想領錢只要刷臉就行？銀行人臉辨識可沒這麼簡單

本文與  益福生醫 合作，泛科學企劃執行

昨晚，你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎？這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾，甚至在腦海中數了幾百隻羊，大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程，讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇：你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠，我們得先認識身體的一套精密防衛系統：下視丘-垂體-腎上腺軸（HPA axis） 。這套系統原本是演化給我們的禮物，讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時，能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動，腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙)，這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性，讓我們在危機中保持清醒 。

然而，現代人的「劍齒虎」不再是野獸，而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說，身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

在理想的狀態下，人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後，身體會進入「修復模式」，此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點，讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素（Melatonin）接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號，它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素（Orexin）神經元，幫助大腦順利關閉覺醒開關。

然而，當壓力介入時，這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出，長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化，使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌，更會讓食慾素在深夜裡持續活化，強迫大腦維持在「高覺醒狀態（Hyperarousal）」。 這種令人崩潰的狀態就是，明明你已經累到不行，但大腦卻像停不下來的發電機！

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升，而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸，分泌更多皮質醇來試圖消炎，高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期（REM），導致睡眠品質變得低弱又破碎，最終形成「壓力－發炎－失眠」的惡行循環。也就是說，你不是在跟睡眠上的意志力作對，而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關：PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局，科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系：腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路，這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」，而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便，更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話，直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」（Psychobiotics）。

在眾多研究菌株中，發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發，累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」（First Night Effect, FNE），也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難，俗稱認床。科學家在進行實驗時發現，補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期（NREM）的睡眠長度，且入睡更快，起床後也更容易清醒。更重要的是，不同於常見的藥物助眠手段（如抗組織胺藥物 DIPH）容易造成快速動眼期（REM）剝奪或導致睡眠破碎化，PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力，它能有效縮短入睡所需的時間，並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現，即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理（Heat-treated），轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」（Postbiotics），其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點，讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中，科學家觀察到一個耐人尋味的現象：當詢問受試者的主觀感受時，往往會遇到強大的「安慰劑效應」，無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人，主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相，讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而，客觀的生理數據（Biomarkers）卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後，實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人（84.6%）出現了夜間褪黑激素分泌增加，且壓力荷爾蒙（皮質醇）顯著下降，這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統，而不僅僅是心理安慰。

最值得關注的是，對於那些失眠指數較高（ISI ≧ 8）的族群，這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後，不僅生理標記改善，連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間，以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌：https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠：構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息，而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠，關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石，始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境，到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統，並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現，身體便能更順暢地啟動睡眠開關，回歸自然的運作節律。

與其將失眠視為意志力的抗爭，不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持，每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始，為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作，泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡，乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生；但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視，那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」（IPF），其預後往往不太樂觀，確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先，我們得先破解一個迷思：肺纖維化並不是單一疾病，而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」，腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象，患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕，像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是，IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性，一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化，是兩種完全不同的概念。

肺部為何會變成「菜瓜布」？

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布？這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織，就是肺部間質組織（interstitium）的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍，包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下，肺部損傷後會啟動修復機制，並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內，這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號，導致負責修復工作的「纖維母細胞」（fibroblasts）被過度活化，進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織，最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現，這個過程之所以棘手，在於它是一個「惡性循環」，肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ，它們相互加乘，演變成難以阻斷的強大破壞力。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ，但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸，特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外，患有自體免疫疾病（如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎，）的患者，他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人，必須特別警覺。

打斷惡性循環的挑戰，為何只對抗「纖維化」還不夠？

面對這個不可逆的疾病，醫學界長年束手無策，直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥：Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺，首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而，這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望，卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看，這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題：既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊，那麼，我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略，從而更有效地打斷這個惡性循環？

找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題，科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素：磷酸二酯酶 4B（PDE4B）。

為什麼鎖定它？讓我們看看它的「雙重作用」機制：

1. 關鍵位置： PDE4B 同時存在於免疫細胞（與發炎有關）與纖維母細胞（與纖維化有關）當中。
2. 作用機制： PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP（環磷酸腺苷） 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
3. 雙重抑制： 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性，細胞內的 cAMP 就不會被分解，濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞，同時產生抗發炎與抗纖維化的雙重效應。

簡單來說，鎖定並抑制 PDE4B，就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程，有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來，全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗，我們相信，在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後，期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

