本文目录一览：
- 1、蚂蚁金服的理财是骗人的？
- 2、蚂蚁金服自动化外包测试难吗
- 3、蚂蚁金服收集那么多人脸信息，如何保证数据安全？
- 4、支付宝账户现异常关联新增通知
- 5、蚂蚁金服刷脸支付为何上榜《MIT科技评论》全球十大突破性技术？
- 6、蚂蚁金服发了一个信息说是我正在更改支付宝绑定手机号，而我本人从未操作过，这是怎么回事？
蚂蚁金服的理财是骗人的？
不是。蚂蚁科技集团股份有限公司（简称：蚂蚁集团顷帆）起步于2004年成立的支付宝版本 10.2.33.8000。2013年3月支付宝的母公司宣布将以其为主体筹建小微金融服务集团，小微金融成为蚂蚁金服的前身。2020年7月蚂蚁金服正式更名为蚂蚁集团。
蚂蚁集团以“让信用等于财富”为愿景，致力于打造开放的生态系统，通过“互联网推进器计划”，助力金融机构和合作伙伴加速迈向“互联网+”，为小微企业和个人消费者提供普惠金融服务。依靠移动互联、大数据、云计算为基础，为中国践行普惠金融的重要实践。
2021年1月15日，央行副行长陈雨露表示，金融管理部门在与蚂蚁集团保持密切的监管沟通。3月1日，据路透社报道，蚂蚁集团正与其他股东洽商融资事宜，为其消费者金融业务寻求额外 300 亿元人民币资金，以满足监管需求。4月12日，人民银行、银保监会、证监会、外汇局等金融管理部门再次联合约谈蚂蚁集团。
中国人民银行副行长潘功胜代表四部门就约谈情况回答了记者提问；10月10日，蚂蚁科技集团股份有限公司注册资本增至350亿元。
拓展资料：
支付宝
支付宝无需多说，国内最大的第三方码乎源支付平台，从网络交易、网络支付到信用卡还款，手机充值、电税或缴费等等，覆盖率国民生活的多个领域，支付宝俨然已经成为了一个名副其实的“应用超市”。 不仅如此，支付宝还提供了很多金融类型的服务。
蚂蚁财富
蚂蚁聚宝是蚂蚁财富的前身，是面向大众投资的一站式理财服务平台。包括现金管理服务，定期理财服务，基金交易和等等；蚂蚁财富是本文的重点，将在后面详细进行展开。
芝麻信用
芝麻信用作为蚂蚁金服生态企业的迟态重要组成部分，通过各种机器学习、云计算和大数据等先进的技术，为个人和企业的信用状况进行一个评分，进而提供相应服务（比如免押租赁、企业信用服务等）的一家公司。芝麻信用旗下没有理财产品，故不在本文讨论的范围之内。
蚂蚁金服自动化外包测试难吗
不槐型历难。
蚂蚁金服-面试前蚂蚁的面试挺独特，每轮面试都没有HR约时间，一般是晚上8点左右面试官来一个电话，问是否能面试，能的话开始面租罩，不能就约一个其它时间。
面试是通过书面、面谈或线上交流（视频、电话）的形式来考察一个人的工作能力与综合素质，通过面试可以初步判断应聘者是否可以融入自己的团队。是一种经过组织者精心策划的招聘活动，在特定场景下，以面试官对应聘者的交谈与观察为主要手段，由表及里测评应聘者的知识、能力、经验和综合素铅搜质等有关素质的考试活动。
蚂蚁金服收集那么多人脸信息，如何保证数据安全？
现在的时代是互联网的信息时代，一些互联网平台会让用户提人脸识别，以及身份证明等一系列的信息。因为人脸识别而受到信息外泄的事件还比比皆是。甚至在某些平台上还公开售卖用户的人脸照片，以及用户的身份、银行账号、手机号码等等信息。对于人脸识别信息外泄的问题，蚂蚁金服的董事长井贤栋保证人脸数据编码之后不会被任何人接触，并且因为支付宝的原因所造成的一切金额损失，会全额赔付。
一、人脸识别信息售卖
