无论是O2O还是全渠道支付，都面临着一个问题，如何在不同介质之间无缝定位一个消费者实体？而出于隐私原因，消费者并不会主动把各种的个人识别介质都交给商户。这个时候，就需要卡受理终端POS机，ECR，店内监控，用户浏览器等种种设备进行联合工作了。

下面列举一下一些用于身份识别的技术：

• 生物识别
  • 指纹（+静脉），由于被广大的公安部国安部FBICIA所采用，因此是比较容易理解的生物识别技术，但是目前支付上用的最普遍的(Apple Pay) iPhone，指纹信息却无法被商户得到其信息（局部的或者HASH值也不行），这个场景中更多的识别实体是iPhone，而不是指纹，指纹只与iPhone产生验证关系。不过指纹有可能用于银行业其他的业务。静脉识别在指纹识别之上又增加了确认某人可靠性，但同时也提升了识别操作的难度。
  • 瞳孔，某些国家把瞳孔识别和指纹识别一起使用，瞳孔识别理论上比指纹识别更强更安全。但是瞳孔识别两个弊端：设备偏贵，用户体验非常差。你想象一下（摘下眼镜，再）把眼睛贴近那个漏斗型的瞳孔仪。
  • 掌纹，2000年的时候参观某个顶级机房，其门口就是一个球状的掌纹仪，扫描过后，铁门才缓缓开启。当时看来有点太做作了。掌纹还是在类似的高端门禁上比较适合，支付场景中交易频繁，按一下，还是多了一个用力的动作。除非能设计出更有趣的场景。
  • 人脸，这是近年来最火的一个生物识别特征了。人脸分为人脸检测和人脸识别，人脸检测可用于统计场景中的人的数量，而人脸识别则用来判断这个人是谁（1:N）/是不是他（1:1）。人脸检测无疑对增强场景中的群体营销有帮助。而人脸识别中，判断是谁，则存在准确率的问题，如果直接用于定位支付实体，在人数超过百万的时候，会产生很多的问题，比如被盗刷脸了。而判断是不是某人，这就安全多了，这个时候，人脸相当于一个PIN，与PAN一起进行交易确认，出错率接近于零。而人脸在支付过程中又可以收集下来给商户进行数据分析，以方便进行进一步营销。
  • 声纹，每个人说话的语音都有其特征，根据此特征进行区分。用于增强营销的消费者身份确认是没问题的，但由于声音的可复制和重放的特点，不适合进行支付的身份确认。
  • 纹身
  • 身体特征，纹身和身体特征，比如耳部什么的，原理还是来源于一个智能的图像识别以及特征提取，使用与否，取决于消费者本身，这个身体特征，是用来作为一个信物用于确认身份。不具备通用性。几年前有个愚人节笑话，说阿里允许以一个信物作为交易的确认，比如要是或者项链。身体特征相对于PIN或者人脸是一个更具开放性的特征，由于足够开放，完全机器化的识别将对机器和算法要求太高，目前是无法工业化的。
  • 心跳，这项技术仍在开发中，原理是通过可穿戴设备收集心跳信号，再将信号传送出来作为识别信息。考虑到可穿戴设备本身已经可以作为身份认证的载体，所以心跳反而就是锦上添花的功能了。
  • 手写签名，目前交易中的签名并不用于即时识别，只是作为一个交易凭据存在。手写签名要做到可识别（1:1），需要手写设备和特征规范都提升到法律级别。
• 辅助设备
  • 手机，消费者一般都手机不离身了，除了手机内置的app可以提供出认证信息之外，手机的wifi的mac和bt的mac同样可以充当这样的信息源。而mac是可以被修改的，因此，这些信息用于增强营销更合适。
  • 可穿戴设备，成本低廉的产品其作用与手机类似，比如各种低端手环，而高级的设备则安全度高但推广力不足。要暴露出来用于身份认证，也需要手机等介质的支持。考虑到连接上大多数采用bt，因此bt的mac在一定程度上可供使用。
  • 植入芯片，安全性足够，但成本高，推广不利。目前也尚未能让社会接受体内植入芯片。
• 个人信息
  • 手机号
  • email，这两者在在线浏览时使用较多，一般是用手机号或email来接收安全码，再进行输入。这种方式符合安全要求，可以进行额度较低的交易。
• 使用习惯
  • 登录习惯
  • 浏览顺序
  • 屏幕操作特征
  • 键入频率，这几种都跟在线浏览有关，但也适宜部分迁移到线下，如果线下提供特定的操作屏幕的话。但此类数据更多用于大数据分析后的营销动作，不适宜直接判断个体。
  • 用户名和密码，这是最传统的一种方式。