最後，我們必須再次提醒，特發性肺纖維化（IPF）與漸進性肺纖維化（PPF）是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手，雖然現有的治療手段能延緩惡化，但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織，因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

• 文／羅伯‧席勒

人們對引起恐懼的故事有何反應

長期以來，新聞媒體和公眾討論一直將金融危機說成是人們在經濟風險控管方面過度自滿一段時間之後，一連串的經濟失靈驟然發生所造成的恐慌。使用具強烈感情色彩的字詞如「恐慌」和「自滿」，可能顯得像媒體炒作：恐慌令人想起失序的民眾試圖避開突然出現的人身危險，自滿則暗示一種洋洋自得的昏沉狀態。

但是，在這種金融事件中，人們多數似乎完全理性；這些事件發生在人們大致正常生活的幾個月或幾年裡，而人們期間往往表現得像是在梳理事實。即使在金融「恐慌」期間，多數人看來很正常和放鬆，不時說笑。

但是，使用恐慌和自滿這兩個詞真的離譜嗎？這兩個詞都描述必須靠神經結構支持的精神狀態。我們必須研究這些結構，以確定金融恐慌與其他恐慌、金融自滿與其他類型的自滿在神經學上是否有共同之處。

金融危機十年之後，銀行該怎麼辦？

我們來看本書撰寫期間出現的一個例子：在 2007～2009 年全球金融危機十週年將至之際，銀行業者承擔愈來愈多風險。2017 年，美國聯邦存款保險公司 (FDIC) 發表報告指出，美國銀行業者為了取得較高的資產收益，藉由延長投資期限承擔了過高的風險，情況令人擔憂。在金融危機爆發後近十年裡，利率一直非常低，雖然較長期的利率高一些。

藉由延長投資期限取得較高的收益，對銀行來說風險相當高，因為如果利率突然上升，它們必須提高存款利率以留住存戶，因此多付的利息可能超過較長期限投資帶來的額外收益，進而造成銀行極大的麻煩。

銀行最終決定承擔風險，但它們如何形成對未來利率的預期？

世上沒有任何一名專家已證實能夠可靠地預測未來幾年的利率。沒有人能告訴銀行業者眼下的低利率時期多久之後結束，也沒有人能保證低利率將永遠持續下去。

銀行業者掌握的只是對某些敘事逐漸淡化的記憶，它們是關於發生在其他歷史時期的事：利率大幅上升，導致大量存戶跑到銀行提走存款。在利率已處於低位十年之久的情況下，這些故事看來比較不相關，但我們沒有辦法量化相關程度降低了多少。

銀行業者在這種情況下的行為，或許最好視為受原始的神經系統模式驅動，也就是經歷數百萬年的達爾文式演化、流傳至今的那些大腦結構模式。

這也許與「恐懼」的演化有關

現今的狗和齧齒動物擁有一些相同的負責管理恐懼的大腦結構，此一事實是它們具有共同的中生代¹起源的證據。恐懼是所有哺乳動物和較高等動物的一種正常情緒，由大腦結構支援。恐懼的消除是一個必須隨著時間的推移發生的過程，以便在危險過去之後解除恐懼。

科學家最初是間接觀察到這些大腦結構的活動。1927 年，俄羅斯生理學家巴夫洛夫 (Ivan P. Pavlov) 報告了他對狗的研究。如果在節拍器滴答作響的情況下在狗的舌頭上給它一劑酸液，重複很多次之後，只要有節拍器的聲音，不加酸液也能引起與加酸液一樣的不由自主反應。

在實驗的隨後階段，巴夫洛夫反復打開節拍器，但不使用酸液，狗的厭惡反應逐漸消失。後來研究者發現了這些反應涉及的大腦結構。

在老鼠中，側杏仁核²的神經元在恐懼產生階段和恐懼消退階段都發揮重要作用：神經元在恐懼產生階段增加發射訊號，在恐懼消退階段減少發射訊號。並不是所有神經元都減少發射訊號，恐懼因此仍有殘留。神經學家得出以下結論：

