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手一揮就能付款,這樣的刷掌支付你敢用嗎

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手一揮就能付款,這樣的刷掌支付你敢用嗎

刷掌支付真能的可以普及嗎?

文|三易生活

經過了近十年的發展,如今移動支付儼然已經成為了許多朋友日常生活中的一部分,而只需隨身攜帶一部手機、輕輕松松便可實現吃住逛行,無疑也是科技改變生活的最真實寫照。而如果將移動支付產業比作一棵大樹,那么相關技術顯然就是這棵大樹的主干。不過二維碼作為一項古老的技術,自從大規模應用以來,諸如被偷換二維碼等安全性不高的爭議就幾乎從未間斷過。

由此,整個業界也從未放棄過探索新的移動支付方式。日前,騰訊方面注冊了“微信刷掌”、“微信刷掌支付”、“微信刷掌服務”“WePalm”等多個商標,并已在部分地區推廣非接觸式刷掌支付,用戶只需通過手掌識別即可快速完成付款或身份驗證。事實上早在去年夏季,微信支付與騰訊優圖就曾聯手開啟“刷掌支付”的內測。現在看來,彼時的“技術預研”或已距離正式落地不遠。

根據此前的相關報道顯示,騰訊的刷掌支付是基于人臉支付系統的基礎上。用戶需要先在騰訊旗下的“青蛙”刷臉設備上注冊手掌,并刷臉關聯到自己的微信賬號,完成信息關聯后,用戶在進行線下消費時就只用將手掌對著微信支付設備的掃描區,即可確認完成支付。從某種意義上來說,刷掌支付與刷臉支付都是基于同一邏輯,屬于生物識別技術在無感支付領域的應用。

既然手一揮就能完成支付,可為什么刷臉比刷掌更早完成商業化呢?其實原因只有一個,因為識別手掌的技術難度比人臉大得多。目前,人臉識別的技術是基于人臉的位置、大小,以及各主要面部器官的位置信息。并且由于諸如云相冊等產品的存在,用戶主動上傳人臉信息的情況從PC互聯網時代一直延續到了今天,也造成人臉信息的數據庫極為豐富,而基于海量的數據、人臉識別技術也得以快速成熟。

與之相對應的,則是掌紋數據的收集難度就要提升多個數量級,畢竟要讓用戶主動出示掌紋的情況是十分罕見的。除了在間諜特工主題的影視劇里,銀行、金庫、實驗室等場景會出現的掌紋識別外,幾乎就沒有其他地方需要用到掌紋了。

同時掌紋又不同于指紋,其是由粗的“線”和細的“紋”組成,。其中,“線”是在母體中先天生成、不易改變,而且是每個人獨有,而“紋”則可能會因為勞作或其他因素發生改變,因此這也為掌紋識別帶來了更高的技術難度。

既然單純通過掌紋完成身份識別的難度很高,業界就引入了掌靜脈識別。靜脈識別即基于手掌靜脈血液中的血紅蛋白對近紅外線的反射頻率不同,通過使用紅外線測繪物體深淺和血紅色素吸光特性,來獲取掌紋紋路和掌靜脈的圖像特征。

根據不同個體靜脈結構不相同、甚至同一人左右手也不一樣的特點,掌靜脈就能完成對于身份的識別、認證,而且掌靜脈圖像特征是活體時才存在、且支持非接觸成像。

但缺乏掌紋信息,就意味著訓練AI模型的進度會更慢,疊加更高的技術難度,也就使得刷掌支付自然比刷臉更晚出現。但要說“刷掌支付”,亞馬遜才是這一技術商業化的先驅。早在2019年,亞馬遜就在其線下門店推出了名為Amazon One的刷掌支付系統。甚至于為了向消費者推廣這一支付系統,亞馬遜更是推出了向注冊掌紋的新用戶給予10美元信用額度的活動。