用UL的总结来说，未来的身份认证过程，第一个就是要解耦，不要让身份认证过程耦合在用户/消费者交易过程中，最好就是透明化了；其次就是分等级，上述的身份认证各有侧重，安全级别也不尽然，要适当地组合以作覆盖性的方案；第三，身份认证功能需要模块化，以方便集成到不同的系统中去；最后，持续关注新的技术。

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易观报告上所说的，用户标识包括各种身份强关联的特征：Cookie、IMEI、DeviceID、强关联标识
另外就是人口属性：用户自描述，这个估计需要额外自愿填写问卷。

今天是问个人的前进还是保守。

结果是上风下水，涣卦。

卦辞给出来的意思也分积极和消极的。

积极的就是既然是涣散的、不看好的，那就凝聚人心，振作，一个思想去战斗。

消极的就是顺风顺水，该散则散，该换则换。

混乱才是这个卦的意向。

要么大前进，突破目前；要么保守。这两者之间的状态反而是信命了。

看了鬼新娘和纵横四海，有点明白为何钟楚红的作品那么经典，但她却没有跟名字一样红起来。

红姑还是小家碧玉型的，但对于当年港产品横扫广东是有帮助的，然而却不是全球化或者进一步进入内地所需要的。

纵横四海，拍得很自然舒心，不善刀功，钟楚红是适合的，但或许就无法进一步了。

而鬼新娘，也就是前半段有意思，后面就为悲剧而无奈的意思。

周润发那时候则是走扮帅+搞笑路线，其实还是不大适合他的，时代使然，适合大排档观影。

之前以为是科幻电影，一直都没看，开始看才明白是特工／杀手片。

真正的故事发生在Arthur和Steve之间吧。

除了影评所说心理战之外，Arthur还有一点没有教Steve的，就是死了要见尸。当然，以前有Dean的体系保证这一点，但杀了Dean，脱离组织之后，这一点是需要杀手自己去确认的。

Steve前几次杀人都是在Arthur的教导下，也是在Dean的体系内去做的，所以感觉不到这种组织善后的好处。而这恰恰就是Arthur没教他的，他过于自信，师父终于被自己杀死了。

而Arthur既然想着远离，避世，为何仍要做机关杀了Steve，按照影评所说，这种杀人不成过度自信还小人得志的徒弟，都是自己作死吧，不足可惜。

今天看到微信上一篇对商汤的评价，说是算法人员过多，工程化人员不足，犯了学院派的较大的问题。

想一想，也确实有这样的问题，目前商业场景中很少见到把相关技术应用的。

于是把上次金融展拿到的sensetime的宣传资料再细读了一下。

在全渠道零售+IoT上，有些还是可以用到的，比如：

• 行人特征，高矮胖瘦皮肤年龄衣着，识别出来可以作为导购信息；
• 人群计数，排队人数，人数分布，统计后可以动态分配服务资源，决定快速完成交易还是增强导购服务；
• 物体检测，顾客已选商品再对应到大数据，可以进一步推荐配套商品；
• 人群分布，可以增加特定营销手段。

本来已经把《区块链——重塑经济与世界》一书加入待购列表里，那天无意中看到楼下自助图书馆有这本书，于是就借了来。

2010年开始就有听说比特币，然而一直没有学习其中的技术基础。正好借这次机会加强一下认识。

区块链是比特币的基础技术之一，就是把区块串连起来，作为一个虚拟货币或者账本的持久性、分布式存储。新的区块总是带有其父区块的Hash，因此越久的区块修改所消耗的计算越多。

一个区块内的交易以merkle的hash tree保存，可以以log N的运算量去提取/校验一个交易。这可能只是比特币的特性，未知其他区块链应用中是否有使用merkle。

R3 CEV和Hyperledge，这些都是金融巨头或IT巨头所形成的区块链平台，未来不知道会否统一，但跟比特币衍生者众多的形态类似，跟各国货币互相竞争的形态类似，区块链技术在不同领域或者同一领域的不同推动方的场景下，注定又是没有国际标准可言。到头来恐怕还是几十年后才出现一个IMF之类的组织再去统一。

区块链技术在物联网仍然是可以有别于金融领域的作用，后面需要着重分析这一点。可能是车联网，也可能是手机+wifi的场景使用，不一定跟金钱相关，但会有一个痛点。