總而言之，有很多證據顯示，杏仁核、腹內側前額葉和海馬體之間的互動形成了一種獨特的神經迴路；該迴路是消除恐懼的能力之基礎，在演化過程中留傳了下來。

老鼠的這種神經迴路，以及不由自主的恐懼觸發表現，與人類十分相似。就人類而言，腹內側前額葉皮質的厚度與消除恐懼的成效有關。

人類的某些神經障礙，例如創傷後壓力症候群 (PTSD)，代表恐懼無法消除，研究這些神經障礙可以揭露恐懼管理的基本結構。我們似乎可以合理地假定，人類管理恐懼的神經迴路尚未演化至理想的狀態，因為人類文明只有數千年的歷史。

註解

1. 約 2.52 億年前～6,600 萬年前的地質年代
2. 一個杏仁狀的大腦區域

• 李蘭萱 (Lan-Xuan Li)／政治大學財務管理研究所碩士生，目前於產業分析研究崗位實習。主要專業領域為計量經濟、金融創新服務、ICT 數位化科技應用等。喜歡桌球，並認為必須結合統計、科技，才可以描繪出未來「以人為中心」的商業模式。

靠臉領錢辦得到嗎？其實科幻場景已很近

不知道大家有沒有遇過一種情況呢？急需用錢時站在 ATM 前準備提款，卻發現自己忘記金融卡密碼了，隨著身後排隊的人群愈來愈多，心也逐漸焦躁不安，與此同時，或許你的腦中會惱怒地想著：

「如果可以靠臉領錢那該有多好啊！」

這敘述乍看之下彷彿是僅存於科幻電影中的想像，但實際上，隨著科技發展，這種操作已非遙不可及。「只要站在鏡頭前刷臉就能提款轉帳」的未來，其實比想像中還要近。

想成為識別的特點，要既普遍又獨特

隨著電腦運算效能的演進、行動設備普及化，自動化的「生物識別系統」──尤其是指紋和語音識別，早已在近十年被廣泛使用。不過，即使指紋、語音等生物資訊已逐漸普遍，值得留意的是：除了一般性消費服務的應用之外，銀行、金融業者也嘗試將各種生物識別技術，導入銀行服務應用之中。

比如歐洲銀行業管理局 (European Banking Authority)，在 2018 年發布的《EBA Report on the Prudential Risks and Opportunities Arising for Institutions from Fintech》報告中，便提到「生物識別」技術在「身分識別」的功能上，須具備幾個特點：

1. 普遍性：確保每個人都有用來識別的特徵。
2. 獨特性：特徵在個體間有所差異。
3. 持久性：同個體的該項特徵不會隨時間有太大改變。
4. 可收集性：與特徵獲取或測量方式的難易度有關；愈難取得則識別效果愈差。
5. 規避難度：規避難度會影響技術的安全性和可靠性。
6. 社會接受度：客戶對生物辨識的的接受或抵抗會嚴重影響方法的使用。  

符合這些條件的生物特徵，大致上可以分成指紋、語音、虹膜、臉部等「外部生理特徵」以及「內部生理特徵」，例如靜脈、心跳。其中，又因為指紋辨識具有方便、快速、成本低廉的特性，所以無論是實體銀行和行動銀行都很常見到指紋辨識的應用，或者藉由指紋辨識，來擴大服務情境的內容。

生物特徵雖然能夠鎖定個人的獨特性，但也並非無所不能。以如今已成熟化的指紋辨識來看，指紋這項生理特徵的應用，也有幾項明顯的侷限性。首先，並非所有人的指紋都能夠被機器識別；其次，指紋的辨識與取得，目前仍必須直接仰賴特定的臨場感應器；再次，感應器上的指紋印痕也具有被有心人士複製的風險。

整體來說，指紋辨識技術仍有可靠性 (reliability) 不足，以及使用臨場設備的限制，因此，除了指紋辨識之外，銀行與金融業者也積極投入其他生物辨識的應用。

遠端身分識別、消費者體驗需求，帶動人臉辨識技術導入服務

衡量生物識別可靠性的指標分為兩類，分別是錯誤接受率 (False Acceptance Rate, FAR) 及錯誤拒絕率 (False Rejection Rate, FRR)

• 錯誤接受率：非法使用者被機器錯誤接受、通過認證的比率。
• 錯誤拒絕率：合法使用者被機器錯誤拒絕的比率。

這兩個比率太高都會產生負面影響，前者高意味著安全性不佳，後者高則影響使用意願。

同樣在歐洲銀行業管理局 (EBA) 報告中，比較了不同的生物辨識技術，發現到：在一般的情況之下，人臉辨識與語音識別的錯誤接受率 (FAR) 較高，指紋、虹膜和視網膜識別則較低，但確切數據會隨著不同使用目的而變動。正因如此，現在的人臉辨識技術尚未普遍成為銀行金融服務的主要導入技術。