人脸识别已经不是一件什么稀罕的事情，它已经成了人们十分方便的一种方式。但是正因为这种便捷，让许多不良商业平台做一些违法的事情。有一些平台卖家竟然公开的出售人脸照片，甚至还有些带有用户的身份信息、银行的卡号等等十分隐私的信息。此外还有些APP上面也有着可以任意获取用户的人脸数据，并且在使用条例中有长期并免费使用人脸数据的条款。由此一些不法分子就会将这些信息泄露出去，给人们的生活和信息安全带来极大的隐患。
二、蚂蚁金服数据安全卜并的凭证
蚂蚁金服的董事长井贤栋向广大用户保证，支付宝里面的支付的数据并不是存在本地的，当人们的人脸数据被电脑自动编码了以后，会保存在系统里面。蚂蚁金服所用的是现在最先进的TED ENGINE 作为引擎来执行信息的安全和保护，并且数量保存就不会被任何人接触，并且数据不回再回到人脸。并且蚂蚁金服使用了先进的AI安全增强技术-Enhace，它具有在不影响统计分析情况的时候，防止信息数据泄露。同时还据有Detection这种威胁识别的技术，也就是说如果有哪个员工查了不应该查嫌弊银的数据，或文件发生问题，都会被电脑识别。所以蚂蚁金银的数据是十分安全的，并且保障着每一个用户的隐私。
互联网的信息时代的确给人们带来了许多便捷，同时也带有许多的信息泄露的安全隐患。任何未经过用户授权，而将信息进行收集和售卖都是违法芹宴的行为，而利用人脸信息进行非法交易，并且进行财产转移的行为也都是犯罪的行为。因此我们在输入和应用个人信息和人脸识别的时候一定要小心，不要让自己的信息被泄露出去，造成不必要的损失。
支付宝账户现异常关联新增通知
支付宝账户现异常关联新增通知
近日，有网友发帖称，其支付宝实名认证账户在其完全不知情的情况下被绑定了5个非本人账号，且无法删除。
蚂蚁金服安全中心官方微博则表示，实名认证账户下关联的子账户无法借用户身份发起蚂蚁花呗等贷款服务，并且支付宝有额外的风控手段进行把控，保护用户的账户安全。
对于有关内部人员泄露信息及外部黑客攻击等造成异常账户关联的说法，蚂蚁金服相关工作人员在接受《每日经济新闻》记者采访时，均进行了否认，其表示，所谓内部员工泄露信息和外部黑客攻击，都是不可能的。
对于关联账户问题，该工作人员称，将增加关联认证成功的通知提醒。
信息配套默认本人操作
针对此次异常账户关联问题，互联网金融独立观察人车夫对《每日经济新闻》采访时表示，这个事情主要是支付宝的问题，其技术存在漏洞，但没有去完善。
车夫称，用户个人信息已经泄露，这可能是内部人员或者外部黑客所为，而一些非法分子通过购买这些个人身份信息，如身份证号、手机号等，采用一种"扫码（号）器"的软件，匹配到对应的支付宝账号，破解密码，进而实施一系列操作。
"特别是那些使用身份证号或手机号相关数字作为密码的，账户更是容易被破解。"车夫称，支付宝在用户绑定子账户过程中有义务进行短信提醒，而在发现异常关联后用户应有权进行关闭，且支付宝应追查责任，如有资金损失，也应承担相应的责任。
对于有关内部人员泄露信息及外部黑客攻击等造成异常账户关联的说法，前述蚂蚁金服工作人员表示，内部员工泄露信息是不可能的，因为所有的数据信息进行了底层加密，"小二"（如客服等工作人尺掘贺员）是看不见的，也不是单个人能解锁的。至于外部黑客攻击，也不可能的，如果是，那就不是一两个人的信息泄露了，整个数据库的信息都会泄露。
那么异常关联缘何发生？前述工作人员表示，当用户个人身份证号、银行卡号等诸多信息都完全配套时，基本上只有本人才可以做到，默认了属于本人操作。
对于关联账户问题，前述工作人员称，将增加关联认证成功的通知提醒，"至于何种方式，还在考虑，既要尽到提醒，又要减少对客户的打扰。"同时，该工作人员表示，用户还是要注意个人信息的保护，身份证、银行卡等妥善保管，对外提交的时候，如身份证要注明用途，以减少泄露。
