金融讲究的是可靠、安全、低风险，而科技则讲究便捷、快速迭代，如何使两者形成一套“和谐相处”的方法？如今，借助人工智能（AI）技术，可随时根据金融市场走向调整投资组合比例，根据投资者家庭的阅读习惯，建议更改流动资金的投资方向；借助AI技术，得以满足客户从投保、核保、保全、咨询到理赔等一系列需求……

　　自古以来，智者都可通过旁人的微妙表情去揣摩其心思、看穿其想法，从而审时度势，更好地与人交流沟通。而当科技指数进阶的今天，这种能力已经不再是人类的专利，机器也被赋予了这种能力，并且比人类“识别”得更加高效及准确。而今天，微表情识别技术更多应用在金融等诸多领域，保障了金融安全，降低了风险。据记者了解，目前，微表情风控模型在平安科技的相关应用已经有效预警了上万例可能存在风险的欺诈或诱骗案例，为客户成功防范了数千万元的资金风险。通过这一技术，在保险领域的理赔审核中，也能就骗保行为进行风险识别和预警。

　　封锁骗保骗贷行为

　　微表情识别相较于人脸识别、虹膜识别等生物识别技术较为新颖。它主要通过深度学习、大数据分析等技术将AI能力赋予机器，从而捕捉人们在微秒瞬间发生的细微面部变化。

　　“以信贷行业为例，目前业界贷款的不良率高达10%以上，金融风险主要存在‘骗贷’行为。”平安科技微表情工作室主任张国辉向外界透露了开发微表情系统的初衷：“微表情识别技术的上线很大程度可以解决上述问题。”他表示，人脸的表情由几百条细微的小肌肉控制，比如眼角肌肉的生物反应等。即便是骗贷者，他的表情也很难做到完全自主控制，非常细微的表情变化也许人类看不出，但机器完全可以捕捉到。

　　基于此，当涉及大额的贷款申请时，金融机构在批放贷款之前都会让面审员与用户进行一个10到15分钟的问答环节。随着面审员问题的深入，用户在回答问题时，如果出现了违反之前的回答习惯（例如眼睛从直视屏幕转为眼睛往上瞟或往脚下看），系统则会为其标记一个异常，当面审结束后，系统会根据之前记录的异常次数、等级进行一个综合评估反馈给面审员。如果前后差距过大，就意味着从基础问题到追问环节，此人的情绪、心理变化较大，如此就可提醒面审员此人有一定风险，需要做更多调查，从而更好地降低风险。

　　降低出错概率

　　随着科技的日臻成熟，利用生物认证、人机交互等AI技术，可以解决客户投保及后续服务中所有可能遇到的各种“痛点”。目前，平安科技的人脸识别技术已经应用到200多个不同场景，总计进行3亿人次识别，测试准确率达到99.8%。除了人脸识别技术，声纹识别、微表情识别技术、多模态生物识别技术等智能认知技术已经应用于数百个业务场景中，服务人次超过亿级。值得一提的是，微表情识别技术在金融领域的全面应用将给人们提供一些非常关键的信息，从而降低犯错概率。

　　实际上，微表情识别技术在国内外已有相关产品发布，但落地应用效果却不尽如人意。据平安科技工作室资深微反应研究员周浩分析，与其他生物识别技术的研发相比，该技术的研发门槛较高，技术难点主要体现在三个方面：一是数据收集，数据必须是动态的视频数据；二是肌肉单元很难做标注，每个人对表情的定义都不相同，“微笑”、“难过”等标准难以判定；三是微表情识别必须在五分之一秒内抓取到情绪变化，也就是说要做到一秒钟处理五帧以上画面，让数据做到实时。

　　在大量有效数据的训练下，目前平安科技微表情识别技术可实现30余个AU（最小表情动作单元）及10种情绪的检测。张国辉介绍说：“通过微表情识别一个人的心理变化已经不是纸上谈兵，如今平安科技已经将该技术应用于多个实际场景中。他还透露，目前该技术已在平安集团使用了半年时间，业务员普遍反馈使用效果颇佳。

　　知人知面更要知心

　　通常情况下，微表情持续时间很短、动作幅度很小，肉眼识别必须通过专业培训且准确率较低。然而，微表情识别技术提供的识别结果真的完全可靠吗？

　　“微表情识别是目前最可靠的识别谎言的手段之一，未来这一技术除了应用于金融领域，还将进一步向安防等领域渗透。”张国辉称，平安科技目前所涉及的场景涵盖银行、证券、保险、医疗健康、安防、教育等100多个细分领域，以有效推进AI应用的全面蓬勃发展。比如，将AI技术应用于全国研究生考试中，在有效识别“枪手”的同时也能减轻教师的压力；将AI技术应用于深圳宝安国际机场，以全面保障旅客安全；将AI技术赋能海外，应用于南非首家数字银行，以全方位保障金融安全。

　　可以看出，科技进步的日新月异使此前在寻人、识面的基础上还要攻克探究“人心”。9年前，美剧《lie to me》里的主人公卡尔·莱特曼通过心理学和微表情戳穿一个个谎言，破案能力神乎其神，让观众感叹称奇。9年后的今天，电视剧中的高技能已在现实中上演，在微表情识别技术的帮助下，每个人都有可能成为卡尔·莱特曼。