即使如此，仍可以看到部分銀行金融服務業者，比如匯豐銀行、新加坡華僑銀行等，近年開始嘗試將人臉辨識，導入於相關服務中。人臉辨識技術雖然尚未成熟，卻讓各大銀行願意花費昂貴成本和風險引進，倘若我們彙整這些業者的服務論述，大致可歸納為兩點：

1. 提升安全防護：只有傳統密碼的情況下，一旦客戶的卡片密碼被不肖人士取得，可能就會造成客戶損失。然而若增加人臉辨識系統在 ATM 等設備上作為防護，不僅會使得盜領難度大增，銀行也能夠「即時」獲得警訊，未來在合理的法律規範下，還可以和警方合作，用來打擊犯罪。即時性防護，對於注重安全性的金融機構而言，人臉辨識提供的保護功能，會是最大的投入誘因。
2. 增加客戶體驗、吸引客群：在網路銀行普及的同時，由於業務上仍有部分限制，實體據點的存在還是有其必要性。因此，透過人臉辨識提供優良的體驗以吸引客戶，對銀行來說會是一項誘因，例如 Pepper 機器人、Video Teller Machine、迎賓互動牆等等。這也意味著：銀行業者在因應行動服務等需求的同時，會需要非臨場、遠端臨場的身分識別技術。而在智慧型手機的鏡頭效能不斷增進的趨勢下，人臉在裝置上的映照與投射已成消費者最熟悉的使用習慣之一。

倘若我們觀察現有的案例，可以發現銀行業者對於人臉辨識的應用導入，包括手機銀行登入、臨場的身分識別等。而從消費者使用經驗的層面來看，則可進一步分為兩種類型：

1. 「主動辨識」：可在辨識目標（消費者）無知覺的情況下運作，常被用來監控特定範圍內的動態目標
2. 「被動辨識」：需經過辨識目標主動觸發，系統才會開始運作，而由於目標是靜態的，所以受到環境因素干擾的程度會較低，使辨識可靠性提升

但無論何種應用服務（如：登入手機 APP 使用行動銀行，或是在櫃檯協助行員辦理金融服務）對「可靠性」的需求都被視為銀行服務的核心，其中，又以被動辨識中涉及到的線上登入、支付等服務對於系統可靠性的需求最高，因為稍有不慎便可能造成金錢損失，或將個人資料外洩。

• 註：銀行休息室的主動辨識功能，其需求是截然不同的，休息室使用人臉辨識的目的，是在客戶沒有意識到的情況下提供貼心的接待服務，對銀行來說偶爾辨識錯誤的影響不大，這種情況下主動的人臉辨識反而比較適合。

然而，若就現有的案例來看，目前在銀行服務中，單獨使用人臉辨識作為身份認證的服務仍有限，使用安全性需求高的功能，仍然還是會搭配「密碼」輸入，人臉辨識只作為多重認證的一環。但可以確定的是，未來人臉辨識能否完全取代其他身分認證的方式，甚至成為主流認證方式，辨識的可靠性會是一個很重要的關鍵。

人臉辨識導入金融服務的爭議與挑戰

使用人臉辨識革新金融服務的同時，銀行要考量的不僅僅是技術的使用方式、成本等等，還要注意伴隨著創新而來的爭議與挑戰，接下來將分別說明可能遇到的問題。

技術可靠性仍有待提升，且需要有在地特徵的分析模型

對銀行來說，是否採用人臉辨識技術，或者更進一步決定技術運用的方式及程度，其中最大的關鍵在於可靠性，這些問題包括──究竟人臉辨識系統能不能準確分辨出長相相近的不同用戶？膚色與性別是否會導致辨識錯誤機率提高？

以目前當紅的 Face ID 為例，Apple 坦言雙胞胎和 13 歲以下的兒童用戶，辨識錯誤機率的確較高，並且建議他們使用密碼驗證，坊間也可看到民眾成功騙過系統的案例。學術研究方面，Buolamwini 與 Gebru 在 2018 所發表的「Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification」一文中針對 3 款人臉辨識 API 進行測試，結果發現性別和膚色均會對準確度造成影響，可能原因除了膚色和燈光影響資料擷取外，資料收集時的偏誤也會降低人工智慧模型的判斷能力。假如資料中的白人男性偏多，模型對於白人男性的訓練量足夠，會有較佳的辨識能力，而相對的，其他特徵的使用者就比較容易出現誤判。

