在美劇《別對我撒謊》（《Lietome》）中，主人公萊特曼博士常常會面對各種犯罪嫌疑人的百般掩飾、逃避甚至是抵賴。

作為一個心理學(xué)家，萊特曼總能根據(jù)嫌犯剎那間的細(xì)微面部表情、肢體語言識破其內(nèi)心真實的想法。比如，說話時眼睛向右看，通常是在思考謊話；右邊的眉毛似乎有些抬高，說明對方是有疑問和困惑；下意識的揉了一下鼻子是在掩飾真相；右肩微聳是在說假話……萊特曼博士神奇的“微表情”破案技巧，使得一個個看似錯綜復(fù)雜的驚天大案一一告破。

正如諾貝爾獎獲得者、法國生理學(xué)家科瑞爾在他的《人，神秘莫測者》一書中的論述：“我們會見到許多陌生的面孔，這些面孔能反映出他們的心理狀態(tài)，而且隨著年齡的增長，會反映得越來越清楚。臉就像一臺能展示我們?nèi)说母星椤⒂⑾＜降纫磺袃?nèi)心活動的顯示器。”

如今，微表情“讀心術(shù)”并非只出現(xiàn)在好萊塢大片中。平安科技與浪潮集團(tuán)合作，利用微表情等有關(guān)的智能認(rèn)知技術(shù)，讀取人內(nèi)心真實的想法，并將其應(yīng)用在金融信貸、公安司法等多個現(xiàn)實場景中。

相由心生

近日，王先生來到平安銀行深圳某支行申請購房貸款。當(dāng)辦理銀行貸款手續(xù)時，王先生或許都不曾想到，面審員身后的視頻監(jiān)控正利用AI技術(shù)對他的微表情進(jìn)行“讀心”。

按照貸款流程，王先生首先須提交個人證照、穩(wěn)定收入證明、房產(chǎn)產(chǎn)權(quán)證明以及物業(yè)水電費繳費單等資料。這時，銀行AI系統(tǒng)會對貸款申請人是否符合條件進(jìn)行自動核查，同時對其進(jìn)行一個微表情的側(cè)寫，記錄回答問題的習(xí)慣。

假如發(fā)現(xiàn)貸款申請人某個條件存有風(fēng)險，比如3個月物業(yè)水電費沒有繳納，有騙貸的可能時，后臺題庫會根據(jù)申請人的情況和自身算法生成一系列問題，再由面審員進(jìn)一步詢問。

或許是詢問貸款申請人未及時繳費的原因，或許是涉及看似簡單的衣食住行，或許所問與貸款完全不相關(guān)……此時此刻，貸款申請人給出的答案已經(jīng)不再重要——答案可能是謊言、材料也可能會造假；重要的卻是貸款申請人面對詢問時一個不經(jīng)意的眼神，一次下意識的皺眉、或是連自己都意識不到的吞咽所反映出來的信息。

隨著面審員問題的深入，貸款申請人在回答問題時，如果出現(xiàn)了違反之前的回答習(xí)慣（例如眼睛從直視屏幕轉(zhuǎn)為眼睛往上瞟或往腳下看），或是較為夸張的表情，系統(tǒng)則會為其標(biāo)記一次異常。

面審結(jié)束后，平安銀行AI系統(tǒng)會根據(jù)記錄的異常次數(shù)、等級進(jìn)行一個綜合評估反饋給面審員。如果貸款申請人微表情反應(yīng)出的情緒、心理變化較大，系統(tǒng)就會提醒面審員，貸款有一定風(fēng)險，要做更多調(diào)查。

金融是眾多行業(yè)中對安全性要求最高的場景，沒有之一。現(xiàn)實中，金融貸款的不良率高達(dá)10%以上，其中的風(fēng)險主要是來自花樣百出、難以預(yù)防的“騙貸”行為。

說起AI“讀心術(shù)”項目的起源，平安科技AI智能認(rèn)知產(chǎn)品部總經(jīng)理宋晨介紹，平安集團(tuán)的金融屬性決定其任何一項服務(wù)都必須符合最高級別的安全標(biāo)準(zhǔn)。可傳統(tǒng)業(yè)務(wù)中，安全性的提高勢必會大大降低便捷性。任何一項信貸業(yè)務(wù)需要十天半個月的審批周期，再好的金融產(chǎn)品，市場競爭力也會大打折扣。

按照監(jiān)管要求，金融業(yè)務(wù)須在視頻監(jiān)控下完成。2016年起，平安便萌生起對人臉識別、聲紋識別、微表情分析、OCR識別（光學(xué)字符，一般用于證照識別）與鑒偽等AI技術(shù)的研究，尋求金融服務(wù)安全性與便捷性之間的平衡。

“相面術(shù)”

早在1966年，美國學(xué)者保羅·埃克曼就開始專項研究。所謂“微表情”，是指人類在試圖隱藏某種情感時無意識做出的、短暫的面部表情。它從人類本能出發(fā)，不受思想的控制，再能“裝”的人，遇到有效刺激之后的第一瞬間也會出現(xiàn)微表情，“裝”只能出現(xiàn)在微表情之后。真相就寫在臉上，只不過微表情持續(xù)時間大部分僅為1/25秒至1/5秒，通常當(dāng)事人和觀察者都很難察覺。

