最近，央视《机智过人》的一期节目引发广泛关注：
宁波国家高新区一家企业开发的名为“阿尔法鹰眼”的智能识别系统获邀参加节目，其与8名参与过护航、撤侨的原蛟龙突击队队员过招。面对这些“泰山崩于前而色不变”的钢铁战士，“阿尔法鹰眼”使用了视频帧间运动振幅情感AI算法，判断人是否说谎、紧张等情绪变化，精准地捕捉到了最细微的情感波线，用“情感AI读心术”成功地找出了这8名队员中唯一的狙击手。
事实上，近年来随着情感AI技术发展突飞猛进，央视节目中的特种兵测谎场景只是小试牛刀。在真实世界中，情感AI技术已经开始在安防、广告、教育等与特殊人群密切相关的行业中得到初步应用。
而在被视为高端服务业的金融业中，各种人群会因为与金钱之间的千丝万缕的关系而时刻发生着极为复杂的各种交互，尔虞我诈、互相博弈等情形比比皆是，情感AI技术在这样的关系高度复杂、利益紧密相关的场景下将大有所为。
为了说明情感AI技术对于金融行业的重大影响，我们首先来了解一下情感AI技术的基本原理和发展前景。
一是原始数据，即金融机构通过录音、录像设备记录存储的音频、视频数据，这些数据在被处理和解读之前不具有任何实际意义。
二是人体表征数据，即可被测量的微表情、眼神、肢体动作、声纹等人体生理相关数据，需要从录音录像设备记录的视频、音频等载体中进行抓取。这些数据从时间维度可以分为历史沉淀数据和实时被测数据。前者主要被用来训练情感AI算法模型，后者则被用来分析被测主体的即时心理状态。此外，随着物联网传感器技术的高速发展，在可见的未来，金融机构可能通过更先进的设备获取血压、血氧等更复杂的人体表征数据，以便建立更为精确的算法模型。
三是心理打标数据。前文提到的保罗·艾克曼教授发明的面部动作编码系统(FACS)就是一种针对微表情数据进行心理打标的方法，将微表情数据转化成具备心理学意义的情绪标签，即人类的7种基本情绪，这些被打完心理标签的数据经过整理形成“心理标签数据库”。平安一账通在该领域则更进一步，其依照现代心理学理论，基于上述七大类情绪的框架，又细分至54种微表情，对每一种表情都通过精心设计的心理实验完成相应人脸表情数据的采集，总计多达数十万张图像数据。
四是欺诈结果测量数据，即真正具备金融意义和应用价值的数据。必须指出的是，经过上述方法测量出来的欺诈结果只是一个概率，而不可能直接做是否判断，这也是情感AI反欺诈与人工反欺诈的最显著区别。因此，这些欺诈结果测量数据可以定义为“灰数据”。根据欺诈最终实际发生的情况，可以统计出系统的识别准确率，并通过对实际欺诈结果与系统识别欺诈的偏差去修正底层算法模型，从而使算法本身更加精确。
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