如果是用於一般的消費性電子產品，目前的人臉辨識技術對於提供用戶良好的使用體驗或許綽綽有餘，然而金融業對於安全的要求極高，在進一步提升技術可靠性之前，人臉辨識技術仍無法全面取代密碼作為主流驗證方式。

臉部特徵作為個人資料，如何兼顧資料安全性

想要將人臉辨識導入金融服務，那麼生物資訊的蒐集是無法避免的，因此，個資法的規範範圍是否影響技術的使用？這是銀行必須審慎評估的。這也意味著：除了技術層面以外，法律規範也是銀行引進服務前需要思考的。

首先，台灣的個人資料保護法中規定，無論公務機關或非公務機關，如要在未取得當事人同意的情況下蒐集資料，則需要基於執行法定職務或義務等必要情況，並且處理與利用資料同樣只能在法律規範的幾種特例下所使用，例如為了公共利益或是學術研究。

國外的法律規範更嚴謹，歐盟號稱史上最嚴的個資法 GDPR (General Data Protection Regulation) 於 2018 年 5 月 25 日開始實施，適用的範圍相當廣泛，不僅是歐盟境內，只要客戶、員工、供應商、政府機關等和歐盟公民相關就會受到 GDPR 的規範。受保護的資訊囊括了一切個人數據，從基本資料、宗教信仰、政治立場、網路瀏覽紀錄到指紋、虹膜、面部等生物特徵都在範圍內。這些法律上的限制意味著銀行引進人臉辨識前，必須謹慎評估使用情境是否合法，避免在追求便利服務的同時帶來更多額外的風險及成本。

技術不成熟引發的社會爭議

人臉辨識的運用也引發了敏感的社會爭議。英國倫敦、南威爾斯等幾個地區的警方，自 2017 年開始在一些節慶、比賽或是流量大的十字路口使用人臉辨識系統，系統即時辨認鏡頭前是否出現和警方持有照片一致的面孔，若配對成功則會發出警報。

然而，其結果不盡理想，依據目前的測試結果，警報超過九成都是錯誤的，這讓英國民間的公民自由組織 Big Brother Watch 非常不滿，認為這項不準確又昂貴的系統，對於抓捕真正的罪犯幫助有限，反而會造成無辜人民的自由受到侵害。同樣的問題也可能出現在銀行，如果銀行逕自使用人臉辨識系統分辨客戶，而未經過所有出現在鏡頭前的人同意，不論結果是否準確恐怕都難避免爭議。

整體而言，依據歐洲銀行業管理局 (European Banking Authority) 的觀點來看，人臉辨識的技術仍有相對較高的錯誤接受率 (False Acceptance Rate, FAR)，換言之，對於銀行金融此種需要有高度可靠性、安全性的服務場域來說，技術仍然未能滿足，因此在目前，人臉辨識仍屬於多重辨識的一種（如搭配密碼、人臉資訊等）。

但相對於虹膜、指紋、靜脈等生物辨識技術來說，人臉辨識擁有較高的遠端臨場特性，也就是使用者可以在非臨場情境中使用銀行金融業者所提供的服務，確實在行動服務普及化趨勢之下，是業者願意投入的主要誘因。此外，倘若相關技術可以取得更多的在地化資料模型，並結合深度學習 (Deep Learning) 等技術，在未來仍可以降低錯誤識別的機率。

不過，其實人臉辨識能否成功導入於銀行金融服務，其最核心的問題仍在於：消費者是否信賴？這個問題所包含的個人資料保護，以及生物資訊第三方使用的正當性，才是這個議題最需要解決的課題。

一個只需要刷臉就可以登入的銀行帳戶，你的想法是甚麼呢？

參考文獻

• Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Proceedings of Machine Learning Research 81, (pp. 1-15).
• EU GDPR. GDPR Key Changes. Retrieved 11 23, 2018, from EU GDPR.ORG: https://eugdpr.org/
• European Banking Authority. (2018). EBA Report on the Prudential Risks and Opportunities Arising for Institutions from Fintech. European Banking Authority.