Page 176 - 金融科技力

易安 全，這樣 的作法一 方面可優 化客戶使 用者體驗 ，另一方 面， 也
可同時兼顧金融機構交易安全。

聲紋辨識是目前運用在行動銀行身分認證上一項重要的應 用 ，

如美國的富國銀行 (WellsFargo)、U.S. Bank 等。語音辨識除了利用
聲紋進行身分辨識之外，科技公司如蘋果公司 (Siri) 、三星 (S

voice)、微軟、 谷歌、 IBM 等，均 持續發展 語音辨識 技術；國 外的
銀行 亦嘗 試將 語音 辨識 與金 融服 務進 行結 合， 如土 耳其 的 Garanti

Bank，於 2014 年 10 月推出的行動銀行 App iGaranti 即已具備自然
語意辨識功能，銀行客戶可以與 iGaranti 內建的虛擬助手，以自然

語法 詢問帳戶 資訊、匯 率、買賣 外匯、執 行轉帳等 功能，而 無需 鍵
入任何資料。美國的 USAA、荷 蘭的 ING 銀行、加拿大的 Tangerine

均在 2014 年推出類似以語音控制執行金融服務的行動銀行 App。

五、人臉辨識 (Face)

臉部辨識之原理是偵測五官的位置並記錄相對位置，主要 透 過

擷取 客戶臉部 特徵值進 行建檔， 後續利用 每次交易 當下即時 拍攝 客
戶影像進行特徵值比對，若比對結果達到特定「信心水準」(金融機

構可視情況調整 )，則 可視為身分辨識成功。其優點是可能的危險性
較低 、大眾接 受度較高 。缺點則 是容易受 到距離、 角度、光 線等 影

響而造成辨識錯誤。
臉部辨識的重要特徵值包 括：眼 睛、鼻子、嘴 巴、臉 部 輪 廓 等 ，

此外 攝影機角 度、場域 光線、頭 髮、頭部 裝飾品等 ，也都會 影響 辨
識結 果。目前 大多數的 金融機構 使用臉部 辨識的方 式主要有 三種 ：

一、於交易系統中提供額外身分認證選擇，利用生物辨識的方便性，
讓客戶可以快速且安全的進行交易；二、於金融機構實體服務場域，

利用攝影機結合即時影像，辨識特定 VIP 客戶，並整合後台相關系
統，將該 VIP 相關客戶重要資訊推播至分行服務人員行動裝置，服

務人 員可立即 接待客戶 並提供個 人化的服 務；三、 於金融機 構實 體
服務 場域整合 攝影機與 數位看板 播放系統 ，即時推 播專屬客 群化 的

行銷 廣告。另 外，也可 動態偵測 當前觀賞 使用者之 性別與年 齡， 即

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