可為什么有了能讓消費者擺脫手機的桎梏、無感完成的刷臉支付后,亞馬遜、騰訊等廠商還在探索刷掌支付呢?最直接原因,自然是此次疫情的影響。在口罩的限制下,人臉識別幾乎處于癱瘓狀態,君不見即使是有3D結構光的加持,蘋果方面在iPhone上實現戴口罩解鎖都花費了不少的時間。而更深層次的原因,則是消費者對于個人隱私的關注度與日俱增,特別是人臉這類極為敏感的個人信息,更是讓許多數消費者如坐針氈。

顯而易見,刷掌支付是一種識別速度更快、識別準確度更高的非侵犯性識別方式,可以獲得更好的安全性和使用體驗,比人臉支付更適應當下。

不過,刷掌支付真能的可以普及嗎?其實這項技術的應用場景并不那么樂觀。且不提監管機構要求企業在信息采集上需遵循“最小、夠用”原則、防止信息濫用,更致命的是刷掌支付并不具備真正意義上的成本優勢。

從商家的角度出發,盡管騰訊的刷掌支付是基于此前的刷臉支持設備“青蛙”存在,并不需要額外付出硬件成本,但固件升級和維護等軟件層面的支出顯然少不了。而對于消費者來說,新技術的目的是縮短支付路徑、簡化交易流程,無論是使用人臉還是掌紋,目的都是代替二維碼作為新的移動支付方式,但根本目的則是為了減少手機的使用。

刷掌支付最大的問題,并非是在支付時只需掃描人臉或掌紋即可,而是還需要額外完成綁定相關信息。再說了,現有的二維碼支付在小額支付場景已經能夠滿足用戶需求,即便按照亞馬遜方面的說法,刷掌技術的響應速度更快,可以在300毫秒、即0.3秒內驗證用戶信息,但二維碼支付頂多花費數秒,消費者很難感知兩者間質的差異。

因此刷掌支付即便在安全性、便捷性上更勝一籌,但奈何遇到了如今消費者對于個人隱私關注空前高漲的時代,所以要讓用戶接受掌紋信息被存儲在云端而非本地,便是一項極為艱巨的挑戰。

本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。

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手一揮就能付款,這樣的刷掌支付你敢用嗎

刷掌支付真能的可以普及嗎?

文|三易生活

經過了近十年的發展,如今移動支付儼然已經成為了許多朋友日常生活中的一部分,而只需隨身攜帶一部手機、輕輕松松便可實現吃住逛行,無疑也是科技改變生活的最真實寫照。而如果將移動支付產業比作一棵大樹,那么相關技術顯然就是這棵大樹的主干。不過二維碼作為一項古老的技術,自從大規模應用以來,諸如被偷換二維碼等安全性不高的爭議就幾乎從未間斷過。

由此,整個業界也從未放棄過探索新的移動支付方式。日前,騰訊方面注冊了“微信刷掌”、“微信刷掌支付”、“微信刷掌服務”“WePalm”等多個商標,并已在部分地區推廣非接觸式刷掌支付,用戶只需通過手掌識別即可快速完成付款或身份驗證。事實上早在去年夏季,微信支付與騰訊優圖就曾聯手開啟“刷掌支付”的內測。現在看來,彼時的“技術預研”或已距離正式落地不遠。

根據此前的相關報道顯示,騰訊的刷掌支付是基于人臉支付系統的基礎上。用戶需要先在騰訊旗下的“青蛙”刷臉設備上注冊手掌,并刷臉關聯到自己的微信賬號,完成信息關聯后,用戶在進行線下消費時就只用將手掌對著微信支付設備的掃描區,即可確認完成支付。從某種意義上來說,刷掌支付與刷臉支付都是基于同一邏輯,屬于生物識別技術在無感支付領域的應用。

既然手一揮就能完成支付,可為什么刷臉比刷掌更早完成商業化呢?其實原因只有一個,因為識別手掌的技術難度比人臉大得多。目前,人臉識別的技術是基于人臉的位置、大小,以及各主要面部器官的位置信息。并且由于諸如云相冊等產品的存在,用戶主動上傳人臉信息的情況從PC互聯網時代一直延續到了今天,也造成人臉信息的數據庫極為豐富,而基于海量的數據、人臉識別技術也得以快速成熟。