"证明我是我"是正常程序
虽然有网友称自己的支付宝异常关联了其他账户，但账户的资金是安全的。采访中，前述蚂蚁金服工作人员一再强调这点，子账户无法共享主账户进行购物、贷款等操作。"实名认证信息下的子账户，相当于一张身份证在银行的不同银行卡，每张卡是相对独立的，子账户无法动用主账户的`钱，不会影响资金安全。"不过，网友"****宁小号"表示，其支付宝账号关联了对象的实名认证，能使用花呗而且还有5000的额度。
对此，前述工作人员表示，"不清楚该用户的具体情况，应该是经过实名认证人授权的，因为要在花呗上进行额度共享，需要更全面、多重、复陵派杂的程序验证，以及相关历史消费数据记录作为参照。"而对于要求重新上传身份信息才能对实名认证信息账户进行处理，上述发帖网友表示不能理解，"我遇到的问题和重新上传身份信息有什么关系，我的账户已经是实名认证过的主体账户了，为什么还要上传，这能证明什么？我是我么？"对此，前述蚂蚁金服相关工作人员称，"这并不奇怪，为防止被随意更改，这是正常的程序，合乎逻辑",甚至可能要求上传户口本、护照等进行交叉验证，确保是本人操散慧作。
另有网友"***loop"表示，四年前曾发现被人绑了账号，致电客服无法解绑，之后那账号一直在那里。前段时间还能看见，但昨晚（10月10日）发现那账号没有了，打电话给客服，还能查到那个账号，解绑需要上传身份信息。
对此，前述蚂蚁金服工作人员表示，10月10日下午开始核查，看不到了的账户就已经被清理掉了，电话客服肯定也是查不到的。
支付宝官方微博10月11日18:00也发布信息称，已对支付宝认证账户进行系统核查，紧急根据外界泄露的身份信息情况作了风险评估，对可能存在异常关联认证情况的账户做了释放处理。该官微称，由于系统在判别上可能存在一些很少的遗漏，如果个别用户发现自己的账户下还是存在异常关联的情况，可致电客服人员帮忙解除关联账户。
蚂蚁金服刷脸支付为何上榜《MIT科技评论》全球十大突破性技术？
《麻省理工科技评论》发布了2017年全球十大突破性技术榜单，其中刷脸支付上榜。“在中国，人脸识别系统现在应用于授权支付、设备访问以及罪犯追踪。”该项技术被认为是在“成熟期”。而蚂蚁金服被列举为三家主要公司其中的一家。
背景
蚂蚁金服以世界领先的人脸比对算法为基础，研发了交互式人脸活体采集与识别技术和图像脱敏技术，并通过蚂蚁金融云实现高并发和高可靠性的系统安全架构，以此为依托的人脸验证核身产品已经成功产品化，在支付宝等和网商银行等身份验证场景广泛应用。在最新的测试报告中，该技术人脸识别准确率已达99.6%，再配合眼纹等多因子验证，准确率为99.99%，远超肉眼识别97%的准确率。
自支付宝引入人脸识别技术后，在用户登录、实名认证、找回密码、商家审核、支付风险校验等场景，该技术作为主要身份验证方式全面应用，自2015年底上线至今已服务超过1.5亿用户。与传统基于密码等身份验证方法相对比，人脸识别技术在安全性、可靠性、识别性能和用户体验方面的都得到了大幅提升，对实现互联网金融场景下具有现实意义。
针对蚂蚁金服的人脸识别技术，InfoQ采访了蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东。
陈继东博士现任蚂蚁金融服务集团全球核身平台部总监和资深专家，负责生物识别技术研发与应用。带领团队将人脸识别技术在网商银行和支付宝等金融场景成功上线并大规模商业应用，使蚂蚁金服在生物识别智能技术及应用方面保持世界团肢领先。陈继东曾任人人游戏大数据研究中心首席数据科学家，EMC中国研究院大数据实验室主任。
