防护。硬件层面采用了华为鲲鹏/昇腾处理器，提供了芯片级别的可信计算能力。
隐私保护技术的应用范围将扩大。随着公众隐私保护意识的增强，联邦学习、差分隐私、同态加密等隐私计算技术将在生物识别数据保护中发挥更大的作用，实现数据的“可用而不可见”。
AI与生物识别技术的深度融合。未来，AI不仅将用于反欺诈，还将优化生物识别算法本身。借助深度学习，生物识别系统将能够更准确地辨别真实生物特征与伪造品，增强系统的抗攻击能力。
技术进步与隐私保护之间的平衡，将是数字支付安全发展的核心问题。随着监管框架的完善和技术防护手段的提升，一个更加智能和安全的支付环境正在逐步形成。
对于消费者来说，保护生物信息安全的意识极为关键。国家安全机关建议，在日常生活中应遵循“最小必要”原则，谨慎提供生物特征信息。在使用人脸识别、指纹识别、虹膜识别等生物识别技术时，应详细阅读相关隐私政策，注意避免过度收集。
对于企业而言，在享受技术带来的好处的同时，也必须承担起保护用户数据安全的责任，才能在数字时代稳健前行。
京公网安备 11010802022788号