與之相對應的,則是掌紋數據的收集難度就要提升多個數量級,畢竟要讓用戶主動出示掌紋的情況是十分罕見的。除了在間諜特工主題的影視劇里,銀行、金庫、實驗室等場景會出現的掌紋識別外,幾乎就沒有其他地方需要用到掌紋了。

同時掌紋又不同于指紋,其是由粗的“線”和細的“紋”組成,。其中,“線”是在母體中先天生成、不易改變,而且是每個人獨有,而“紋”則可能會因為勞作或其他因素發生改變,因此這也為掌紋識別帶來了更高的技術難度。

既然單純通過掌紋完成身份識別的難度很高,業界就引入了掌靜脈識別。靜脈識別即基于手掌靜脈血液中的血紅蛋白對近紅外線的反射頻率不同,通過使用紅外線測繪物體深淺和血紅色素吸光特性,來獲取掌紋紋路和掌靜脈的圖像特征。

根據不同個體靜脈結構不相同、甚至同一人左右手也不一樣的特點,掌靜脈就能完成對于身份的識別、認證,而且掌靜脈圖像特征是活體時才存在、且支持非接觸成像。

但缺乏掌紋信息,就意味著訓練AI模型的進度會更慢,疊加更高的技術難度,也就使得刷掌支付自然比刷臉更晚出現。但要說“刷掌支付”,亞馬遜才是這一技術商業化的先驅。早在2019年,亞馬遜就在其線下門店推出了名為Amazon One的刷掌支付系統。甚至于為了向消費者推廣這一支付系統,亞馬遜更是推出了向注冊掌紋的新用戶給予10美元信用額度的活動。

可為什么有了能讓消費者擺脫手機的桎梏、無感完成的刷臉支付后,亞馬遜、騰訊等廠商還在探索刷掌支付呢?最直接原因,自然是此次疫情的影響。在口罩的限制下,人臉識別幾乎處于癱瘓狀態,君不見即使是有3D結構光的加持,蘋果方面在iPhone上實現戴口罩解鎖都花費了不少的時間。而更深層次的原因,則是消費者對于個人隱私的關注度與日俱增,特別是人臉這類極為敏感的個人信息,更是讓許多數消費者如坐針氈。

顯而易見,刷掌支付是一種識別速度更快、識別準確度更高的非侵犯性識別方式,可以獲得更好的安全性和使用體驗,比人臉支付更適應當下。

不過,刷掌支付真能的可以普及嗎?其實這項技術的應用場景并不那么樂觀。且不提監管機構要求企業在信息采集上需遵循“最小、夠用”原則、防止信息濫用,更致命的是刷掌支付并不具備真正意義上的成本優勢。

從商家的角度出發,盡管騰訊的刷掌支付是基于此前的刷臉支持設備“青蛙”存在,并不需要額外付出硬件成本,但固件升級和維護等軟件層面的支出顯然少不了。而對于消費者來說,新技術的目的是縮短支付路徑、簡化交易流程,無論是使用人臉還是掌紋,目的都是代替二維碼作為新的移動支付方式,但根本目的則是為了減少手機的使用。

刷掌支付最大的問題,并非是在支付時只需掃描人臉或掌紋即可,而是還需要額外完成綁定相關信息。再說了,現有的二維碼支付在小額支付場景已經能夠滿足用戶需求,即便按照亞馬遜方面的說法,刷掌技術的響應速度更快,可以在300毫秒、即0.3秒內驗證用戶信息,但二維碼支付頂多花費數秒,消費者很難感知兩者間質的差異。

因此刷掌支付即便在安全性、便捷性上更勝一籌,但奈何遇到了如今消費者對于個人隱私關注空前高漲的時代,所以要讓用戶接受掌紋信息被存儲在云端而非本地,便是一項極為艱巨的挑戰。

本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。
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