《麻省理工科技评论》发布了2017年全球突破性技术榜单，其中刷脸支付上榜，而蚂蚁金服是指拦这一技术的代表性公司。作为蚂蚁金服生物识别技术的负责人，请问您对这件事有什么看法？这是否也意味着中国的人脸识别技术在世界范围内都处于领先地位？
综合来看，该榜单描述是比较准确的。上榜的突破性技术是刷脸支付，而不是人脸识别。对突破的定义是“给人们带来高质量的科技解决方案”。所以，它不只在于技术本身，更是在强调应用场景，如何应用技术来改变人们生活。强调技术的应用也正好是蚂蚁金服技术研发的定位。除了技术本身之外，我们更看重技术的应用如何带给人们平等的金融服务。身份识别和身份验证是所有金融服务的基础，因此基于人脸识别的在线身份验证对数字普惠金融服务起到很重要的作用。
以人脸识别为代表的计算机视觉技术在过去几年取得了很大进展，主要得益于深度学习技术的深入应用、计算能力的增强以及海量数据的爆发。但是人脸识别技术是近两年才开始真正的全面商用，刷脸认证和刷脸支付也正处于刚起步的阶段，还有很多新的场景可以应用。
2016年云栖大会上，蚂蚁金服展区开张了一家“未来咖啡馆”，客人对着摄像头刷刷脸，就能完成支付。据悉，刷脸支付很快就将落地真实场景。
在人脸识别研究领域，一批杰出的华人研究学者是推动技术不断发展的重要力量，可以说在世界范围内，中国的人脸识别技术不管是技术还是应用都处于领先地位。刷脸支付由蚂蚁金服与中国人脸识别技术公司Face++合作研发，在人脸识别核心比对算法的基础上，蚂蚁金服开发了具有专利的活体检测技术，并结合其基于金融云的风控防攻击安全策略等多个维度的核心技术，能够提供金融级的准确度和安全性。
您可以聊聊这几年蚂蚁金服在人脸识别领域的投入和发展吗？在整个人脸识别领域中，处于什么样的位置？
蚂蚁金服几年前就开始在人脸识别领域投入资金和人才，同时也在其他生物特征识别技术研发方面有持续投入，生物识别技术已成为蚂蚁金服技术体系和安全风控体系中的重要组成部分。蚂蚁金服从2015年开始将人脸识别技术应用于支付宝用户登录、实名认证、找回密码、支付风险校验等场景，迄今已有超过1.5亿用户使用，据我们所知，这是目前国内外用户量和访问量最大的人脸识别系统，更是在金融领域全球范围内第一家大规模商用的在线系统。
蚂蚁金服的人脸识别技术
人脸识别常用的算法模型您能不能简单介绍一下？蚂蚁金服又采用了什么样的算法策略呢？
通常大家说的人脸识别是指人脸比对算法，又分为1:1比对（verification）和1:N识别（identification），其算法核心是让机器自动判断不同人脸图片之间的相似度。人脸识别系统的研究始于20世唯或胡纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，在这一技术发展过程中涉及到的算法模型既有基于人脸局部特征点的识别模型，也有基于全局特征变换或几何特征的识别模型，还有基于2D或3D模板建模的识别模型。目前人脸识别技术已经全面转向了基于卷积神经网络（CNN）的识别模型。
除了识别模型的准确性之外，人脸识别还有一个重要环节就是活体检测，也就是确保机器要识别的人脸图片是来自一个活体人脸，而不是照片、视频或面具等伪造的人脸，因此活体检测技术也是人脸识别成功应用的关键。活体检测涉及的算法也非常多，同时又与传感器技术关系非常紧密，比如指纹识别可以通过电容/电感传感器检测活体，虹膜识别可以通过红外摄像头检测活体。由于红外摄像头在在智能手机上的普及率还很低，目前活体人脸检测技术主要依赖一系列软件算法，包括基于动作交互的识别模型，以及基于图像分析的识别模型等。
