欧洲生物识别协会会议：简化数字之旅

机器和人员的经验教训……

客户不耐烦，摩擦导致销售损失，这是上周由欧洲生物识别协会组织的“银行和支付中的生物识别”用法研讨会的重要内容。

万事达卡欧洲安全解决方案市场产品管理副总裁迈克尔·萨斯（Michael Sass）对其进行了研究，该研究突出了对收入的潜在影响。遗弃率（在付款时）平均约为20％，而同类最佳的遗赠率则显着下降至5％。这意味着，如果付款变得困难，那么消费者很可能会放弃购买（或与其数字化交易）。

德国的一个例子是说明性的。在2010年，信用卡付款和PayPal付款的份额分别为20％和10％。现在，这些数字已经颠倒了，贝宝（PayPal）支付了20％的款项，而卡支付的比例已降至10％。要注意的警告是忽略客户体验会导致市场份额损失。

生物识别技术是解决付款摩擦问题的策略的关键部分，客户越来越习惯使用它们。万事达卡再次提出的研究指出，大多数消费者（63％）希望能够对付款进行生物识别。

根据类型的不同，指纹是目前消费者最喜欢使用的生物特征（69％），其次是虹膜（33％），面部识别（25％）和语音（18％）。有关安全和欺诈的担忧也为消费者支持使用生物识别技术提供了支持。

万事达卡（Mastercard）在某些国家/地区强制要求越来越多地使用生物识别技术，这也受到监管要求的推动。PSD2将需要加强在线交易的身份验证。两因素强客户身份验证（SCA）意味着必须使用多种身份验证方法。例如您知道的一些信息（密码或PIN码），您的某些信息（生物特征）和您拥有的某些信息（您的手机）。生物识别技术提供了一种无摩擦的方式来满足那些增强的身份验证要求。

展望未来，即将出现有趣的发展。行为生物识别技术的使用不仅为支付提供了有趣的机会，还为金融服务提供了更广泛的机会。

例如，与目前使用的方法（想想出生日期和母亲的娘家姓）相比，这是一种在呼叫中心识别客户的方法，其安全性可能更高。它还解决了忘记PIN码和密码的问题。

但是，例如，存在关于隐私的担忧以及关于GDPR施加的影响和限制，关于数据最小化的要求和目的限制的问题。

通过面部识别，可以将很多数据提取到交易身份验证所需的数据之外。检测客户的情绪，是否对交易感到满意或使用从照片中提取的信息来识别潜在疾病的迹象都是有趣的见解，但需要获得消费者的同意。

有了生物识别技术和机器学习支持的知识和高级分析，今天最有趣的警告之一来自IBM新兴技术的软件支持者Richard Tomsett。

深度学习算法通常没有办法回答给定的问题“我不知道”，并且即使显然不正确，也会根据可用数据找到最接近的答案，例如看起来像一堆点的鹦鹉。对于机器和人们都非常重要的一课。

作者：金融科技期货系列（银行技术的姊妹公司）金融科技战略总监Lisa Moyle