针对生物识别，其可细分为指纹、人脸、虹膜识别，以及笔迹、声音、步态等行为特征识别。其中，指纹识别应用最广，占市场份额的 58%，人脸识别份额为 18%，新兴的虹膜识别市场份额为 7%，掌纹识别、声纹识别、静脉识别份额较小，尚处在探索阶段。
据了解，下一步虹膜识别有望在消费金融市场进一步 " 大展身手 "。多家消费金融公司相关负责人表示，每个人的虹膜都具有唯一性，这个 " 身体密码 " 比指纹、密钥的安全系数更高，虹膜识别具有超高的精准性和便捷性，可在防欺诈领域发挥重要作用。
目前，该技术主要应用于支付和商业银行的金库、保险箱等防盗系统，如民生银行用虹膜支付替代短信验证码，用户在支付环节只需 " 交易密码＋虹膜验证 " 即可完成。
所谓 " 机器学习与模型训练 "，则是指计算机通过模拟人类的学习行为，获得新知识和技能，并重新组织已学习到的知识技能，使之在应用中不断修复自身缺陷，其在消费金融领域主要应用于欺诈检测、客户关系管理、客服机器人。
此外，大数据抓取与处理手段将在 " 反欺诈模型 " 建设中发挥更加突出的作用。" 对于反欺诈，要采用多种策略综合验证的方法来打击欺诈攻击。" 蚂蚁金服相关负责人说，例如，设立 " 黑名单 "，拦截有不良欺诈记录的申请人，数据可包含央行征信系统、公安联网系统、专业从事反欺诈的第三方数据。对于群体性欺诈攻击，可进行集群分析，利用链式聚类技术，实现无限层次申请链分析。另外，还可开展逻辑违规算法，将多个弱相关变量放在一起，由于反欺诈变量多，可以综合建模来判断整体有效性。（经济日报 · 中国经济网记者 郭子源）