蚂蚁金服在人脸识别和活体检测两方面都在同步推进，也同时在研发如眼纹识别和声纹识别等用于增强人脸识别的多因子生物特征识别技术。此外还基于大数据分析技术研发基于用户行为和不同场景的智能识别模型，从而形成一整套完备的身份识别解决方案
您能介绍下支付宝刷脸支付服务的人脸识别请求并发量峰值能达到多大？单日请求数能到什么数量级？蚂蚁金服又是使用什么样的技术架构做业务支撑的呢？
金融级人脸识别的技术要求和难点，我们总结以下几点：
1. 高安全性：人脸活体检测技术（防止照片伪造、视频、面具以及专业软件工具等攻击）
2. 高准确率：极低误识率下（0.001%）的高识别通过率（90%以上）
3. 高可用性：海量并发人脸比对服务（tps=""1000）
4. 高实时性：人脸比对结果实时返回（响应时间100ms）
支付宝的人脸识别，除了达到金融级的准确度和安全级别外，还需要极高的稳定性、可靠性和极低的实时响应。我们基于蚂蚁金融云的基础架构，实现了高可用、动态扩展的服务框架体系，来保证刷脸服务能够满足双十一、新春红包等高并发峰值要求。
蚂蚁金服是如何做数据回流的可以跟我们介绍一下吗？
数据回流确实是改进算法识别精度以及提高产品用户体验的有效手段，我们在严格遵守蚂蚁金服数据安全和隐私保护等相关规范的前提下，通过记录用户刷脸过程中的一些关键参数信息（如光照、距离、角度、时长等）来验证和分析人脸识别在各种真实环境下的鲁棒性，再基于这种实际场景下的分析结果进一步对算法和产品进行针对性改进，做到完全数据驱动的产品开发和优化闭环。
人脸识别的难点所在
能否介绍一下蚂蚁金服的人脸识别底库数据量级，单次从人脸检测到返回比对结果的耗时，以及人脸识别的准确率？准确率的适用范围？准确率是只针对汉族而言，还是所有种族（少数民族、白人、黑人）？在不同种族的人脸识别范畴，是否有什么难点？如何解决？
蚂蚁金服刷脸服务目前只针对中国大陆公民的支付宝实名用户。截止到目前，支付宝全部4.5亿实名用户中已经有三分之一使用过刷脸服务登录账户，实名认证，找回密码，或者在高风险交易中进行身份验证。人脸识别全流程（以刷脸登录为例）的通过率在95%以上（其中没通过的用户中还包括很大比例的主动退出）。不同种族的人脸具有更大的多样性，会给人脸识别系统的准确性带来挑战，但是目前基于深度学习的识别模型已具备处理海量数据的可能，如果能不断对不同种族的人脸数据持续训练和学习，这一问题也能很好的解决。
您能分别谈一谈人脸检测、活体检测、图像脱敏、人脸比对这几个方面当下的发展和难点么？对于配戴眼镜、口罩、面具，或者手持照片、视频刷脸的行为，如何处理？
人脸检测：人脸检测算法是目前最成熟的人脸识别技术分支，准确性和轻量化都已满足商用，除了能作为后台服务使用，也广泛应用在智能手机、数码相机等前端设备上。目前的挑战是低光照环境以及大角度侧脸条件下的人脸检测。
活体检测：活体检测技术在过去几年也有很大发展，已经能解决绝大部分照片和视频攻击，但活体攻击手段也在不断演进，特别是各种人脸相关建模软件合成或变换的人脸越来越逼真。人脸活体检测技术将是持续攻防和不断改进的过程。
图像脱敏：图像脱敏会带来信息损失，与提高人脸识别精度形成矛盾，蚂蚁金服研发了一套独特的单向变换脱敏技术，能够比较好的解决这个问题。目前学术上这方面的成果不多。
人脸比对：目前机器的识别能力已经超过人眼，但是低光照、夸张表情、重度化妆和整容、年龄老化、双胞胎仍然是人脸比对需要持续解决的问题，随着数据的不断累积和训练，性能也在不断提升。