在宋晨看來，人工智能不同于系統(tǒng)編程，后者是編程即可交付使用，前者卻是一個不斷自主學(xué)習(xí)、自主提升的循環(huán)過程。幾年前，國內(nèi)對于微表情的研究只是剛剛起步。

與其他生物識別技術(shù)的研發(fā)相比，人工智能要做到“知人知面知心”，門檻更高。技術(shù)難點主要體現(xiàn)在三方面：數(shù)據(jù)收集，必須是動態(tài)的視頻數(shù)據(jù)；肌肉單元很難做標(biāo)注，每個人對表情的定義都不相同，“微笑”“難過”等標(biāo)準(zhǔn)難以判定；人類通過腦力認(rèn)知世界、探索情感，而AI則依靠算力接近“智能”。

通常來說，人工智能應(yīng)用于不同的場景，須配以不同的算力，需要定制化的硬件設(shè)施。這直接促成2018年平安科技與浪潮集團(tuán)合作共建“伏羲”實驗室，將彼此場景與計算的優(yōu)勢相融合。

浪潮集團(tuán)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)部副總經(jīng)理孫波介紹，人工智能要進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，需要龐大的數(shù)據(jù)作為樣本、以及超高的并行計算能力，保障模型的快速收斂，因此需要性能強大的定制化AI計算服務(wù)器來提供算力支撐。基于聯(lián)合實驗室，雙方聯(lián)合開發(fā)了人工智能云主機平安云B1，采用浪潮人工智能超級服務(wù)器AGX-5，計算性能達(dá)2千萬億次/秒。

截至目前，平安開發(fā)的微表情識別技術(shù)可實時捕捉貸款申請人面部43塊肌肉運動，識別30多種最小表情動作單元，最高精確度98.1%；識別10種情緒檢測，最高識別精度98.2%。

任何行業(yè)，“人”是根本。金融信貸審查的真正目標(biāo)也并非各種紙質(zhì)、電子信息，該項目在另一緯度上為精準(zhǔn)判斷“人”的誠信度，提供了重要的參考依據(jù)。

場景為王

“如今，從行業(yè)趨勢以及企業(yè)發(fā)展角度來看，強調(diào)單一技術(shù)能力的時代已經(jīng)過去。”宋晨表示，OCR、人臉識別、聲紋識別等多重AI技術(shù)被應(yīng)用在不同的業(yè)務(wù)場景當(dāng)中。

如今，面對萬億級AI市場，無論是國內(nèi)外資本、互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還是眾多跨界巨獸，無不在跑馬圈地。但有機構(gòu)發(fā)布報告稱，由于無法找到真正可持續(xù)可規(guī)模化的應(yīng)用場景，將技術(shù)產(chǎn)品化和商業(yè)化，90%的AI企業(yè)處于虧損。

“我們發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)的差異化越來越小，技術(shù)門檻也變得越來越低。市場上，場景和業(yè)務(wù)在誰手里，誰的話語權(quán)就會更重。”宋晨指出能否找到落地的應(yīng)用場景，成為AI技術(shù)產(chǎn)生價值的關(guān)鍵。而延伸至金融、醫(yī)療、汽車、房產(chǎn)、智慧城市五大生態(tài)圈的產(chǎn)業(yè)觸角，為平安科技的AI應(yīng)用提供了源源不斷的應(yīng)用場景。

此前，傳統(tǒng)車險理賠流程繁瑣，現(xiàn)場作業(yè)依賴于手寫記錄，保險公司平均每單至少有5.18名處理人員，與客戶至少溝通8次，理賠周期耗時一兩周才能完成。如今，基于AI技術(shù)——在輕微剮蹭事故中，用戶只需拍攝照片或視頻上傳，智能圖像識別技術(shù)自動對車輛損壞情況進(jìn)行定損；OCR單證識別自動核驗保單信息；綜合身份核驗平臺對保單受益人進(jìn)行身份核驗；確認(rèn)是本人后，理賠金額在短時間內(nèi)就會到賬。

針對農(nóng)業(yè)保險，平安科技研發(fā)了豬牛羊等牲畜的面部識別。此前，保險公司對投保的牲畜通過打耳標(biāo)進(jìn)行辨識，但一段時間后耳標(biāo)卻常常磨損、丟失。一場暴風(fēng)雪后，保險公司因難以確認(rèn)死亡的牲畜即投保的主體，而引發(fā)糾紛。通過AI技術(shù)對牲畜進(jìn)行面部識別后，這一難題可輕松化解。

在智慧城市建設(shè)中，平安科技正對部分社區(qū)進(jìn)行智慧化改造和管理。針對訪客、業(yè)主、快遞員、部分敏感人群進(jìn)行面部、微表情、聲紋等智能識別——業(yè)主白天可“刷臉”進(jìn)入，晚上憑聲紋開啟門禁；如果監(jiān)測到來訪人員心理處于持續(xù)緊張狀態(tài)，就會提示進(jìn)一步關(guān)注。

OCR、人臉識別、微表情識別、聲紋識別等這些“黑科技”，平安集團(tuán)正從資本驅(qū)動轉(zhuǎn)型為科技驅(qū)動。正如平安集團(tuán)董事長馬明哲在一次內(nèi)部講話中所說，智能科技的時代已經(jīng)來臨，贏科技者贏未來。