挑战
您能谈谈目前人脸识别领域面临的最大挑战是什么吗？能否从人脸识别的算法和工程两个角度聊一聊各自的挑战？
算法方面仍然要不断提高人脸识别和活体检测的准确性，识别的难题上面已经提及，活体检测需要防范不断演进和出现的新型攻击方式。
工程方面的挑战主要在用户体验和系统的稳定性及可靠性，不断降低用户的使用门槛的同时保证极致的刷脸体验，涉及交互文案、设备兼容、算法加速、参数自适应等多方面。由于人脸识别核心是图像特征提取及比对，这是CPU密集型的计算应用，面对支付宝上亿用户的身份验证需求，特别是在双十一、新春红包等高并发峰值的情况下如何保证刷脸服务的性能和高可用性是系统方面的挑战。
蚂蚁金服人脸识别产品从2015年7月正式上线，在此之前做的都是小规模的测试，进行快速产品优化和迭代。我们发现，真实场景是十分复杂的，用户会在室内和室外，白天和晚上各种光线，不同角度和姿势下使用刷脸，有的是躺在床上刷脸，有的甚至在敷面膜的时候刷脸，如何解决各种复杂真实环境中的刷脸体验，尤其是用户达到亿级规模的时候，保证普通用户能够便捷的通过是很大的挑战。这不单单是算法问题，更是涉及从产品、交互、用户体验、环境参数适配，安全策略，高并发系统架构等一系列问题，这是一个系统工程。经过一年多的产品优化，现在能保证在各种复杂的环境下仍有不错的刷脸体验和安全性。
未来目标
您可以聊一下人脸识别在刷脸支付之外，未来还可能应用在哪些地方吗？
身份验证已经变成了互联网金融的基础设施，甚至是整个互联网+的基础设施。基于人脸识别的身份验证方式可以在数字世界中更好的证明“你是你”，提升便捷性和安全性。另外信用体系是整个社会的基础服务，而身份识别和身份验证又是信用体系的基础，所有的信贷类服务的核心基础就是要知道个人的信用等级，当然其前提还是要证明“你是你”，否则评价出来的信用等级也有可能变成别人的了。除了信用和金融的应用，安全领域也是人脸识别的重要应用，全国多个城市火车站上线了人脸识别验票、北京机场刷脸出关。
蚂蚁金服未来几年在人脸识别领域希望达到的阶段和目标可以介绍一下吗？
首先在技术上不断保持世界领先地位，驱动各个业务场景更深层次的应用，形成AI驱动、数据驱动的良性循环，同时不仅仅应用在中国，也随着蚂蚁金服国际化的推进，将人脸识别技术应用到全球，为世界上更多的用户提供既安全又便利的刷脸产品和服务。
您怎么看待整个人脸识别行业未来几年的发展？
人脸识别行业目前整体上还只是起步阶段，如前面讲的，要应用到各行各业和各个用户群体，还有很长的路要走，不管是国际还是国内，还没针对人脸识别的行业标准，目前的人脸识别相关产品使用上还具备一定门槛，没有达到普适性的程度。但是随着技术的持续投入，产业环境的不断成熟，以及相关标准不断出台，相信未来几年会迎来人脸识别行业应用真正的爆发期。
寄语
对于想转行人脸识别的新人，您有什么建议？是否门槛太高，很难切入？
人脸识别是一个系统工程，除了算法本身，产品、交互、工程都需要深入研究和探索，从算法到线上服务再到用户体验，从实验室性能到实际场景系统性能，仍然有很多挑战性问题需要解决，在各个环节都有很多可以切入的点，重要的在于是否真正解决了用户的问题。
蚂蚁金服发了一个信息说是我正在更改支付宝绑定手机号，而我本人从未操作过，这是怎么回事？
这可能是支付宝内部人员或者外部黑客所为，而一些非法分子通过购买这些个人身份信息，如身份证号、手机号等，采用一种“扫码（号）器”的软件，匹配到对应的悉岁支付宝账号，破解密码，雀清进而实施一系列操顷陆前作。